Time Series Data Analysis Using EViews (Statistics in Practice) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley

作者:I. Gusti Ngurah Agung

出品人:

页数:632

译者:

出版时间:2008-10-31

价格:USD 121.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470823675

丛书系列:

图书标签:

Time Series Analysis
EViews
Econometrics
Statistics
Data Analysis
Forecasting
Regression Analysis
Quantitative Finance
Applied Statistics
Practical Statistics

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具体描述

Do you want to recognize the most suitable models for analysis of statistical data sets? This book provides a hands-on practical guide to using the most suitable models for analysis of statistical data sets using EViews - an interactive Windows-based computer software program for sophisticated data analysis, regression, and forecasting - to define and test statistical hypotheses. Rich in examples and with an emphasis on how to develop acceptable statistical models, Time Series Data Analysis Using EViews is a perfect complement to theoretical books presenting statistical or econometric models for time series data. The procedures introduced are easily extendible to cross-section data sets. The author: Provides step-by-step directions on how to apply EViews software to time series data analysis Offers guidance on how to develop and evaluate alternative empirical models, permitting the most appropriate to be selected without the need for computational formulae Examines a variety of times series models, including continuous growth, discontinuous growth, seemingly causal, regression, ARCH, and GARCH as well as a general form of nonlinear time series and nonparametric models Gives over 250 illustrative examples and notes based on the author's own empirical findings, allowing the advantages and limitations of each model to be understood Describes the theory behind the models in comprehensive appendices Provides supplementary information and data sets An essential tool for advanced undergraduate and graduate students taking finance or econometrics courses. Statistics, life sciences, and social science students, as well as applied researchers, will also find this book an invaluable resource.

现代计量经济学前沿：基于R与Python的面板数据与时间序列分析作者： [此处填写作者姓名] 出版社： [此处填写出版社名称] 出版日期： [此处填写出版日期] 定价： [此处填写定价] --- 内容简介本书旨在为计量经济学、金融学、经济统计学以及相关领域的学生和研究人员提供一套全面且与时俱进的工具集，用于掌握和应用现代计量经济学中的核心技术——面板数据分析与高阶时间序列模型。在当前数据爆炸与计算能力显著提升的背景下，传统的单变量或纯截面回归模型已无法充分捕捉现实世界中经济现象的复杂性。本书紧密围绕当前学术界和业界最为推崇的统计编程语言——R和Python，将理论深度与实操技能无缝结合，确保读者不仅理解模型背后的数学原理，更能熟练运用前沿软件工具进行严谨的实证研究。本书的结构设计旨在构建一个循序渐进的学习路径，从基础的数据结构和预处理开始，逐步深入到复杂的动态模型构建与推断。我们特别强调了数据驱动的分析视角，以及如何利用编程的灵活性来处理大规模、非结构化的经济数据。第一部分：面板数据分析的基石 (Panel Data Foundations) 本部分聚焦于面板数据，即在时间和个体（如国家、公司、个人）两个维度上进行观测的数据结构。面板数据相较于传统截面数据或纯时间序列数据，其优势在于能够有效控制不可观测的个体异质性（Unobserved Heterogeneity）并增加信息量。第一章：面板数据结构与基础模型详细介绍了面板数据的类型（平衡与非平衡）、数据堆叠与重塑技术，并引入了最基础的混合OLS模型（Pooled OLS）。重点剖析了该模型假设的局限性，特别是对个体效应和时间效应的忽略所带来的内生性偏误问题。第二章：固定效应（FE）与随机效应（RE）模型这是面板数据分析的核心章节。我们深入探讨了固定效应模型（Within Transformation）如何消除不随时间变化的个体异质性，以及随机效应模型（Feasible GLS）的理论基础。至关重要的是，本书详细阐述了豪斯曼检验（Hausman Test）的原理、实施步骤及其在模型选择中的关键作用。在R中，我们将使用`plm`包进行操作；在Python中，则侧重于`linearmodels`库的强大功能，演示如何高效地运行这些模型并解读系数的经济含义。第三章：面板数据的内生性与工具变量在现实经济数据中，遗漏变量和测量误差常常导致内生性问题。本章聚焦于如何处理面板数据中的内生性。内容涵盖了广义矩估计（GMM）方法的原理，特别是Arellano-Bond（一阶差分GMM）和Blundell-Bond（系统GMM）估计器。我们将通过实例展示如何进行序列相关性检验（如Arellano-Bond AR(1)和AR(2)检验）和工具变量有效性检验（如Sargan/Hansen J检验），确保模型设定的严谨性。第四章：动态面板模型与高阶效应本部分超越了静态模型，探讨了滞后被解释变量对当前值的影响。深入分析了动态面板模型中引入滞后项如何导致估计量有偏（Nickell Bias），并详细介绍了如何使用GMM技术（特别是系统GMM）来获得一致估计。此外，还涵盖了异方差和序列相关的稳健标准误估计（如White/Arellano估计器）在面板环境下的应用。第二部分：现代时间序列分析的高级方法 (Advanced Time Series Analysis) 本部分将时间序列的分析提升到多变量和非线性模型的层面，重点关注预测精度和宏观经济冲击的识别。第五章：检验与重塑：单变量时间序列预处理虽然本书不侧重于EViews的基础操作，但我们通过R/Python的强大包（如`tseries`, `statsmodels`）来复现并超越传统方法。内容包括单位根检验（ADF、PP、KPSS），协整检验（Engle-Granger, Johansen Test）的现代实现，以及如何使用差分、变换（如Box-Cox）来达到平稳性要求。重点强调了信息准则（AIC/BIC）在模型定阶中的作用。第六章：向量自回归（VAR）模型及其应用 VAR模型是分析多个相互依赖时间序列之间动态关系的强大工具。本章详细介绍了VAR模型的构建、滞后阶数选择（信息准则与因果检验），并深入讲解了脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）的计算与解释，包括如何使用Cholesky分解及非递归（Structural VAR, SVAR）方法来识别经济冲击。我们还将介绍预测区间（Forecast Intervals）的生成与评估。第七章：协整关系与误差修正模型（VECM）当多个非平稳时间序列之间存在长期均衡关系时，协整理论是必须掌握的。本章从Johansen检验出发，构建向量误差修正模型（VECM），精确分离短期动态调整和长期均衡修正的机制。内容包括协整关系的排序、VECM的估计与诊断检验，为理解利率平价、购买力平价等长期关系提供了实证框架。第八章：波动性建模：ARCH/GARCH家族金融时间序列的核心特征是波动率集聚。本章详细介绍自回归条件异方差模型（ARCH）及其广义形式GARCH(p,q)，以及更灵活的模型如EGARCH（用于捕捉杠杆效应）和GJR-GARCH。本书提供使用R的`rugarch`包或Python的`arch`库进行高频金融数据波动率建模的全套流程，并侧重于模型的准确预测与风险管理应用。第九章：高频数据与高维模型前沿为紧跟学术前沿，本书探讨了超越标准VAR模型的工具。包括因子增强的VAR模型（FAVAR）用于处理大量宏观指标，以及状态空间模型（State Space Models）在处理不可观测状态变量（如潜在增长率、自然利率）时的应用，并简要介绍贝叶斯时间序列方法的入门概念。学习目标与特色本书的编写秉持以下核心理念： 1. 双语驱动 (R & Python)：读者将学习如何使用R（侧重于学术研究和统计建模的深度）和Python（侧重于大数据处理和机器学习的融合），掌握两种主流工具的互补优势。 2. 理论与实践的深度融合：每一个模型介绍后，都紧跟着详细的编程实现步骤、代码注释，以及对估计结果的经济学解释，确保读者能够批判性地解读统计输出。 3. 数据驱动的严谨性：强调模型诊断（异方差、自相关、非正态性）的重要性，并教授如何应用稳健的标准误估计和模型选择程序，以构建具有高可信度的实证研究。 4. 面向复杂问题：本书选取的模型和方法均是当前计量经济学研究热点，直接适用于处理金融市场、宏观经济政策评估以及微观行为分析中的复杂动态和异质性问题。本书适合希望从基础计量知识迈向高级实证分析的研究生、博士生、金融分析师、数据科学家以及希望将计量经济学理论应用于实际编程环境的专业人士。掌握本书内容，将使读者完全有能力独立开展复杂的面板数据和时间序列分析项目。