经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张鸣芳

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2009-3

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787564204433

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 时间序列
• 季节性调整
• Demetra
• 计量经济学
• 指数分析
• 数据分析
• 统计学
• 经济预测
• 软件应用

计量经济学前沿：高频数据、非线性模型与政策评估 图书简介 本书聚焦于当代计量经济学研究中的核心议题与前沿方法论，旨在为经济研究者、金融分析师以及高级经济学学生提供一套系统且实用的分析工具箱。全书内容紧密围绕宏观经济、金融市场数据处理、复杂时间序列建模以及因果推断的最新进展展开，力求在理论深度与实践应用之间建立稳固的桥梁。 第一部分：高频数据处理与微观结构建模 随着信息技术的发展，金融市场和经济活动正在以空前的高频产生数据。本部分首先深入探讨了高频数据（如秒级、毫秒级交易数据）的特性，包括其固有的噪声、非平稳性与厚尾分布。我们将详细介绍数据清洗、预处理与高频采样技术，重点解析如何有效处理跳跃、缺失值和噪音，以构建可用于分析的、更高质量的数据集。 随后，本书引入了金融市场微观结构理论，探讨了订单簿（Order Book）的动态演化。我们将阐述基于订单流（Order Flow）的统计模型，例如基于到达率和清除率的跳跃扩散模型（Jump-Diffusion Models），用于刻画流动性与价格发现过程。针对高频数据的特殊性，本书将重点介绍二次变分法（Quadratic Variation）在测量真实交易强度和波动性方面的应用，这超越了传统基于日频率数据的GARCH模型的局限性。 第二部分：高级时间序列建模与非线性结构识别 传统线性模型在捕捉复杂经济现象时往往力不从心。本部分将全面覆盖现代时间序列分析中的非线性工具。 首先，本书系统梳理了非线性自回归模型（NARMA）的最新进展，包括状态空间模型在处理时变参数方面的优势。我们不仅讨论了经典的非线性模型，如指数自回归（SETAR/STAR）模型，更深入探讨了阈值模型（Threshold Models）在识别经济结构转换点上的应用。例如，如何利用这些模型识别经济周期中不同的增长或衰退阶段，以及这些阶段内内在的波动率特征。 其次，本书将重点介绍高维时间序列分析。面对包含数百甚至数千个变量的宏观经济数据库（如FRED-MD数据集），传统的VAR模型因维度灾难而难以估计。我们将详细介绍因子模型（Factor Models），如动态因子模型（DFM）和主成分分析（PCA）在降维中的应用，并阐述如何从低维潜在因子中恢复出对经济具有经济学意义的结构性冲击。特别地，我们将讨论结构性向量自回归模型（SVAR）在识别高维系统中的结构性冲击时的识别约束（Identification Restrictions）的构建与检验。 第三部分：因果推断、政策评估与机器学习应用 现代计量经济学越来越强调从相关性中分离出稳健的因果效应。本部分将重点介绍用于处理内生性、选择偏误和遗漏变量的因果推断工具。 我们将详细阐述断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的最新发展和其对平行趋势假设的稳健性检验。书中将包含如何使用较新的估计方法（如广义合成控制法，Generalized Synthetic Control Method）来评估跨国或跨地区的重大政策影响，例如全球贸易协定的影响或央行政策溢出效应。 此外，本书还探讨了机器学习（Machine Learning, ML）在计量经济学中的融合应用。重点关注如何使用ML技术进行更精准的预测，如使用随机森林（Random Forests）或梯度提升机（Gradient Boosting）来提高宏观经济指标的短期预测精度。同时，本书也审慎地探讨了ML工具在因果推断中的角色，如双重稳健估计器（Double Robust Estimators）和因果树（Causal Trees），它们如何在保持模型解释性的同时，提高对处理效应估计的稳健性。 第四部分：模型评估、稳健性检验与计算实现 分析的价值最终取决于模型的稳健性。本书的最后部分强调了模型选择和检验的严格性。我们将系统介绍信息准则（AIC, BIC等）的局限性，并深入探讨基于模拟的检验方法，如后向预测检验（Backtesting）和蒙特卡洛模拟。 在计算实现方面，本书不局限于特定的软件平台，但会指导读者如何利用高级统计编程语言（如R或Python的特定库）来实现复杂的模型估计。我们将提供关于如何构建高效的迭代算法、如何进行参数估计中的收敛诊断以及如何进行高效的蒙特卡洛模拟的实战指导。 总结 本书为追求分析严谨性和方法创新的读者提供了一个全面的平台，它涵盖了从高频微观数据处理到复杂宏观政策评估的全部关键环节。通过理论阐释、模型构建与案例分析相结合的方式，旨在培养读者在面对复杂经济数据时，能够独立设计、实施和评估前沿计量模型的综合能力。

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我对经济学中时间序列分析的季节性调整问题一直深感困惑，原始数据中的季节性波动常常掩盖了经济的真实周期性和趋势性变化，使得分析的准确性大打折扣。《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书的标题直接击中了我学习的痛点，我希望能通过这本书找到解决之道。我期待这本书能够深入解析各类经济指数（如GDP、PMI、CPI等）在时间序列中表现出的季节性特征，并详细介绍各种主流的季节调整方法，例如，Census X-11、X-12-ARIMA、STL分解以及SEATS方法等。我希望书中能详细解释这些方法的数学原理，包括它们是如何识别、量化和去除季节性成分的。更重要的是，我期待书中能够提供Demetra软件的具体操作教程，涵盖从软件安装、界面熟悉，到数据导入、选择合适的季节调整模型，再到参数设置、结果分析等全过程。我特别希望能看到书中针对Demetra软件中不同季节调整选项的详细说明，例如，如何处理异常值、如何进行日历效应调整（如工作日数、节假日调整），以及如何生成直观的图表来展示调整后的数据和分解的各成分。学完这本书，我希望能具备独立运用Demetra软件对经济指数进行准确季节调整的能力，从而更深入地理解经济运行的内在规律，并为我的经济分析和研究提供更可靠的数据基础。

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作为一名对经济数据分析充满热情的独立研究者，我一直在寻找一种高效且科学的方法来处理时间序列数据中的季节性干扰。《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。我希望这本书能够全面、系统地介绍经济指数时间序列季节调整的理论框架，从最基础的季节性概念入手，深入探讨加法模型和乘法模型的工作原理，以及它们各自的优缺点和适用场景。我期待书中能够详细讲解X-12-ARIMA、TRAMO/SEATS等成熟的季节调整方法，并分析它们在处理不同类型经济数据时的表现。Demetra软件作为一款专业的统计分析工具，其在季节调整领域的应用尤为广泛，我希望这本书能够提供详尽的Demetra操作指南，涵盖数据预处理、模型选择、参数优化、结果评估等各个环节。我尤其关注书中如何利用Demetra软件来识别和处理潜在的异常值、趋势突变以及其他非季节性因素的影响，并希望通过书中提供的案例，能够学习如何根据具体数据特性灵活运用Demetra的各种功能，以获得最准确的季节调整结果。读完这本书，我希望能够独立完成经济指数的季节调整工作，并能更好地理解和解释经济数据，为我的研究提供有力的支持。

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我是一名经济统计专业的学生，在课堂上接触了时间序列分析的基本概念，对季节性调整的理论模型产生了浓厚的兴趣。然而，将理论知识转化为实际操作，尤其是在使用专业软件进行数据处理时，我感到有些力不从心。《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。我期望这本书能够系统地介绍季节调整的统计学原理，例如，ARIMA模型的季节性部分是如何建模的，以及X-12-ARIMA方法中的核心组件（如趋势-周期分解、季节性调整、日历效应调整等）是如何运作的。我希望书中能够深入探讨不同季节调整方法在处理“跳跃性”事件（如节假日效应、特殊事件影响）时的差异，以及如何通过Demetra软件中的特定功能来识别和调整这些效应。Demetra软件以其用户友好的界面和强大的统计功能而闻名，我希望书中能够提供从零开始的学习路径，详细讲解如何在Demetra中导入不同来源的数据（如CSV、Excel文件），如何设置时间序列的属性（如频率、起始日期），以及如何运用软件提供的各种工具来执行季节调整。我尤其关注书中关于Demetra软件在处理具有复杂季节性模式的数据时，如何通过调整参数来优化模型拟合度和预测精度。通过阅读这本书，我希望能全面掌握经济指数时间序列季节调整的理论与实践，并能够自信地将Demetra软件应用于我的学术研究和未来职业发展中。

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我对经济数据的敏锐度要求很高，尤其是在分析经济波动和预测未来趋势时，季节性因素常常是一个不容忽视的干扰项，它会模糊数据的真实信号。《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书的出现，为我提供了一个系统学习和实践的绝佳机会。我期望这本书能够深入地探讨各种经济指数（例如，工业生产指数、零售销售额、就业数据等）的时间序列特征，并详细介绍季节性调整的理论模型，如加法模型、乘法模型，以及基于ARIMA模型的季节性调整方法。我尤其希望书中能够重点讲解X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS等主流算法的数学原理和应用场景。Demetra软件作为一款功能强大的统计分析工具，我希望书中能提供一份详尽的操作手册，从数据导入、预处理，到模型选择、参数调整，再到结果的解读和可视化，都能够有清晰的指引。我希望通过学习，能够熟练掌握Demetra软件在处理各类经济数据时，如何有效地识别、量化和去除季节性成分，以及如何识别和处理异常值和日历效应，从而获得更精准的经济分析结果。这本书将是我提升专业技能，更好地理解和把握经济脉搏的重要工具。

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这本书的标题《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》立刻吸引了我，因为我一直对宏观经济数据背后的奥秘充满好奇，尤其是如何从看似杂乱的原始数据中提炼出有意义的趋势和周期。在学习经济学过程中，季节性因素常常是影响数据解读的一个重要干扰项，它使得我们难以准确判断经济的真实走向。因此，一本专注于经济指数时间序列季节调整的书，并且还介绍了实用的Demetra软件，这简直就是我梦寐以求的学习资料。我期待这本书能够系统地讲解各种季节调整方法，从最基础的移动平均法，到更复杂的X-12-ARIMA，甚至是Ramenka-Sidis方法，并详细阐述它们各自的原理、优缺点以及适用场景。更重要的是，我希望书中能提供大量的实际案例，例如GDP、CPI、工业产出等关键经济指标的季节调整过程，通过这些生动的例子，我能够更直观地理解理论知识，并将之运用到自己的分析中。Demetra软件作为专业的时间序列分析工具，其操作的便捷性和结果的可靠性在学界和业界都有着良好的口碑，我迫切希望这本书能成为我的Demetra软件入门向导，从软件的安装、界面介绍，到数据导入、参数设置，再到结果解读，能够一步步地引领我，让我能够熟练地运用这款强大的工具来处理经济数据。我尤其关注书中对于Demetra软件在不同季节调整模型实现上的详细指导，以及如何根据数据的特性选择最合适的模型，并对调整后的结果进行科学的评估和验证。读完这本书，我希望能具备独立完成经济指数时间序列季节调整的能力，并能自如地运用Demetra软件为我的学术研究或投资决策提供坚实的数据支持。

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我是一名初涉经济学领域的研究生，在导师布置的关于宏观经济周期分析的课题中，我遇到了如何有效去除时间序列数据中季节性干扰的难题。大量的文献和资料让我眼花缭乱，各种方法层出不穷，但缺乏一个清晰的脉络和实践指导。当我偶然看到《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书时，内心涌起一股强烈的期盼。这本书的标题精准地抓住了我当前最迫切的学习需求——如何进行科学有效的季节调整，并提供了实操工具——Demetra软件。我希望这本书不仅能提供理论上的深度，更能在实践操作上给我具体的帮助。例如，关于季节调整的经典方法，如加法模型和乘法模型，它们各自的适用条件和适用范围，以及在实际应用中如何选择，这些细节对于初学者来说至关重要。我期待书中能够详细介绍X-11、X-12-ARIMA等常用方法的原理，并重点讲解Demetra软件中如何实现这些方法，包括数据预处理、模型选择、参数调整以及结果的可视化和报告生成。此外，如何评估季节调整的效果，例如检测是否完全消除了季节性成分，以及是否存在未被识别的异常值，这些都是我希望在书中找到答案的问题。我深信，通过学习这本书，我能够掌握一套行之有效的时间序列季节调整方法论，并能够运用Demetra软件高效地完成研究任务，从而在宏观经济周期分析的道路上迈出坚实的一步。

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作为一名即将毕业的经济学本科生，我一直对时间序列分析，特别是季节性调整的领域抱有浓厚的兴趣。在准备毕业论文的过程中，我发现原始数据中的季节性波动极大地影响了我对经济周期和趋势的判断，因此，掌握科学的季节性调整方法至关重要。《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书的标题精准地契合了我当前的需求。我期待书中能够深入阐述季节性调整的理论基础，例如ARIMA模型中季节性部分的建模，以及X-12-ARIMA方法的核心组件，例如趋势-周期分解、季节性成分估计、异常值处理等。我希望书中能够详细介绍Demetra软件在季节性调整方面的应用，包括软件的安装、界面布局，以及如何使用Demetra实现各种主要的季节性调整模型，如X-12-ARIMA、TRAMO/SEATS等。我特别关注书中关于Demetra软件参数设置的指导，例如如何根据数据的特性选择合适的模型、如何进行参数优化以提高调整效果，以及如何对调整后的数据进行评估。通过阅读这本书，我希望能获得一套完整的季节性调整知识体系和操作技能，为我的毕业论文写作提供有力的支持，并为我未来的学术研究打下坚实的基础。

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在金融市场从业多年，我深刻体会到经济数据背后隐藏的巨大信息价值，但原始数据中夹杂的季节性波动常常误导分析判断，尤其是在短期市场预测和策略制定方面。因此，对经济指数进行准确的季节调整，是进行有效分析和决策的前提。《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书的出现，无疑为我提供了解决这一难题的钥匙。我希望这本书能够深入浅出地讲解季节调整的理论基础，从统计学的角度解释季节性模式是如何产生的，以及如何通过模型来识别和量化它们。我特别期待书中能够提供不同类型经济指数（如股票市场指数、债券收益率、消费者信心指数等）的季节调整案例，并对比分析不同调整方法在这些特定指数上的表现。Demetra软件作为专业的统计分析软件，其强大之处在于能够自动化执行复杂的季节调整流程，我希望书中能提供详尽的Demetra操作指南，包括如何设置工作环境、导入各类格式的数据、选择合适的季节调整模型（如TRAMO/SEATS、X-12-ARIMA等），以及如何解读软件输出的各项指标，例如调整后的时间序列、季节性成分、趋势成分、残差项等。我尤其希望书中能够讲解如何根据市场变化和数据特性，对Demetra软件的参数进行优化调整，以获得更准确的季节调整结果。学完这本书，我希望能够熟练地运用Demetra软件，为我的投资组合管理和风险控制提供更精准的数据支持，从而在日益激烈的市场竞争中获得优势。

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我是一名对经济学充满兴趣的业余爱好者，一直想深入了解经济数据背后的运作机制。在阅读财经新闻时，我经常遇到关于“剔除季节性因素后”、“季调后”、“同比”、“环比”等术语，这让我对如何进行科学的数据处理产生了浓厚的兴趣。《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书的出现，为我打开了这扇门。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，深入浅出地讲解时间序列数据中的季节性现象是如何产生的，以及为什么我们需要进行季节性调整。我期待书中能够介绍一些基础的季节调整方法，例如移动平均法，并重点介绍X-12-ARIMA等更专业的季节调整方法，详细解释其工作原理。Demetra软件作为一款专业的统计工具，我希望书中能够提供一份详细的入门指南，包括如何下载和安装Demetra，如何将数据导入软件，如何选择不同的季节调整模型，以及如何理解软件输出的结果。我尤其希望书中能够通过大量的实例，例如对GDP、CPI等关键经济指标进行季节调整的演示，让我能够直观地看到季节性因素是如何被去除的，以及调整后的数据是如何反映经济的真实趋势的。通过学习这本书，我希望能掌握基本的经济数据处理技能，更好地理解宏观经济的变化。

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我在金融机构从事宏观经济分析工作，日常工作中需要处理大量的经济指标数据，其中季节性因素是影响数据解读的重要干扰项。寻找一本既有理论深度又能提供实践操作指导的书籍一直是我的期望，《经济指数时间序列季节调整与Demetra软件的应用》这本书恰好满足了我的需求。我希望这本书能够详细阐述季节性调整的必要性以及其在宏观经济分析中的重要作用，并系统介绍各种主要的季节调整方法，例如X-11、X-12-ARIMA、TRAMO/SEATS等。我期待书中能够深入讲解这些方法的统计学原理，特别是如何捕捉和去除季节性模式，以及如何处理日历效应（如工作日数、节假日）和剔除异常值。Demetra软件作为一款业界广泛使用的季节调整工具，我希望书中能够提供详尽的操作指南，包括软件的安装、界面介绍、数据导入、模型选择、参数调整以及结果的可视化和报告生成。我尤其关注书中关于如何根据不同经济指数的特性（如GDP、PMI、CPI等）来选择和优化Demetra软件中的季节调整模型，以及如何评估调整效果的技巧。通过学习这本书，我希望能熟练运用Demetra软件，提高宏观经济数据的分析效率和准确性，为机构的决策提供更科学的支持。

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