New Introduction to Multiple Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Helmut Lütkepohl

出品人:

页数:788

译者:

出版时间:2007-7-30

价格:GBP 118.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540401728

丛书系列:

图书标签:

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• 状态空间模型

《多元时间序列分析导论：方法、应用与前沿》 本书旨在为研究人员、学生及从业人员提供一套全面而深入的多元时间序列分析方法论。不同于传统的单变量时间序列分析，多元时间序列分析关注的是多个时间序列变量之间相互依赖、同步演变及其动态关系的建模与预测。这种分析方法在经济金融、气候环境、工程控制、医学诊断等众多领域展现出强大的应用价值。 本书结构清晰，内容循序渐进，力求在理论严谨性与实际可操作性之间取得平衡。全书共分为三个主要部分：基础理论、建模方法与前沿进展。 第一部分：基础理论与预备知识 本部分首先回顾了时间序列分析的基本概念，包括平稳性、自相关、偏自相关等，并在此基础上引出多元时间序列的特性。我们将详细介绍向量自回归（VAR）模型的基本框架，这是多元时间序列分析中最核心、最基础的模型之一。读者将了解VAR模型的参数设定、估计方法（如最小二乘法）以及模型的诊断检验。在此过程中，我们将强调理解不同时间序列变量之间的瞬时和滞后相互作用的重要性。 此外，本部分还将深入探讨协整（Cointegration）的概念。协整关系描述了两个或多个非平稳时间序列变量在长期内存在着稳定的线性关系，即使它们各自可能在短期内表现出随机游走。我们将介绍恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）检验和约翰森（Johansen）检验等协整检验方法，并详细讲解向量误差修正模型（VECM）的构建与应用。VECM能够有效地捕捉短期动态和长期均衡，对于分析经济周期、金融市场联动等问题至关重要。 第二部分：建模方法与进阶技术 在掌握了基础模型后，本部分将进一步拓展至更复杂、更具挑战性的多元时间序列建模技术。我们首先介绍结构向量自回归（SVAR）模型。SVAR模型在VAR模型的基础上，通过引入经济理论或其他先验知识来识别模型中的结构性冲击，从而能够更深入地理解不同经济变量之间的因果关系，例如货币政策冲击对通货膨胀的影响。本书将详细讲解SVAR模型的不同识别策略，如零约束、符号约束和外部信息识别。 接下来，本书将重点介绍因子模型（Factor Models）在多元时间序列分析中的应用。当变量数量非常多时，直接构建VAR模型可能变得不可行。因子模型通过假设观测到的多个时间序列变量是少数几个不可观测的共同因子（common factors）以及各自特有的因子（idiosyncratic factors）的线性组合，从而能够有效地降低模型维度，捕捉变量间的共同运动。我们将介绍主成分分析（PCA）和最大似然估计（MLE）等方法来估计因子模型。 此外，我们还将探讨状态空间模型（State-Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在多元时间序列分析中的作用。状态空间模型提供了一个更加灵活的框架，可以处理时变参数、观测误差以及未观测的状态变量。卡尔曼滤波作为状态空间模型的求解工具，能够有效地估计系统的状态，并进行最优预测。这在诸如经济增长模型、宏观经济动态建模等复杂系统中应用广泛。 第三部分：前沿进展与实际应用 本部分将聚焦于多元时间序列分析领域的最新研究进展和实际应用案例。我们将讨论非线性时间序列模型，例如门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）在捕捉时间序列中的复杂非线性动态方面的潜力，以及如何将其应用于多元时间序列的预测。 同时，我们还将介绍时变参数模型（Time-Varying Parameter Models），这类模型能够捕捉参数随时间变化的特性，对于分析金融市场波动率、宏观经济政策效应随时间的变化等问题具有重要意义。 本书还将深入探讨多元时间序列分析在不同领域的应用。在经济金融领域，我们将展示如何利用VAR、VECM、SVAR等模型分析通货膨胀与失业率的关系、汇率的波动机制、资产价格的联动效应以及货币政策传导等。在气候环境领域，我们将探讨如何分析不同地区气温、降水、空气质量等时间序列的关联性，以及预测气候变化的影响。在工程控制领域，我们将介绍如何利用多元时间序列分析进行系统辨识、故障诊断和过程控制。在医学健康领域，我们将展示如何分析生理信号（如脑电图、心电图）的多元时间序列，以辅助疾病诊断和治疗。 为了帮助读者更好地理解和应用所学知识，本书在每个章节都提供了丰富的理论推导、图示以及精心设计的案例研究。我们将引导读者学习使用R、Python等主流统计软件进行模型实现和数据分析。 总之，《多元时间序列分析导论：方法、应用与前沿》不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。我们希望通过本书，读者能够掌握分析复杂动态系统数据的强大工具，并将其应用于各自的研究和工作中，从而在理解和预测多元时间序列的动态演变方面取得新的突破。

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这本书的结构安排体现了一种高度的系统性和模块化设计。不同于一些内容松散的教材，这里的每一章节都仿佛经过精心雕琢，逻辑链条环环相扣，保证了知识的积累是稳固且连贯的。比如，在构建完基础的单变量模型后，作者自然而然地过渡到了多变量系统的复杂性，这种过渡非常平滑，读者几乎感觉不到学习的阻力。特别值得称赞的是，书中对于模型诊断和模型选择的讨论部分。作者强调了残差分析的重要性，并详细介绍了多种检验方法，确保我们不仅仅能“跑出”模型，更重要的是能“验证”模型的有效性。这种对“好模型”标准的坚持，培养了读者严谨的科学态度。读完此书，你会发现自己对于时间序列数据背后的因果关系和动态机制的理解，已经上升到了一个全新的、更为审慎的层次。

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这本《New Introduction to Multiple Time Series Analysis》的出版，对于我们这些长期在金融和经济领域摸爬滚打的研究者来说，无疑是一剂及时的强心针。首先，它的叙事方式非常引人入胜。作者似乎深谙如何将那些看似枯燥的数学模型和计量经济学理论，转化为富有逻辑性和启发性的故事。在阅读过程中，我时常能感受到一种引导的力量，它不是简单地堆砌公式，而是循序渐进地剖析每一个模型背后的直觉和应用场景。比如，在介绍向量自回归（VAR）模型时，作者并没有急于抛出复杂的矩阵运算，而是从宏观经济变量间相互影响的直观感受入手，逐步构建起多变量互动的数学框架。这种由浅入深的讲解，极大地降低了初学者进入该领域的门槛，同时也让有一定基础的读者能够重新审视和巩固自己对核心概念的理解。书中对模型识别、估计和检验的论述，尤其详尽且富有洞察力，真正做到了理论与实践的完美结合。

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我必须赞扬本书在案例分析上的深度和广度。很多时间序列分析的教材往往停留在理论层面，但在实际操作中，我们面对的往往是充满噪声和非平稳性的真实数据。这本书在这方面做得尤为出色。它没有回避复杂性，而是坦然地展示了如何处理现实世界中的数据挑战，例如季节性调整、缺失值插补以及如何选择最合适的滞后阶数等实际难题。通过对几个经典宏观经济数据集的深入剖析，作者展示了如何利用书中的工具来回答具体的经济学问题，比如货币政策冲击对产出和通胀的长期影响。这种“手把手”的教学方法，对于希望将时间序列分析技术应用于实际研究或量化投资的读者来说，是无价之宝。每当我们觉得理论有些抽象时，紧随其后的具体实例总能提供一个清晰的锚点，使抽象的概念变得具体可感，这体现了作者极高的教学水准和丰富的实战经验。

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我个人最欣赏这本书的地方，在于它对未来趋势的把握和对前沿方法的兼容。在多变量时间序列分析领域，技术更新速度非常快，传统教材往往更新不及时。然而，这本书显然是紧跟时代脉搏的。它并没有将重点完全锁定在经典的VAR和VECM模型上，而是巧妙地引入了状态空间建模框架，这为后续学习更先进的贝叶斯方法和高维时间序列分析打下了坚实的基础。书中对于非线性时间序列模型的初步探讨，虽然篇幅有限，但也足以激发读者的兴趣，并指明了深入研究的方向。这使得这本书不仅对当前的学生和研究人员有极大的帮助，对于期望保持知识结构与时俱进的资深从业者来说，也是一本不可多得的“常青树”式的参考书。它成功地在基础的牢靠与前沿的视野之间找到了完美的平衡点。

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从技术严谨性的角度来看，这本书绝对达到了目前该领域教科书的顶尖水准。它对模型的假设条件、局限性以及替代方案进行了细致的辨析。例如，在讨论协整关系时，作者不仅详细阐述了恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）和约翰森（Johansen）检验的内在逻辑和计算步骤，还清晰地指出了二者在不同情景下的适用性差异和检验功效的权衡。更令人印象深刻的是，书中对状态空间模型和卡尔曼滤波的介绍，处理得既精妙又深入。它没有仅仅停留在对标准卡尔曼滤波器的描述，而是进一步探讨了平滑（smoothing）和预测（forecasting）在实际系统中的应用，这对于处理结构性变化和高频数据的分析师来说，提供了极其宝贵的工具箱。这种对理论深层次的挖掘和批判性思维的引导，使得本书超越了一般的入门读物，更像是一本进阶的参考手册。

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内容安排得非常好，讲得很清晰，数理部分处理得恰到好处，写教材就得这么写呀。

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skimmed through parts. no comment...

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内容安排得非常好，讲得很清晰，数理部分处理得恰到好处，写教材就得这么写呀。

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