时间序列分析-单变量和多变量方法(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

作  者:魏武雄　著，刘超　校，易丹辉　等译 著作 定  价:65 出 版 社:中国人民大学出版社 出版日期:2009年04月01日 装  帧:平装 ISBN:9787300103136 ●第1章  概述
●第2章  基本概念
●第3章 平稳时间序列模型
●第4章 非平稳时间序列模型
●第5章  预报
●第6章  模型识别
●第7章 参数估计、诊断检验和模型选择
●第8章 季节性时间序列模型
●第9章 单位根检验
●第10章 干预分析和异常值检验
●第11章 傅立叶分析
●第12章 平稳过程的谱理论
●第13章  谱估计
●第14章 转换函数模型
●第15章 时间序列回归和GARcH模型
●第16章 向量时间序列模型
●第17章 向量时间序列的深入
●第18章 状态空间模型和卡尔曼滤波
●第19章 长记忆和非线性过程
●第20章 时间序列中的聚积和系统抽样
●部分目录

内容简介

本书不仅对单变量与多变量时间序列的时域和频域分析提供了一个全面介绍，而且在书中包含了许多单变量和多变量时问序列模型的新进展，如逆自相关函数、扩展样本自相关函数、干预分析及干预探测、向量自回归移动平均模型、偏滞后自相关矩阵函数、局部过程、状态空间模型、卡尔曼滤波、非季节和季节模型的单位根检验等许多内容。
本书结合大量的应用实例说明时间序列分析方法的应用，极大地方便了读者对这些方法的学习和理解。

    **章  概述
    1.1 引言
    时间序列是一个有序的观测值序列。通常是按照时间观测的，特别是按照等间隔时间区间观测，但也可以按照其他度量来观测，如空间。时间序列广泛存在于各个领域。在农业领域，我们观测农作物的年度产量和价格等。在商业和经济领域，我们观测股票的日收盘价格、周利息率、月价格指数、季销售额和年利润等。在工程领域，我们观测声音、电流信号和电压等。在地球物理领域，我们记录湍流，一个地区的海浪和地球噪声等。在医学研究领域，我们测量脑电图（EEG）和心电图（EKG）追踪等。在气象学领域，我们观测每小时风速、每日温度和年度降雨量等。在质量控制领域，我们根据某目标值监测一个过程。在社会学领域，我们研究年度出等

经典金融计量与经济学前沿：深度解析与前瞻性应用 本书旨在为统计学、经济学、金融工程及数据科学领域的专业人士、研究人员和高阶学生提供一个全面而深入的框架，用以理解和应用复杂的计量经济学模型，特别是那些聚焦于宏观经济、金融市场微观结构以及风险管理的前沿技术。本书的叙述风格力求严谨且富有洞察力，强调理论基础与实际应用之间的无缝衔接。 第一部分：计量经济学理论基础与现代回归技术 本卷首先从经典的计量经济学理论出发，为后续复杂模型的建立奠定坚实的基础。我们不会重复介绍时间序列分析中的基础概念，而是将重点聚焦于那些在处理非平稳数据和模型设定误差时至关重要的技术。 第一章：高级截面数据与面板数据模型的高效估计 本章深入探讨了当数据结构涉及大量截面单位或跨期追踪时，如何选择并正确估计模型。我们详细分析了随机系数模型（Random Coefficient Models）与固定效应模型的适用边界，并引入了动态面板数据（Dynamic Panel Data）估计的挑战，如内生性问题。重点讲解了Arellano-Bond GMM（广义矩估计）的原理、优势及其在面板向量自回归（PVAR）框架下的应用。此外，对于高维固定效应（High-Dimensional Fixed Effects）的处理，我们探讨了基于投影（Projection-based）的去均值化方法及其在大数据环境下的计算效率。 第二章：异方差性、序列相关性与稳健标准误的进阶应用 超越经典的White或Huber-White稳健标准误，本章着眼于在存在复杂序列结构下的推断。我们详细解析了Newey-West HAC（异方差性和自相关一致）估计器的推导过程及其对估计效率的影响。讨论的重点是如何在存在异质性（Heteroscedasticity）的同时应对序列相关（Autocorrelation），并对比了其在异构代理人模型中的表现。此外，还引入了基于核加权（Kernel-based）的推断方法，用以处理更加灵活的协方差结构。 第三章：模型设定误差与非参数/半参数方法的选择 本部分关注标准参数模型失效时的替代方案。我们系统地梳理了函数可加性检验（Additive Functionality Tests）的最新进展，并引入了部分线性模型（Partially Linear Models）的估计技术。重点讨论了非参数回归中的局部多项式估计（Local Polynomial Estimation）与核平滑技术的权衡，以及如何利用这些方法来诊断传统线性模型的设定偏误。对于模型的有效性检验，我们引入了基于残差的间接推断方法，以评估模型对核心经济变量的解释能力。 第二部分：微观金融市场的高频数据建模与冲击识别 本部分转向金融领域的特有挑战，即处理高频、非线性且具有显著信息流特征的金融时间序列。 第四章：金融市场微观结构的噪音与有效性 本章专注于高频金融数据的特殊性质，特别是信息到达的离散性和交易的非同步性。我们探讨了如何通过“信息到达率”（Information Arrival Rate）来量化市场流动性，并介绍了基于最优交易算法的估计模型。对传统高频数据的平滑处理不再是核心，重点转向如何使用高频数据来识别真实的、无噪音的价格冲击。我们深入分析了基于最优采样（Optimal Sampling）的估计方法，用以构建更平滑的序列，同时保留了关键的瞬时动态信息。 第五章：波动率建模的随机过程扩展 本书的波动率分析超越了标准的ARCH/GARCH族，侧重于更精细刻画金融资产的动态风险特征。我们全面介绍了随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）的贝叶斯估计方法，特别是其在处理潜变量（Latent Variables）时的优势。随后，我们转向了跳跃-扩散模型（Jump-Diffusion Models），探讨了何时以及如何通过混合模型（如VGARCH或SV-Jump模型）来分离连续扩散过程与离散的、非预期的市场事件。对波动率溢出效应的识别，本章采用了多重尺度分析（Multiscale Analysis）的视角，而非单纯的VAR框架。 第六章：冲击识别与结构计量经济学 结构计量经济学的核心在于对经济冲击的识别。本章重点讨论了在缺乏完全同步观测数据的情况下，如何利用理论约束来识别结构性冲击。我们深入探讨了零约束、符号约束以及长期约束（Long-Run Restrictions）在识别货币政策冲击或技术冲击中的实际操作难度和有效性。关键内容包括利用高频Cholesky分解的局限性，并转向使用符号约束或基于高频数据的外部仪器变量（External Instruments）来增强冲击识别的稳健性。 第三部分：宏观经济动态与系统性风险的度量 第三部分将计量方法应用于宏观经济和系统性风险评估，强调多维数据的整合与非线性度的捕捉。 第七章：宏观经济预测中的因子模型与维度缩减 在处理包含数百个宏观经济变量的“大数据集”时，因子模型是关键。本章侧重于动态因子模型（Dynamic Factor Models, DFM）的估计与应用。我们详细解析了主成分分析（PCA）在提取共同因子（Common Factors）时的局限性，并介绍了基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）的DFM，特别是带有状态空间表示（State-Space Representation）的估计。重点关注如何利用这些模型进行经济景气循环的领先指标构建和短期宏观经济预测。 第八章：非线性协整与长期经济关系 当经济关系并非简单线性时，传统的协整检验可能失效。本章考察了非线性协整（Nonlinear Cointegration）的理论与实践。我们分析了阈值自回归（Threshold Autoregressive, TAR）和状态空间模型（Markov-Switching Models）在刻画经济结构转换点方面的能力。讨论了如何利用这些模型来研究长期均衡关系的动态调整速度，例如在利率平价或购买力平价失效时的瞬时回归过程。 第九章：系统性风险的度量与溢出效应 本章关注金融系统内部的相互依赖性。我们超越了传统的相关性或协方差测度，引入了基于极端值理论（Extreme Value Theory, EVT）的尾部依赖度量（Tail Dependence Measures）。重点介绍如何使用条件尾期望（Conditional Tail Expectation, CTE）来量化系统性风险的下行暴露。在溢出分析方面，我们采用先进的格兰杰因果关系（Granger Causality）检验，特别是针对多变量时间序列的非对称和非线性因果检验，用以识别金融机构或部门间的风险传导路径。 本书的最终目标是提供一个工具箱，使读者能够自信地应对现实世界中数据复杂性带来的挑战，并在严谨的统计推断基础上，形成具有实践指导意义的经济或金融决策依据。