Nonlinear Time Series Analysis of Economic and Financial Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Rothman, Philip 编

出品人:

页数:389

译者:

出版时间:1999-1

价格:$ 462.17

装帧:HRD

isbn号码:9780792383796

丛书系列:

图书标签:

• 时间序列分析
• 非线性动力学
• 经济学
• 金融学
• 计量经济学
• 金融时间序列
• 混沌理论
• 复杂系统
• 数据分析
• 建模

洞悉经济脉搏：时间序列数据中的非线性动态解析 经济与金融世界，宛如一个庞杂而精密的生命体，其运行的每一次波动、每一次跳跃，都蕴藏着深刻的内在逻辑。然而，传统的线性分析方法，如同被锐利的刀刃切割，只能触碰到表面的纹理，却难以深入理解其错综复杂的生命脉络。本书将引领您进入一个更为广阔的分析维度，聚焦于经济与金融数据中普遍存在的非线性时间序列，揭示那些隐藏在表面波动之下的真实驱动力量。 为何非线性如此关键？ 我们生活的经济与金融系统，并非一个平稳运行的钟表。其内在的反馈机制、代理人行为的复杂性、市场情绪的传染效应，以及突发事件的“黑天鹅”冲击，都使得数据的演化过程充满了非线性特征。线性模型假设变量之间存在固定的、可预测的关系，这在许多情况下显得过于简化。例如，一次重大的经济危机，其影响绝非简单的线性叠加，而是可能触发一系列连锁反应，导致市场情绪极度恐慌，进而引发更剧烈的价格下跌，形成一个自我强化的非线性循环。同样，金融市场中的“羊群效应”，也表现为个体行为受到群体情绪的非线性影响，使得市场波动幅度远超个体理性决策的预期。 本书将系统地阐述，为何忽视非线性特征将可能导致我们在经济预测、风险管理、政策制定等方面做出错误的判断，从而付出巨大的代价。我们将探讨，非线性模型如何能够更准确地捕捉到经济周期中的峰谷转换、金融泡沫的形成与破裂、以及极端事件发生的概率，为更稳健的决策提供坚实的基础。 本书的核心内容与结构 本书将以一种由浅入深、循序渐进的方式，带领读者全面掌握非线性时间序列分析的方法论与实践应用。我们将从基础概念入手，逐步深入到复杂模型与前沿技术。 第一部分：非线性时间序列分析的基石 非线性现象的识别与度量： 我们将首先探讨如何识别时间序列数据中的非线性特征。这包括对残差的检验，例如检验残差的异方差性、自相关性，并引入一些经典的非线性检验统计量，如Ramsay检验、McLeod-Li检验等，帮助读者量化非线性程度。此外，我们还将介绍Lyapunov指数等概念，用于衡量混沌系统的敏感性，这在理解某些金融市场的高频波动中尤为重要。 线性模型回顾与局限性： 在深入非线性之前，我们将简要回顾经典的线性时间序列模型，如ARIMA模型，并详细分析其在面对经济金融数据时存在的局限性。通过具体案例，我们将直观地展示线性模型在预测非线性波动时的失效，为后续引入非线性模型提供强烈的动机。 非线性系统的基本概念： 我们将引入非线性动力学系统的一些基本概念，例如吸引子、分岔、混沌等。虽然这些概念源于物理学，但它们深刻地揭示了许多经济金融现象的本质，例如市场可能存在的多均衡状态，以及在某些条件下可能发生的突变。 非线性模型的基本类型： 本部分将介绍几类基础的非线性模型，为后续章节的深入探讨奠定基础。这包括： 阈值自回归模型 (TAR) 和修正自回归模型 (SETAR): 这些模型允许模型在不同阈值下切换，能够很好地刻画经济周期中的衰退与扩张阶段的差异。 门限自回归模型 (GARCH): 尽管GARCH模型最初被认为是描述波动性的线性模型，但其非线性的结构（例如，当过去的新闻为负时，波动率可能比正新闻更大，即“杠杆效应”）在金融市场中至关重要。我们将深入探讨其变种，如EGARCH、GJR-GARCH等。 状态空间模型与隐马尔可夫模型 (HMM): 这些模型能够捕捉到隐藏在观测数据背后的状态转移，非常适合分析经济周期、市场情绪等不可直接观测的动态过程。 第二部分：先进的非线性时间序列模型 状态依赖型模型： 在此部分，我们将深入探讨更为复杂的非线性模型，这些模型能够根据某种状态或条件动态地改变模型的参数。 时变参数模型 (TVP): 探讨模型参数如何随时间发生变化，这在分析宏观经济变量时尤为重要，例如通货膨胀率或利率的长期趋势可能随时间发生变化。 平滑转移自回归模型 (STAR): 进一步发展了TAR/SETAR模型，允许状态之间的平滑过渡，能够更精细地刻画不同经济 regimes之间的联系。 马尔可夫切换模型 (MSM): 详细介绍如何利用马尔可夫链来描述系统在不同隐藏状态之间的切换，并分析其在金融风险管理中的应用，例如识别不同市场风险等级的切换。 非参数和半参数模型： 这一部分将介绍不受特定函数形式限制的分析方法，能够更灵活地捕捉数据中的非线性关系。 局部多项式回归 (LOESS/LOWESS): 介绍如何通过在局部数据点上进行多项式回归来估计平滑的非线性函数。 核回归: 探讨利用核函数来估计条件期望，能够捕捉复杂的非线性关系。 神经网络与深度学习在时间序列分析中的应用： 介绍如何利用循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM)、门控循环单元 (GRU)等深度学习模型来处理序列数据，捕捉长期依赖关系和复杂的非线性动态。我们将探讨其在金融预测、欺诈检测等方面的巨大潜力。 混沌与分形在金融分析中的应用： 混沌理论简介： 深入探讨混沌系统的特征，如蝴蝶效应，并分析其在金融市场中的体现。 分形市场假说： 介绍分形概念如何应用于分析金融时间序列的多重尺度性质，以及其在波动性研究和风险度量中的意义。 混沌时间序列的预测与控制： 探讨一些利用混沌理论来预测和理解市场短期波动的技术，尽管预测混沌系统本身存在固有的困难。 第三部分：应用实践与案例分析 经济增长与周期分析： 应用非线性模型来识别经济周期中的不同阶段，预测经济衰退和复苏，以及分析政策对经济周期的影响。 金融市场波动性建模： 详细介绍如何使用非线性GARCH模型及其变种来捕捉金融资产的波动性簇，进行风险对冲和投资组合管理。 资产定价与泡沫检测： 利用非线性模型来分析资产价格的非理性行为，识别潜在的金融泡沫，并进行更准确的资产估值。 宏观经济政策的非线性效应分析： 探讨货币政策、财政政策等对经济的非线性影响，例如“ the Lucas critique ”在理解政策有效性时的重要性，以及如何利用非线性模型来模拟不同政策情景下的经济反应。 外汇与商品市场分析： 应用非线性模型来捕捉这些市场的复杂动态，进行交易策略开发和风险管理。 利用大数据与机器学习进行非线性时间序列分析： 结合文本挖掘、自然语言处理等技术，分析新闻、社交媒体等非结构化数据对经济金融市场非线性动态的影响。 本书的特色与价值 理论与实践并重： 本书不仅会详细介绍各种非线性时间序列模型的理论基础，还会通过大量的实际案例，展示这些模型如何在经济和金融领域得到应用。 工具箱式的方法： 我们将提供一套完整的非线性时间序列分析“工具箱”，读者可以根据具体的研究问题和数据特点，选择最合适的分析方法。 前沿技术的引入： 本书将涵盖近年来在时间序列分析领域崭露头角的深度学习等前沿技术，帮助读者跟上学术研究的最新进展。 严谨的数学推导与直观的图示： 在保证数学严谨性的同时，本书将辅以大量的图表和可视化工具，帮助读者更直观地理解复杂的概念和模型。 面向广泛的读者群体： 无论您是经济学、金融学、统计学的学生，还是从事相关研究的学者、银行家、分析师，本书都将为您提供宝贵的知识和工具。 展望 理解经济与金融数据的非线性本质，是驾驭复杂市场、做出明智决策的关键。本书旨在成为您探索这一领域的有力助手，帮助您拨开线性思维的迷雾，洞察隐藏在数据之下的真实动态，从而在瞬息万变的经济金融世界中，获得更深刻的理解和更精准的洞察。通过掌握非线性时间序列分析的强大武器，您将能够更有效地应对挑战，把握机遇，实现更优的风险控制和投资回报。

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