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[美] 帕特里克·T.布兰特，[美] 约翰·T.威廉姆斯 著，辛济云 译

图书标签:

• 时间序列
• 多元时间序列
• 预测
• 建模
• 统计学
• 机器学习
• 数据分析
• 计量经济学
• 金融
• 信号处理

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543222014

版次：1

商品编码：11154151

包装：平装

开本：32开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：137

正文语种：中文

内容简介

　　《多元时间序列模型》一书中，作者讨论了五种主要的时间序列数据建模方法：自回归整合移动平均模型、同时方程模型、误差纠正模型和向量自回归模型，同时，本书还举出了向量自回归模型的两个实例，解释了如何使用这种模型。在本书的附录部分，作者讨论了如何选用适合时间序列分析的统计软件。

目录

序
第1章 前言
第2章 对多元时间序列模型的介绍
第1节 同时方程方法
第2节 自回归整合移动平均模型
第3节 误差纠正模型和伦敦经济学院方法
第4节 向量自回归
第5节 比较和总结

第3章 基本的向量自回归模型
第1节 动态结构方程模型
第2节 向量自回归的简化形式
第3节 向量自回归模型与动态同时方程模型的关系
第4节 模型的运用
第5节 向量自回归模型的设定与分析
第6节 其他设定问题
第7节 向量自回归模型中的单位根和误差纠正
第8节 对向量自回归模型的批评

第4章 向量自回归分析范例
第1节 公众态度和宏观政党参与
第2节 有效公司税率
第3节 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

多元时间序列模型：洞悉万象，预测未来 在信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，其中，时间序列数据以其蕴含的时间演化规律，成为理解世界运行机制、洞察发展趋势的关键。而当多个时间序列交织在一起，形成一个复杂的系统时，我们便步入了“多元时间序列”的宏大领域。 《多元时间序列模型》一书，正是带领读者深入探索这一领域的权威指南。它并非仅仅罗列枯燥的数学公式或抽象的概念，而是以严谨的学术精神和丰富的实践经验，勾勒出理解、分析和预测多元时间序列的完整图景。本书旨在 equipping 读者一套强大的工具箱，使他们能够从纷繁复杂的数据洪流中提取有价值的洞见，从而做出更明智的决策。 第一部分：基石与理论 — 奠定坚实的分析基础 本书的开篇，将读者带回时间序列分析的最基本原理，为后续深入研究打下坚实的基础。我们首先从时间序列数据的本质出发，探讨其自相关性、平稳性、季节性等核心特征。理解这些基本属性，是正确建模的前提。例如，我们不会直接讨论复杂的多元模型，而是从一元时间序列的自回归（AR）、移动平均（MA）以及两者的结合（ARMA）模型入手，详细讲解模型的假设、参数估计方法以及模型检验的流程。这有助于读者循序渐进地掌握时间序列建模的基本思想和技术。 接着，本书将视角拓展至多元时间序列的定义与重要性。我们将深入阐述什么是多元时间序列，它们在现实世界中扮演怎样的角色。从经济金融领域的股票价格、利率、汇率的联动，到环境科学中的温度、湿度、降水量的相互影响，再到工业生产中的设备运行状态、能耗、产量的协同变化，多元时间序列无处不在，其内在的关联性往往比单一序列更能揭示系统的深层规律。理解这种“关联性”是多元时间序列分析的核心。 在理论层面，本书将详细介绍平稳性在多元时间序列中的概念和检验方法。我们将探讨弱平稳和强平稳的定义，以及如何通过协方差矩阵、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）在多元情境下进行检验。更重要的是，本书将引导读者理解协整（Cointegration）这一关键概念。协整描述了多个非平稳时间序列在长期运动中保持相对稳定关系的现象。我们将深入剖析协整的理论基础，介绍恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）检验、约翰森（Johansen）检验等经典方法，并分析协整关系对短期动态模型构建的重要性。 本书还将系统地介绍向量自回归（VAR）模型。VAR模型是多元时间序列分析中最基础也是最强大的工具之一。我们将从VAR(1)模型开始，逐步推广到VAR(p)模型，详细讲解其模型结构、参数估计（如最小二乘法）、模型阶数的选择（如信息准则AIC、BIC），以及模型诊断（如残差自相关检验、异方差检验、残差正态性检验）。此外，本书还将深入讲解VAR模型的解读，包括脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）。IRF能够揭示一个变量的冲击如何随时间传播到其他变量，从而理解变量之间的动态反馈机制；FEVD则能量化每个变量的变动有多少比例是由自身冲击和其他变量冲击引起的。这些工具对于理解变量间的相互作用至关重要。 第二部分：高级模型与技术 — 深入挖掘复杂关联 在夯实基础之后，本书将引领读者进入更高级、更精细的多元时间序列建模领域，应对更复杂的现实问题。 首先，我们将深入探讨向量误差修正模型（VECM）。当识别出多个时间序列之间存在协整关系时，VECM模型能够有效地结合长期协整关系和短期动态调整。本书将详细阐述VECM模型的构建原理，包括如何从VAR模型转型而来，以及如何估计和解释其参数。我们将重点关注误差修正项（ECM）的含义，它反映了系统偏离长期均衡时的调整速度。VECM模型在宏观经济、金融市场等领域有着广泛的应用，能够更好地刻画经济变量间的长期均衡与短期波动。 随后，本书将关注结构向量自回归（SVAR）模型。VAR模型虽然能够捕捉变量间的动态关系，但其脉冲响应的解释往往受到识别问题的困扰，即无法区分经济冲击的内生性。SVAR模型通过引入经济理论或外部约束来识别结构性冲击，从而使得脉冲响应的解释更加清晰和有经济意义。本书将介绍不同类型的SVAR模型，如零约束SVAR、符号约束SVAR等，并讲解其识别方法和估计过程。理解SVAR模型，将帮助读者更深入地理解经济系统的真实驱动因素。 除了VAR系列模型，本书还将介绍状态空间模型（State-Space Models）。状态空间模型提供了一个更灵活的框架来描述时间序列数据，其核心思想是将可观测的时间序列分解为一个不可观测的“状态”变量序列和一个观测方程。本书将详细讲解状态空间模型的构成要素，包括状态方程和观测方程，并介绍估计状态空间模型的关键算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）和平滑（Smoothing）。卡尔曼滤波能够从带有噪声的观测值中估计出系统的真实状态，而平滑则能在所有观测值可用时，对过去的状态进行最优估计。状态空间模型在信号处理、控制理论以及需要对不可观测变量进行估计的领域有着广泛的应用，其灵活性使其能够处理非线性和时变参数等复杂情况。 针对具有时变参数的时间序列，本书还将介绍时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型。在很多经济和金融场景下，变量之间的关系并非固定不变，而是会随着时间发生演化。TVP-VAR模型能够捕捉这种时变性，为分析政策变化、经济结构调整等带来的动态影响提供有力的工具。我们将探讨TVP-VAR模型的构建方法、参数估计技术，以及如何解释其时变的脉冲响应和方差分解。 此外，本书还将触及因子模型（Factor Models）。当存在大量相关的时间序列时，因子模型可以通过提取少量的潜在因子来解释这些序列的共同变动。我们将介绍主成分分析（PCA）在因子提取中的应用，以及如何构建基于因子的时间序列模型。因子模型在风险管理、宏观经济分析以及资产定价等领域发挥着重要作用。 第三部分：模型诊断、预测与应用 — 将理论付诸实践 模型构建的最终目的是为了更好地理解数据、进行预测并解决实际问题。本书的第三部分将聚焦于模型的诊断、预测以及实际应用。 在模型诊断方面，我们将提供一套系统性的模型有效性检验方法。除了前文提到的残差分析，还将深入讲解Granger因果检验，它能够帮助我们判断一个时间序列是否能够“预测”另一个时间序列。此外，我们还将讨论模型选择的标准，如信息准则（AIC、BIC）、似然比检验等，以及如何通过模型嵌套检验来比较不同模型的优劣。 在多元时间序列预测方面，本书将详细介绍如何利用已建立的模型进行预测，包括点预测和区间预测。我们将讨论不同预测区间的构建方法，以及如何评估预测的准确性，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。本书还将探讨多步预测的策略和挑战，以及如何处理预测误差的累积。 本书还将特别强调模型的解释性，这对于从数据中提取有意义的经济或科学含义至关重要。我们将回归脉冲响应函数和方差分解，但会从更具实际应用的角度来解读这些结果，并提供案例研究，展示如何在实际场景中利用这些工具进行政策评估、风险分析、系统诊断等。 最后，本书将以实证案例分析贯穿始终，通过一系列来自经济、金融、环境、工业等领域的真实数据集，演示如何应用本书介绍的多元时间序列模型来解决实际问题。这些案例将涵盖： 宏观经济分析： 分析通货膨胀、利率、GDP等宏观经济变量之间的动态关系，预测经济走势，评估货币政策效果。 金融市场研究： 建模股票、债券、外汇等金融资产之间的联动，进行风险管理、资产配置和交易策略设计。 环境科学应用： 分析气候变化中的多个气象因子之间的相互作用，预测极端天气事件，评估环境政策的影响。 工业生产监控： 建立生产线设备运行状态的多变量模型，实现故障预警和预测性维护。 传染病传播动力学： 建模不同地区或不同病毒变种之间的传播关系，预测疫情发展趋势。 通过这些案例，读者将能够清晰地看到理论模型如何转化为解决实际问题的有力工具。 《多元时间序列模型》一书，不仅是一本教科书，更是一次引人入胜的探索之旅。它将带领读者从零开始，逐步构建起对复杂数据系统深刻的理解，掌握洞悉万象、预测未来的强大能力。无论您是统计学、经济学、金融学、工程学领域的专业人士，还是对数据分析充满兴趣的研究者，本书都将为您打开一扇通往数据智能新世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我刚接触这本书时，对于其深度持保留态度。现在看来，我的担忧完全是多余的。这本书的独特之处在于，它极其注重理论与前沿应用的结合，尤其是对高维时间序列处理的章节，令人印象深刻。作者没有停留在传统的ARIMA或简单的多元回归层面，而是大胆地引入了状态空间模型（State-Space Models）以及卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在时间序列预测中的应用。这些内容往往在基础教材中被一笔带过，但在这里却得到了详尽的阐述，不仅解释了其数学原理，更重要的是，展示了如何利用它们来处理缺失数据和实时信号估计问题，这对于处理金融市场或物联网数据这类具有高频、不完整特性的场景至关重要。书中对于“模型可解释性”的讨论也相当深刻，它没有盲目推崇预测精度至上的理念，而是花了大量篇幅讨论如何利用模型结构（例如格兰杰因果检验的拓展形式）来探究变量间的驱动力。我特别欣赏作者在讨论复杂模型时所保持的克制与严谨，它不会为了追求“时髦”而堆砌算法，而是确保每一个引入的新工具都有明确的理论支撑和可量化的实际效益。这本书的层次感非常强，初学者可以掌握基础，而有一定基础的研究者也能从中挖掘出很多深入的洞见。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和案例选择，体现了一种对实践者的尊重。它不是那种只有抽象公式堆砌的纯理论读物，而是处处透露着“如何用R或Python来实现”的潜台词。虽然它没有直接写出代码实现（这可能也是为了保持其学术的纯粹性），但其对模型假设的验证步骤、参数估计的算法流程描述得极其清晰，以至于我能毫不费力地将其翻译成可执行的代码。例如，在讲解多元GARCH模型（MGARCH）处理金融波动率聚类时，书中详细描述了DCC（动态条件相关性）模型的构建逻辑，包括如何确保协方差矩阵的正定性这一技术难点，作者的讲解非常到位。我记得有一章专门讨论了时间序列数据中的异常值检测和鲁棒性方法，这对于处理金融危机或突发事件这类极端数据点至关重要。通过几个精心挑选的宏观经济时间序列案例，作者展示了如果忽略这些异常值可能导致预测结果产生多大的偏差，这种“警示性”的教育方式非常有效，让我深刻意识到建模过程中必须保持的警惕心。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书最大的价值，在于它对时间序列数据“非平稳性”的深度剖析和系统性应对策略。很多教材在讲到时间序列时，通常会假设数据是平稳的，或者只简单地提一下差分处理。然而，现实世界中的经济、环境乃至社会数据，几乎无一例外地都带有趋势和季节性。这本书却专门辟出了一大块篇幅来系统地处理这类问题，从经典的霍尔特-温特斯平滑法（Holt-Winters）到更复杂的结构时间序列模型，作者提供了一个完整的工具箱。让我感到惊喜的是，书中对“季节性”的处理尤为细致，它区分了加性季节性、乘性季节性和混合性季节性，并针对每一种情况给出了对应的模型选择和参数估计建议，这在其他书籍中是很少见的细致程度。更进一步，作者在讨论模型选择时，引入了信息准则（AIC, BIC等）的深入比较，并探讨了在不同样本量和模型复杂度下，选择不同准则的潜在偏误。读完这部分，我感觉自己对“如何为手头的具体数据找到最合适的模型”这个问题，有了一个更加成熟和审慎的判断框架，不再是简单地套用一个默认公式了。

评分☆☆☆☆☆

这本《多元时间序列模型》的书名听起来就充满了学术的厚重感，我原本以为会是一本晦涩难懂、充满了复杂数学公式的教材。但实际上，阅读体验远超我的预期。作者在开篇就非常巧妙地构建了一个清晰的逻辑框架，将多元时间序列分析这个庞大领域拆解成了易于理解的模块。比如，书中对协整关系（Cointegration）的讲解，简直是教科书级别的清晰，它没有直接抛出繁琐的检验公式，而是通过一个生动的经济学场景，阐述了为什么我们需要关注变量之间的长期均衡关系，以及如何用实际方法去捕捉这种“看似独立却又相互纠缠”的动态。接着，作者对VAR（向量自回归）模型的介绍，深入浅出地讨论了滞后阶数选择的重要性，并特别强调了模型简化（如脉冲响应分析）的实际意义，避免了让读者陷入纯理论的泥潭。书中对于模型诊断和残差分析的章节，更是体现了作者深厚的实践经验，他详细列举了在实际数据中可能遇到的各种陷阱，比如异方差性和序列相关性，并提供了非常实用的补救措施。整体来看，这本书不仅是知识的传递，更像是一位经验丰富的数据科学家在手把手地带你进入这个领域，让人在学习复杂理论的同时，始终能感受到清晰的脉络和实用的指导，对于希望系统学习时间序列分析的读者来说，无疑是一份极佳的指南。

评分☆☆☆☆☆

从作者的写作风格来看，他显然对该领域的最新进展保持着高度的敏感性。这本书的后半部分，明显地转向了面向现代大数据和机器学习背景下的时间序列处理方法。我特别欣赏作者对混合模型（Hybrid Models）的探讨，即如何将传统的统计模型（如ARIMA）与机器学习算法（如LSTM或Transformer的序列建模能力）结合起来，以期获得更好的预测性能，尤其是在处理非线性和高维度数据时。书中对于“因果推断”在时间序列领域的应用也进行了前瞻性的介绍，这超越了传统的时间序列预测范畴，进入了更深层次的机制理解层面。作者没有止步于描述性统计，而是开始探讨“干预效应”和“反事实分析”在时间序列数据中的应用潜力，这为我未来的研究方向打开了一扇新的大门。总而言之，这本书的知识密度极高，它既能为初学者打下坚实的统计学基础，又能为资深研究人员提供探索前沿课题的灵感和方法论指引，是一部横跨基础、进阶与未来趋势的难得力作，绝对值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

好的。

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第2节 自回归整合移动平均模型

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第4节 模型的运用

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多元时间序列模型

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这个要感谢京东物流 做得非常好！

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第1节 动态结构方程模型

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书不错哈，是正版的，纸张好

评分☆☆☆☆☆

比较金典的书，买了看看。。。

评分☆☆☆☆☆

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