Unit Roots, Cointegration, and Structural Change (Themes in Modern Econometrics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:G. S. Maddala

出品人:

页数:524

译者:

出版时间:1999-03-13

价格:USD 53.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521587822

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 时间序列分析
• Finance
• Econometrics
• Time Series Analysis
• Unit Roots
• Cointegration
• Structural Change
• Statistical Modeling
• Econometric Modeling
• Financial Econometrics
• Applied Econometrics
• Quantitative Economics

非线性的世界：计量经济学中时间序列的现代视角 经济数据，从宏观经济指标到金融市场的波动，都以其固有的动态性和复杂的相互关联性而闻名。理解这些数据背后的驱动力量，揭示经济系统的内在规律，一直是计量经济学研究的核心。长久以来，计量经济学模型主要集中在对线性关系的刻画和预测上，并取得了显著的成就。然而，现实世界的经济现象并非总是线性的，常常伴随着突如其来的转变、非对称的反应以及多重均衡状态的存在。这种非线性特性，使得传统的线性计量模型在解释和预测经济行为时显得力不从心。 本书《非线性的世界：计量经济学中时间序列的现代视角》正是为了回应这一挑战而生。本书并非对已有经典理论的简单重复，而是聚焦于计量经济学领域中那些超越传统线性框架的现代方法论，特别是针对时间序列数据中的非线性现象进行深入探讨。它将带领读者跨越那些固定的、静态的假设，进入一个更加动态、更具适应性的计量经济学世界。 探索经济数据中的隐藏模式：超越线性假设 计量经济学中的时间序列分析，其核心在于理解数据随时间演变的规律。传统的线性时间序列模型，如ARIMA模型，成功地捕捉了数据的自相关性和移动平均效应，为经济预测和政策评估提供了宝贵的工具。然而，经济系统并非静止不变。历史上的金融危机、技术革新、政策冲击，乃至全球疫情，都曾引发经济结构的深刻调整，导致数据生成过程发生显著变化。这些变化往往表现为非线性的，例如： 阈值效应 (Threshold Effects): 某些经济变量的影响力可能在达到某个临界值后才显现，或者其作用的方向和强度会发生突变。例如，通货膨胀率在低于某个水平时可能对消费影响不大，但一旦超过这个水平，消费者信心就会受到显著打击，从而抑制消费。 状态转移 (Regime Shifts): 经济系统可能在不同的“状态”之间切换，例如，高增长与衰退、高通胀与低通胀。在不同的状态下，经济变量之间的关系可能发生根本性的改变。货币政策在经济繁荣时期和衰退时期的传导机制就可能大相径庭。 非对称性 (Asymmetry): 经济变量的反应可能不对称。例如，负面的经济冲击（如失业率上升）可能比正面的经济冲击（如就业率上升）对消费者信心产生更强烈的负面影响。 非高斯分布 (Non-Gaussian Distributions): 许多经济金融数据的分布并非标准的正态分布，而是存在尖峰、厚尾等特征，这可能源于极端事件的频繁发生，而线性模型往往难以充分捕捉这些特征。 传统的线性模型在面对这些非线性特征时，其解释能力和预测精度会大打折扣，甚至可能得出错误的结论。本书旨在系统性地介绍和梳理能够有效处理这些非线性现象的计量方法。 现代计量方法的创新视角 本书将重点关注以下几个关键的现代计量经济学方向，这些方向都在不断深化我们对时间序列数据非线性本质的理解： 非线性时间序列模型 (Nonlinear Time Series Models): 这包括但不限于： 阈值自回归模型 (Threshold Autoregressive, TAR) 和门限自回归模型 (Self-Exciting Threshold Autoregressive, SETAR): 这些模型允许模型参数根据某个（或多个）滞后变量是否超过某个阈值而发生改变，从而刻画经济系统中的状态转移和非线性动态。 状态空间模型 (State-Space Models) 和隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models, HMM): 这些模型通过引入不可观测的“状态”来描述经济系统的动态变化，特别适用于分析宏观经济周期、金融市场状态等。 GARCH族模型及其拓展 (GARCH-family Models and their Extensions): 虽然GARCH模型本身是对条件异方差的线性刻画，但其许多拓展，如EGARCH, GJR-GARCH等，都引入了非线性项来捕捉波动率的非对称性，对金融风险管理至关重要。 非参数和半参数模型 (Nonparametric and Semiparametric Models): 这些模型不依赖于预设的函数形式，能够更加灵活地捕捉数据中的复杂非线性关系，是探索未知非线性结构的有力工具。 结构性变点分析 (Structural Break Analysis): 经济数据并非总是平稳的。政策变革、技术突破、外部冲击等都可能导致数据生成过程的“结构性”改变，即参数发生跳跃式变化。本书将探讨如何识别、检测和量化这些结构性变点，并分析其对经济系统的长期影响。这包括： 参数变点检测 (Parameter Break Detection): 针对模型参数在时间上发生不连续变化的现象。 模型选择和诊断 (Model Selection and Diagnostics): 在存在结构性变点的情况下，如何选择合适的模型，并进行准确的统计推断。 结构性变点对预测的影响 (Impact of Structural Breaks on Forecasting): 理解结构性变点如何影响模型的预测能力，以及如何调整预测策略。 时间序列中的因果关系探索 (Causality Exploration in Time Series): 在非线性框架下，因果关系的判断变得更加复杂。Granger因果关系检验在非线性环境下可能失效或产生误导。本书将介绍如何在这种复杂背景下，更为严谨地探究变量之间的因果联系，例如： 非线性Granger因果关系检验 (Nonlinear Granger Causality Tests): 发展和应用能够适应非线性动态的因果关系检验方法。 结构性向量自回归模型 (Structural Vector Autoregression, SVAR) 的拓展: 如何在模型中融入经济理论，识别和量化结构性冲击，进而分析政策传导机制。 本书的独特价值与读者收获 本书的独特之处在于其整合性和前瞻性。它并非孤立地介绍某一种非线性模型，而是将不同类别的非线性方法置于一个统一的框架下进行考察，帮助读者理解它们之间的内在联系和适用范围。同时，本书紧密跟踪计量经济学研究的前沿动态，介绍最新的理论进展和实证应用。 对于希望深入理解经济数据背后复杂动态的学者、研究人员和高级统计分析师而言，本书将提供： 坚实的理论基础: 深入剖析各种非线性时间序列模型的数学原理和统计性质。 严谨的实证方法: 提供如何构建、估计和检验非线性计量模型的具体指导。 前沿的研究视角: 介绍最新发展的非线性计量技术，并展示其在分析真实经济数据中的应用潜力。 批判性思维的培养: 鼓励读者在应用模型时，深入思考模型的假设，以及其在解释经济现象时的局限性。 通过本书的学习，读者将能够： 更准确地识别和刻画经济数据中的非线性特征。 构建更加灵活和强大的计量模型，以更好地解释经济现象。 进行更具鲁棒性的经济预测，尤其是在经济转型时期。 更深入地理解经济系统内部的复杂动态和相互作用。 为处理现实世界中复杂且不断变化的经济数据提供更有效的分析工具。 在这个日益复杂且充满不确定性的经济环境中，掌握非线性时间序列分析方法，无疑是对计量经济学研究者提出的更高要求。本书正是为此目标而设计的，它将帮助读者开启计量经济学研究的新篇章，更深刻地洞察经济世界的本质。

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这本书对于任何希望将时间序列计量应用于实证研究的学者来说，都像是一份里程碑式的参考手册。它不仅仅是知识的集合，更是一种研究范式的体现。在我看来，计量经济学的进步往往体现在我们如何更精确地识别和估计那些隐藏在噪音之下的真实经济规律。单位根问题处理不好，所有推导都将是空中楼阁；协整关系提供了跨时段的经济稳健性；而结构性变化的引入，则承认了经济系统的非静态演化本质。如果这本书能够清晰地展示如何将这三者有机地结合起来，构建一个既能反映长期约束、又能容忍短期冲击和结构调整的综合性模型框架，那么它就超越了普通的教科书，真正成为了研究工具箱中不可或缺的一部分。它似乎在告诉我们：经济世界是复杂的，我们的工具也必须随之复杂化。

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我最近一直在努力啃读计量经济学的进阶部分，尤其是在处理金融市场波动性预测和长期经济关系建模时，总感觉对非平稳数据的处理方法掌握得不够扎实。这本书的出现，正好补上了我知识结构中的一个重要缺口。我特别关注作者是如何组织材料的，是采取自上而下的理论构建，还是从经典的实证难题入手，逐步引入更复杂的工具。如果它能用清晰、不那么晦涩的语言来解释恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约翰森（Johansen）检验背后的直觉逻辑，那将是极大的福音。坦白说，很多教材在介绍协整时，往往将重点放在公式的堆砌上，而忽略了为什么我们需要协整——即如何区分虚假回归（spurious regression）和真实的长期均衡关系。我希望能从中找到那种“啊哈！”的顿悟时刻，理解这些高级检验背后的经济学哲学，而不仅仅是背诵步骤。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习，不如说是在经历一场严谨的智力挑战。它的文字密度相当高，每句话都似乎承载了大量的数学信息和计量学的假设。我发现自己经常需要停下来，在草稿纸上重新绘制模型图，或者查阅参考文献来核对某个特定检验的功效（power）和规模（size）特性。这种阅读体验虽然累人，但却是极其充实的。它不像那些为了迎合初学者而刻意简化的读物，而是直接面向专业领域的研究者，没有丝毫的妥协。这种不妥协的态度，正是学术著作的魅力所在——它要求读者付出对等的智力努力。我尤其欣赏作者对不同检验方法之间的细微差异所表现出的审慎态度，比如在处理序列相关性或异方差性对检验结果稳健性的影响时，那种“宁可多说一句，不可误导读者”的严谨性令人印象深刻。

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这本书的封面设计得非常简洁、专业，那种深沉的蓝色调和清晰的白色字体，一眼就能看出它瞄准的是严肃的学术读者群体。我第一次在书架上看到它时，它散发着一种沉甸甸的学术气息，就像一本教科书但又似乎比教科书更专注于某一前沿领域。对于那些致力于时间序列分析、特别是宏观经济学和金融计量学的研究生或研究人员来说，这本书的标题本身就像一个强有力的磁石。它承诺要深入探讨三个核心且相互关联的复杂概念：单位根、协整以及结构性变化。这些主题是现代计量经济学中处理非平稳数据时绕不开的“三座大山”。我期待它能提供比标准计量课程更细致的推导过程和更具前瞻性的实证案例。希望它不仅停留在理论的表面介绍，而是能够清晰地展示如何从一个具体的经济学问题出发，选择合适的模型，并最终解释检验结果的经济学含义，而不是仅仅展示一堆统计数字。这本书的体量也暗示了其内容的广度和深度，这让人对接下来的阅读充满了敬畏与期待。

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从一个侧重于政策分析的经济学家的角度来看，这本书的价值在于它能否提供一个坚实的“工具箱”，用于评估长期结构性冲击对经济体的影响。例如，在分析货币政策传导机制或财政政策效果时，我们经常假设经济关系的稳定性。然而，历史经验告诉我们，技术进步、监管改革或重大危机都会导致参数的突变，即结构性变化。这本书如果能将单位根检验（如ADF、PP或KPSS）作为诊断工具，然后无缝过渡到协整关系（长期约束），最后引入时间变参数模型或分段回归来捕捉结构突变点，那才称得上是一本完美的实证指南。我更看重的是其实用性，即在实际操作中，面对一个真实世界的宏观时间序列数据时，我们应该遵循一个怎样的决策树流程，而不是理论上的完美模型。

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The authors are Bayesian!! A good survey book of the three domains. What should be done in the future studies would be integrating the theories into a single analytical frame.

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