時間序列分析-單變量和多變量方法(第2版) 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

作  者:魏武雄　著，劉超　校，易丹輝　等譯 著作 定  價:65 齣 版 社:中國人民大學齣版社 齣版日期:2009年04月01日 裝  幀:平裝 ISBN:9787300103136 ●第1章  概述
●第2章  基本概念
●第3章 平穩時間序列模型
●第4章 非平穩時間序列模型
●第5章  預報
●第6章  模型識彆
●第7章 參數估計、診斷檢驗和模型選擇
●第8章 季節性時間序列模型
●第9章 單位根檢驗
●第10章 乾預分析和異常值檢驗
●第11章 傅立葉分析
●第12章 平穩過程的譜理論
●第13章  譜估計
●第14章 轉換函數模型
●第15章 時間序列迴歸和GARcH模型
●第16章 嚮量時間序列模型
●第17章 嚮量時間序列的深入
●第18章 狀態空間模型和卡爾曼濾波
●第19章 長記憶和非綫性過程
●第20章 時間序列中的聚積和係統抽樣
●部分目錄

內容簡介

本書不僅對單變量與多變量時間序列的時域和頻域分析提供瞭一個全麵介紹，而且在書中包含瞭許多單變量和多變量時問序列模型的新進展，如逆自相關函數、擴展樣本自相關函數、乾預分析及乾預探測、嚮量自迴歸移動平均模型、偏滯後自相關矩陣函數、局部過程、狀態空間模型、卡爾曼濾波、非季節和季節模型的單位根檢驗等許多內容。
本書結閤大量的應用實例說明時間序列分析方法的應用，極大地方便瞭讀者對這些方法的學習和理解。

    **章  概述
    1.1 引言
    時間序列是一個有序的觀測值序列。通常是按照時間觀測的，特彆是按照等間隔時間區間觀測，但也可以按照其他度量來觀測，如空間。時間序列廣泛存在於各個領域。在農業領域，我們觀測農作物的年度産量和價格等。在商業和經濟領域，我們觀測股票的日收盤價格、周利息率、月價格指數、季銷售額和年利潤等。在工程領域，我們觀測聲音、電流信號和電壓等。在地球物理領域，我們記錄湍流，一個地區的海浪和地球噪聲等。在醫學研究領域，我們測量腦電圖（EEG）和心電圖（EKG）追蹤等。在氣象學領域，我們觀測每小時風速、每日溫度和年度降雨量等。在質量控製領域，我們根據某目標值監測一個過程。在社會學領域，我們研究年度齣等

經典金融計量與經濟學前沿：深度解析與前瞻性應用 本書旨在為統計學、經濟學、金融工程及數據科學領域的專業人士、研究人員和高階學生提供一個全麵而深入的框架，用以理解和應用復雜的計量經濟學模型，特彆是那些聚焦於宏觀經濟、金融市場微觀結構以及風險管理的前沿技術。本書的敘述風格力求嚴謹且富有洞察力，強調理論基礎與實際應用之間的無縫銜接。 第一部分：計量經濟學理論基礎與現代迴歸技術 本捲首先從經典的計量經濟學理論齣發，為後續復雜模型的建立奠定堅實的基礎。我們不會重復介紹時間序列分析中的基礎概念，而是將重點聚焦於那些在處理非平穩數據和模型設定誤差時至關重要的技術。 第一章：高級截麵數據與麵闆數據模型的高效估計 本章深入探討瞭當數據結構涉及大量截麵單位或跨期追蹤時，如何選擇並正確估計模型。我們詳細分析瞭隨機係數模型（Random Coefficient Models）與固定效應模型的適用邊界，並引入瞭動態麵闆數據（Dynamic Panel Data）估計的挑戰，如內生性問題。重點講解瞭Arellano-Bond GMM（廣義矩估計）的原理、優勢及其在麵闆嚮量自迴歸（PVAR）框架下的應用。此外，對於高維固定效應（High-Dimensional Fixed Effects）的處理，我們探討瞭基於投影（Projection-based）的去均值化方法及其在大數據環境下的計算效率。 第二章：異方差性、序列相關性與穩健標準誤的進階應用 超越經典的White或Huber-White穩健標準誤，本章著眼於在存在復雜序列結構下的推斷。我們詳細解析瞭Newey-West HAC（異方差性和自相關一緻）估計器的推導過程及其對估計效率的影響。討論的重點是如何在存在異質性（Heteroscedasticity）的同時應對序列相關（Autocorrelation），並對比瞭其在異構代理人模型中的錶現。此外，還引入瞭基於核加權（Kernel-based）的推斷方法，用以處理更加靈活的協方差結構。 第三章：模型設定誤差與非參數/半參數方法的選擇 本部分關注標準參數模型失效時的替代方案。我們係統地梳理瞭函數可加性檢驗（Additive Functionality Tests）的最新進展，並引入瞭部分綫性模型（Partially Linear Models）的估計技術。重點討論瞭非參數迴歸中的局部多項式估計（Local Polynomial Estimation）與核平滑技術的權衡，以及如何利用這些方法來診斷傳統綫性模型的設定偏誤。對於模型的有效性檢驗，我們引入瞭基於殘差的間接推斷方法，以評估模型對核心經濟變量的解釋能力。 第二部分：微觀金融市場的高頻數據建模與衝擊識彆 本部分轉嚮金融領域的特有挑戰，即處理高頻、非綫性且具有顯著信息流特徵的金融時間序列。 第四章：金融市場微觀結構的噪音與有效性 本章專注於高頻金融數據的特殊性質，特彆是信息到達的離散性和交易的非同步性。我們探討瞭如何通過“信息到達率”（Information Arrival Rate）來量化市場流動性，並介紹瞭基於最優交易算法的估計模型。對傳統高頻數據的平滑處理不再是核心，重點轉嚮如何使用高頻數據來識彆真實的、無噪音的價格衝擊。我們深入分析瞭基於最優采樣（Optimal Sampling）的估計方法，用以構建更平滑的序列，同時保留瞭關鍵的瞬時動態信息。 第五章：波動率建模的隨機過程擴展 本書的波動率分析超越瞭標準的ARCH/GARCH族，側重於更精細刻畫金融資産的動態風險特徵。我們全麵介紹瞭隨機波動率模型（Stochastic Volatility, SV）的貝葉斯估計方法，特彆是其在處理潛變量（Latent Variables）時的優勢。隨後，我們轉嚮瞭跳躍-擴散模型（Jump-Diffusion Models），探討瞭何時以及如何通過混閤模型（如VGARCH或SV-Jump模型）來分離連續擴散過程與離散的、非預期的市場事件。對波動率溢齣效應的識彆，本章采用瞭多重尺度分析（Multiscale Analysis）的視角，而非單純的VAR框架。 第六章：衝擊識彆與結構計量經濟學 結構計量經濟學的核心在於對經濟衝擊的識彆。本章重點討論瞭在缺乏完全同步觀測數據的情況下，如何利用理論約束來識彆結構性衝擊。我們深入探討瞭零約束、符號約束以及長期約束（Long-Run Restrictions）在識彆貨幣政策衝擊或技術衝擊中的實際操作難度和有效性。關鍵內容包括利用高頻Cholesky分解的局限性，並轉嚮使用符號約束或基於高頻數據的外部儀器變量（External Instruments）來增強衝擊識彆的穩健性。 第三部分：宏觀經濟動態與係統性風險的度量 第三部分將計量方法應用於宏觀經濟和係統性風險評估，強調多維數據的整閤與非綫性度的捕捉。 第七章：宏觀經濟預測中的因子模型與維度縮減 在處理包含數百個宏觀經濟變量的“大數據集”時，因子模型是關鍵。本章側重於動態因子模型（Dynamic Factor Models, DFM）的估計與應用。我們詳細解析瞭主成分分析（PCA）在提取共同因子（Common Factors）時的局限性，並介紹瞭基於最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation）的DFM，特彆是帶有狀態空間錶示（State-Space Representation）的估計。重點關注如何利用這些模型進行經濟景氣循環的領先指標構建和短期宏觀經濟預測。 第八章：非綫性協整與長期經濟關係 當經濟關係並非簡單綫性時，傳統的協整檢驗可能失效。本章考察瞭非綫性協整（Nonlinear Cointegration）的理論與實踐。我們分析瞭閾值自迴歸（Threshold Autoregressive, TAR）和狀態空間模型（Markov-Switching Models）在刻畫經濟結構轉換點方麵的能力。討論瞭如何利用這些模型來研究長期均衡關係的動態調整速度，例如在利率平價或購買力平價失效時的瞬時迴歸過程。 第九章：係統性風險的度量與溢齣效應 本章關注金融係統內部的相互依賴性。我們超越瞭傳統的相關性或協方差測度，引入瞭基於極端值理論（Extreme Value Theory, EVT）的尾部依賴度量（Tail Dependence Measures）。重點介紹如何使用條件尾期望（Conditional Tail Expectation, CTE）來量化係統性風險的下行暴露。在溢齣分析方麵，我們采用先進的格蘭傑因果關係（Granger Causality）檢驗，特彆是針對多變量時間序列的非對稱和非綫性因果檢驗，用以識彆金融機構或部門間的風險傳導路徑。 本書的最終目標是提供一個工具箱，使讀者能夠自信地應對現實世界中數據復雜性帶來的挑戰，並在嚴謹的統計推斷基礎上，形成具有實踐指導意義的經濟或金融決策依據。