Likelihood-Based Inference In Cointegrated Vector Autoregressive Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, U.S.A.

作者:Søren Johansen

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:1996-2-1

价格:GBP 56.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780198774501

丛书系列:

图书标签:

• time-series
• 计量经济学
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深入探索计量经济学前沿：多元时间序列分析与随机过程的深度整合 本书聚焦于时间序列分析领域中最为复杂且极具挑战性的分支——高维向量自回归（VAR）模型，尤其强调其在处理和解释具有长期稳定关系的经济变量系统时的应用。 在现代宏观经济学、金融学以及一系列社会科学研究中，数据往往呈现出多变量相互依赖、存在时间滞后效应的复杂结构。简单的单变量时间序列模型已不足以捕捉这些系统动态的精髓。本书旨在为读者提供一个全面、深入且数学上严谨的框架，用以理解和实施基于极大似然估计（MLE）的推断方法在协整向量自回归（Cointegrated Vector Autoregressive, CVAR）模型中的应用。 本书的核心目标是超越基础的VAR模型介绍，直接深入到处理非平稳时间序列这一关键挑战。协整理论是理解长期经济均衡关系的基础，它揭示了尽管单个变量可能随机游走，但它们之间存在一个稳定的、线性的长期组合，这个组合是平稳的。CVAR模型，特别是基于VECM（向量误差修正模型）形式的表示，正是对这种长期约束的精确数学刻画。 结构与内容深度概览： 第一部分：非平稳性与协整理论的坚实基础 本书伊始，我们不会停留于平稳过程的复习。相反，章节将立即转向随机过程的严格定义，特别是单位根过程（如随机游走）和趋势平稳过程的辨析。在此基础上，本书将全面、系统地介绍恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）双变量协整方法，并迅速过渡到更具现实意义的詹森-约汉森（Johansen）多变量协整框架。 随机过程的严谨设定： 详细阐述次随机性（Sub-Gaussianity）和鞅差序列的性质，为后续的渐近理论打下基础。 协整秩的识别： 深入解析约化迹统计量（Trace Statistic）和最大特征值统计量（Maximum Eigenvalue Statistic）的构造原理、分布特性（基于勒贝斯格积分的限制），以及在有限样本中处理临界值估计的敏感性分析。 结构识别的挑战： 重点讨论协整向量（$eta$）和调整速度矩阵（$alpha$）的识别性问题，阐明不可识别性如何影响经济学解释，并介绍基于经济学先验信息的施加方法（如零约束）。 第二部分：极大似然估计在CVAR系统中的精妙运用 本书的基石在于如何利用极大似然原理，在一个既包含短期动态又嵌入长期约束的复杂系统中进行参数估计。我们不满足于简单的最小二乘法，而是严格遵循信息论指导下的估计路径。 CVAR模型的对数似然函数构建： 详细推导在给定协整秩$r$的条件下，CVAR模型（无论是直接的VAR形式还是VECM形式）的完整对数似然函数。这将涉及对误差项的多元正态性假设的讨论及其对估计效率的影响。 联合优化过程： 阐述如何通过迭代过程（例如，交替优化$alpha$和$eta$矩阵，或使用牛顿-拉夫森方法）来最大化这一非线性似然函数。重点分析参数空间的约束条件对优化收敛性的影响。 渐近性质的证明（非严格证明，但阐述关键步骤）： 论证在适当正则性条件下，基于MLE估计量的相合性（Consistency）和渐近正态性（Asymptotic Normality）。这部分内容将侧重于解释为什么在协整框架下，参数估计的渐近分布会与标准平稳VAR模型有所不同（例如，出现“非标准”的分布，如卡尔森-雷希特分布）。 第三部分：推断、检验与模型选择的实战策略 精确的估计必须伴随可靠的统计推断。本书的后半部分专注于如何利用似然比（Likelihood Ratio, LR）框架对复杂的经济假设进行检验。 约束条件的似然比检验： 详尽展示如何检验零约束，包括检验长期关系的特定线性组合是否为零（即检验协整关系的特定经济含义），以及检验调整速度矩阵中特定元素的零值（即检验哪些变量对长期均衡的修正不敏感）。 模型定阶（Order Selection）： 在协整框架下，确定最佳滞后阶数$p$和协整秩$r$是至关重要的。本书将比较基于AIC、BIC以及基于似然比检验的定阶方法，并讨论在协整系统中选择“过多”或“过少”滞后的后果。 预测与冲击响应分析： 一旦模型结构被确定，如何利用VECM的结构特性进行长期预测。特别是，如何通过分解冲击响应函数（IRF），区分由短期冲击引起的波动和由长期均衡调整引起的修正路径，这对于理解政策传导机制至关重要。 本书的独特价值在于： 本书的叙事线索围绕“结构识别”与“信息效率”展开。它不仅教授读者如何计算协整关系，更侧重于如何在存在多个经济约束和模型不确定性的情况下，利用极大似然法的稳健性和渐近最优性，提取出最具经济学解释力的参数估计。读者将掌握从原始数据到具有经济意义的长期关系推断的完整、严谨的数学工具箱，为处理复杂的跨国数据、宏观金融联动性等前沿研究课题提供坚实的基础。 目标读者： 计量经济学高级研究生、经济学研究人员，以及需要处理复杂非平稳高维面板数据或时间序列系统的金融分析师。对概率论、矩阵代数和基础计量经济学有扎实的预备知识是阅读本书的前提。

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这本书的结构安排体现了作者深厚的学术功底和对学科脉络的清晰认知。它并非简单地罗列已有的研究成果，而是构建了一个清晰的知识演进路径。从早期对单变量时间序列的认识，到如何将多个变量整合进一个统一的框架进行分析，每一步的过渡都显得那么水到渠成。我特别喜欢作者在引入复杂工具时，总是先回顾一下背景和动机，这避免了读者陷入“为了使用这个工具而使用”的误区。这种“动机先行”的写作风格，极大地激发了我的求知欲，让我愿意去深究那些看似枯燥的数学证明，因为我知道这些证明背后支撑着对现实世界复杂交互现象的有效描述。这本书成功地将一个原本可能显得晦涩难懂的领域，包装成了一个充满逻辑美感和内在统一性的知识体系，让人在阅读过程中，仿佛在欣赏一件精妙的工程设计，每一个部件都不可或缺，且功能明确。

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这本书的封面设计很吸引人，那种简约中带着一丝学术气息的风格，让人立刻感受到这是一本严谨的著作。内页的排版也处理得相当出色，字体选择和行距的搭配让人在长时间阅读后也不会感到视觉疲劳。我特别欣赏作者在逻辑构建上的匠心，从基础概念的引入到复杂模型的推导，每一步都衔接得非常自然，几乎不需要读者去刻意“脑补”中间的跳跃。初读时，我发现书中对一些核心术语的界定非常清晰，这对于我们这些在实际工作中需要频繁应用计量模型的读者来说，无疑是极大的便利。它不像某些教材那样堆砌公式，而是巧妙地将理论与直观理解结合起来，让你在掌握“如何做”的同时，也明白“为何要这样做”。特别是对于那些试图将纯理论知识应用于金融时间序列分析的同行们，这本书提供了一个坚实的、可操作的框架。我感觉作者非常了解读者的痛点，总能在关键的转折点提供恰到好处的注解或侧边栏解释，大大降低了理解复杂模型的认知门槛。总而言之，这是一本在视觉和内容呈现上都力求精益求精的作品，阅读体验极佳。

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作为一名资深的金融分析师，我更关注的是模型的实用性和鲁棒性。这本书在这一点上做得非常出色，它提供了一种非常务实的视角来看待向量自回归模型的局限性以及如何通过特定的方法去克服这些局限。我发现书中对模型识别和参数估计的讨论，非常贴近实际数据处理中的常见难题。例如，在处理多变量系统时，如何恰当地确定滞后阶数以及如何处理内生性问题，作者都提供了细致的考量和建议，这些经验之谈比教科书上的标准推导要宝贵得多。我甚至可以想象，在真实的项目中，我可以直接参照书中的某些章节来设计我的实证步骤。它的价值不仅在于教授理论，更在于传授一种严谨的、面向实践的研究方法论。我感觉作者在撰写时，不断地在“理论完美性”和“现实可行性”之间进行权衡，最终呈现出一个既有学术深度又具应用广度的知识体系，这对于我们这些需要在快节奏市场中做出决策的人来说，简直是雪中送炭。

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这本书的参考书目和引用部分也值得称赞，它为读者打开了一扇通往更广阔研究领域的窗户。在处理完核心内容后，我发现自己对某些特定子模块产生了更强烈的探究欲望，而书末提供的详尽引用，就像一张精心绘制的地图，清晰地指引我去寻找下一阶段的深度阅读方向。这表明作者不仅仅是在总结知识，更是在引导读者成为一个独立的、能够持续学习的研究者。例如，当书中提到某个特定检验的改进版本时，它提供的文献引用往往就是那个改进方案的首发或核心论文，这极大地提高了查阅资料的效率。这种对学术脉络的尊重和清晰的指引，体现了作者作为学者的责任感。它不是一本孤立的著作，而是整个计量经济学研究社区中的一个重要节点，成功地连接了过去、现在与未来的研究方向，对于任何希望在该领域深耕的人来说，都是一本不可或缺的导航仪。

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这本书的叙事节奏感把握得相当到位，它没有那种上来就直击核心、让初学者望而却步的突兀感。作者似乎是一位经验丰富的导师，他知道如何循序渐进地引导我们探索这个领域。起初，我对某些高阶的统计推断概念感到有些迟疑，但随着阅读的深入，我发现作者在铺陈论证时，总会预留出足够的时间和空间让你去消化前一个知识点，然后再带着一个更扎实的基础迈向下一个挑战。这种娓娓道来的讲述方式，极大地增强了我的学习信心。我尤其欣赏其中对模型假设背后经济学含义的探讨，这使得冰冷的数学符号不再是孤立的，而是与现实世界的经济活动紧密相连。比如，书中对于单位根检验的详细论述，不仅仅停留在技术层面，还深入挖掘了为何经济学家如此关注长期均衡，以及在序列非平稳情况下，传统回归分析失效的根本原因。这种深度挖掘，让我对计量经济学的内在逻辑有了更深刻的体悟，而非仅仅停留在工具的使用层面。

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