SAS/ETS User's Guide, Version 8, 3 Vol. SET pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-08

价格:USD 96.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781580254892

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• ETS
• Statistics
• Econometrics
• Time Series
• Modeling
• Version 8
• User's Guide
• Reference
• 3 Volume Set

《SAS/ETS User's Guide, Version 8, 3 Vol. SET》是一套权威的SAS/ETS（Econometric and Time Series）用户指南，专为需要进行经济计量分析和时间序列数据建模的用户设计。这套三卷本的指南提供了深入、全面的SAS/ETS软件功能介绍和应用指导，旨在帮助用户有效地利用SAS强大的统计和建模能力来解决复杂的经济和时间序列问题。 第一卷：基础概念与建模 本卷内容侧重于SAS/ETS的核心概念和基础建模技术。它详细介绍了时间序列数据结构、数据预处理技术，以及SAS/ETS中常用的建模方法。读者将学习如何使用SAS/ETS来描述和分析时间序列数据的基本特征，例如趋势、季节性、周期性和随机波动。 数据管理与预处理： 详细讲解了如何使用SAS/ETS处理和转换时间序列数据，包括缺失值处理、平稳化、季节性调整、季节性差分等预处理步骤。涵盖了SAS/ETS中用于数据操作的各种过程步（PROC）。 ARIMA模型： 深入阐述了自回归积分滑动平均（ARIMA）模型的理论基础、参数估计、模型诊断和预测。指导用户如何识别和拟合ARIMA模型，并评估其拟合优度。 指数平滑法： 介绍了各种指数平滑模型，如简单指数平滑、霍尔特线性趋势模型、霍尔特-温特斯季节性模型等。讲解了这些模型的适用场景、构建方法以及在SAS/ETS中的实现。 状态空间模型： 探讨了状态空间表示方法及其在时间序列分析中的应用，包括卡尔曼滤波器的基本原理和SAS/ETS中的实现。 第二卷：高级建模与应用 本卷进一步拓展了SAS/ETS的应用范围，涵盖了更高级的经济计量模型和特定领域的分析技术。 向量自回归（VAR）模型： 详细讲解了VAR模型的建立、估计、诊断和预测，适用于分析多个相互关联的时间序列变量。指导用户如何构建和解释VAR模型，以及进行格兰杰因果检验等。 联立方程模型（SEM）： 介绍了联立方程模型的理论和SAS/ETS的实现，用于解决经济学中常见的相互作用变量问题。包括结构方程模型的估计、识别和检验。 计量经济模型的估计： 涵盖了普通最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）、最大似然估计（MLE）等多种计量经济模型的估计方法，以及SAS/ETS中相应的过程步。 面板数据分析： 提供了处理面板数据（跨越时间和个体的数据）的工具和技术，包括固定效应模型、随机效应模型等，以及在SAS/ETS中的实现。 非参数和半参数模型： 介绍了一些非参数和半参数方法，用于在模型形式未知的条件下进行时间序列分析。 第三卷：特殊主题与案例研究 本卷专注于SAS/ETS在特定应用领域的实践，并通过丰富的案例研究来加深读者的理解。 宏观经济建模： 介绍了如何使用SAS/ETS进行宏观经济时间序列的分析，例如GDP增长、通货膨胀、失业率等的建模和预测。 金融时间序列分析： 重点讲解了金融市场数据（如股票价格、汇率）的特点和建模方法，包括GARCH模型、波动率建模等。 计量经济模型诊断与选择： 详细介绍了如何对计量经济模型进行严格的诊断检验，识别模型中的异方差、自相关、异质性等问题，并提供模型选择的标准和方法。 预测与仿真： 提供了关于时间序列预测的进阶技巧，包括多步预测、预测区间生成，以及使用SAS/ETS进行模型仿真和情景分析。 SAS/ETS编程技巧： 包含了一些更高级的SAS/ETS编程技巧和自定义解决方案，帮助用户更灵活地运用软件解决实际问题。 总而言之，《SAS/ETS User's Guide, Version 8, 3 Vol. SET》是一套全面、深入且实用的SAS/ETS用户指南，适合经济学家、统计学家、金融分析师、研究人员以及任何需要在SAS环境中进行复杂经济计量和时间序列分析的用户。通过学习这套指南，用户可以掌握SAS/ETS的各项功能，高效地构建、评估和应用各种经济计量和时间序列模型，从而更好地理解和预测经济现象。

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这本书的组织结构简直是一场迷宫探险，我花了整整一周的时间才大致摸清了三卷本的脉络。第一卷似乎是基础功能的罗列，但即便是基础的ARIMA建模，它也是采用了一种自顶向下的方式，假设你已经知道所有相关的时间序列假设前提。当我试图查找如何处理非平稳性数据时，我发现相关内容被分散在了好几个章节的脚注或者附录之中，并没有一个清晰的流程图指引我从“数据导入”到“模型诊断”的完整路径。最让我感到挫败的是其代码示例的撰写风格。它们往往非常简洁，只展示了实现特定功能的最小代码集，而忽略了对那些关键选项参数（比如`SLOPE`、`TREND`或特定残差检验的`METHOD`选择）背后的统计学意义的详细阐述。我感觉自己像是在模仿一个已经写好的程序段落，而不是真正理解了SAS是如何在后台处理我的时间序列数据的。每一次运行结果不如预期时，我都要花费大量时间去对比书中的范例，试图找出我遗漏的那一个不起眼的关键字。

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这本书的封面设计真是……怎么说呢，它给我一种非常“专业”和“严肃”的压迫感。那种深沉的蓝色调，配上大篇幅的密密麻麻的文字，初次上手的时候，我真的花了很长时间才鼓起勇气翻开第一页。我原本是希望能从中找到一些关于时间序列分析的直观入门，毕竟“User's Guide”这个名字听起来就应该很友好。然而，事实是，它更像是一本为已经有一定SAS基础，并且对计量经济学理论有着深刻理解的专家准备的参考手册。书中涉及的宏观经济模型和面板数据处理的细节，深入得令人咋舌，很多地方我需要同时打开好几本统计学教科书才能勉强跟上作者的思路。比如，关于状态空间模型（State Space Models）的讨论，它没有过多地停留在概念的解释上，而是直接深入到如何利用ETS过程中的特定矩阵运算来实现参数估计的复杂流程。这对于我这种需要快速解决实际项目问题的用户来说，学习曲线未免太过陡峭。我承认，如果你是想把SAS/ETS当作学术研究的终极武器，那么它的深度是无可替代的，但对于初学者，它的“引导性”可能需要用放大镜才能找到。

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这本书在处理纵向数据（Panel Data）的应用方面，给我的感觉是“力不从心”。虽然它提到了固定效应和随机效应模型的SAS实现方法，但这些章节的篇幅明显不足，而且更新速度似乎跟不上SAS软件本身的迭代。在我尝试应用最新的混合效应模型来分析客户行为随时间变化的趋势时，我发现书中的例子使用的仍然是较为陈旧的PROC MIXED参数设置，对于如何有效地处理缺失值和时间点不一致的问题，指导性很弱。我不得不转而求助于在线论坛和最新的SAS官方文档，才找到了处理复杂方差结构的最佳途径。这让我深刻体会到，对于像ETS这样快速发展的统计模块而言，一本纸质的、厚重的指南，其时效性是一个致命的弱点。它提供了一个坚实的理论基础，但对于那些热衷于采用前沿统计方法的实践者来说，它的实用价值正在随着每一次软件更新而迅速打折扣。

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三卷套的物理体验本身就是一个挑战。这套书的装帧和纸张质量虽然称得上“耐用”，但其厚重感完全不适合在咖啡馆或通勤路上阅读。每当我试图带着其中一卷去图书馆学习时，那种沉甸甸的分量都让我望而却步。更别提那令人头疼的索引系统了。当我需要快速定位一个特定函数或宏的使用方法时，索引的条目划分显得过于笼统。例如，搜索“季节性分解”时，我可能会被导向一个关于经典分解方法的章节，却完全错过了最新版本中更高效的X-12-ARIMA方法是如何通过ETS框架实现的。这种信息检索效率的低下，极大地拖慢了我的学习进程。在一本旨在提升效率的“用户指南”中，我期望看到的是清晰的、可交叉引用的结构，而不是需要我耗费额外精力去“考古”关键信息的布局。

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作为一名需要处理金融时间序列预测的用户，我对这本书中关于波动率建模的部分抱有极大的期望。然而，读完关于GARCH族模型的章节后，我不得不说，它更多地像是一个理论公式的集合，而不是一个实用的工具箱。书中详细列出了各种ARCH/GARCH模型的数学表达式，以及如何通过`PROC TSMODEL`或更底层的程序来构建它们。但令人遗憾的是，对于如何选择最合适的波动率模型（例如，从ARCH到GARCH到EGARCH的决策过程），它给出的指导非常模糊，更多的是依赖于研究者的经验判断，而非一个基于数据的、可操作的判别标准。我本希望找到一个章节能够清晰地对比不同波动率模型的预测准确性指标，以及在面对金融数据尖峰厚尾特性时的最佳实践，但这些内容要么被轻描淡写地带过，要么需要读者自行去查阅更高级的计量经济学文献。可以说，这本书为你提供了蓝图，但建造房子的工具和说明书却需要你自己去摸索。

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