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• 时间序列分析
• 计量经济学
• 格致方法
• 定量研究
• 数据分析
• 统计建模
• 金融分析
• 预测
• 因果推断
• 机器学习

店铺： 木垛图书旗舰店

出版社： 格致

ISBN：9787543216082

商品编码：11778889098

开本：32

出版时间：2016-12-01

基本信息

• 商品名称：合并时间序列分析/格致方法定量研究系列
• 作者：(美)洛伊斯·塞耶斯|总主编:吴晓刚|译者:温方琪
• 定价：25
• 出版社：格致
• ISBN号：9787543216082

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-12-01
• 印刷时间：2016-12-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：123
• 字数：74千字

编辑推荐语

洛伊斯·塞耶斯编著的《合并时间序列分析》介绍了，什么是合并时间序列？正如字面上所表达的，时间序列（在一个分析单位下规律出现的具有时间性的观测值）由横截面数据（cross-sections）（在单独时间点上一个分析单位下的观测值）组成的一个数据集。这些分析单位可以是学校、健康组织、商业交易、城市、**等。为什么需要进行“合并分析”呢？其中一个原因在于，当下研究者可以获得越来越多的相关横截面数据与时间序列数据。另外一个原因在于，将时间序列数据与横截面数据合并可以显著地扩大样本量，这使之前显得棘手的分析问题变为可能。

内容提要

随着时间序列数据与横截面数据变得越来越容易 获得，如何*加有效地对它们进行分析逐渐成为研究 者需要面对的问题。洛伊斯·塞耶斯编著的《合并时 间序列分析》提供了同时分析这两种数据形式的方法 ，并且也探讨了如何能够改进对研究群体的估计。除 此之外，随着相关数据不断被获得，该方法也能分析 *大的样本，并*终帮助研究者进行*有效的研究。
     主要特点 作者为同时估计时间序列数据与横截面数据提供 了简洁的步骤 书中所介绍的不同类型模型允许*加灵活的估计 来自社会科学与行为科学的例子为读者理解提供 便利

目录

序
**章 导言
第2章 合并时间序列模型的理论推导
**节 在应用中的合并
第2节 合并线性回归模型
第3节 四种合并模型
第4节 初步诊断与残差分析
第3章 恒定系数模型
**节 估计恒定系数模型
第2节 纠正自相关
第3节 异方差性
第4节 恒定系数模型的局限性
第4章 LSDV模型
**节 异方差性与单位效应
第2节 估计LSDV模型
第5章 随机系数模型
**节 估计随机系数模型：GI—S方法
第2节 GLS模型的一个ARMA变异
第3节 GLS模型的一个看似不相关回归版本
第4节 Swamy随机系数模型
第5节 Hsiao随机系数模型
第6节 转换模型
第7节 ARCH模型
第8节 随机系数模型的总结
第6章 结构方程模型
**节 两步估计
第2节 *大似然估计
第3节 LOGIT与PROBIT设定
第4节 *大似然法的总结
第7章 稳健性检验：这些估计值有多好?
**节 稳健性估计函数
第2节 异方差性与稳健性
第8章 合并时间序列分析的总结
注释
参考文献
译名对照表

格致方法定量研究系列：融合跨领域智慧，驱动科学探索新范式 在知识爆炸、学科交叉日益频繁的时代，单点突破式的研究方法已难以满足复杂现实问题的需求。真正的科学进步，往往源于跨越学科壁垒，借鉴不同领域的思维方式与工具，从而催生出更具洞察力和创新性的研究范式。《格致方法定量研究系列》正是在这样的时代背景下应运而生。本系列并非聚焦于某个特定学科的深入剖析，而是致力于探索和推广一种更为普适、更为强大的研究路径——“格致方法”。 “格致”二字，取自中国传统哲学，意为“格物致知”。在现代科学语境下，它被赋予了更深远的含义：通过对事物本质的深入探究（格物），并运用严谨的定量分析手段，最终获得对现象的深刻理解和规律的掌握（致知）。本系列的核心目标，正是将这种“格物致知”的精神，与最前沿的定量研究方法相结合，为研究者提供一套融会贯通、触类旁通的研究工具箱和思维框架。 系列的核心理念：打破学科藩篱，构建通用定量分析语言 《格致方法定量研究系列》的基石，是打破传统学科的壁垒，构建一种通用型的定量分析语言。我们坚信，无论研究对象是自然界的物理现象，经济社会的运行规律，还是生命体内的复杂互动，其背后往往存在着共通的数学原理和统计规律。因此，本系列将围绕一系列核心的定量研究方法展开，这些方法在不同的学科领域都展现出强大的生命力： 1. 统计建模与推断： 这是定量研究的基石。系列将深入探讨从经典的回归分析、方差分析，到现代的贝叶斯统计、多层次模型等。强调如何根据研究问题选择合适的统计模型，如何进行模型诊断和评估，以及如何科学地解释统计推断的结果。特别会关注模型在处理复杂、异质性数据时的应用，例如在医学研究中分析患者的临床特征与预后关系，在社会科学中探究个体行为的群体影响，或是在环境科学中预测气候变化对生态系统的作用。 2. 机器学习与数据挖掘： 随着大数据时代的到来，机器学习技术已成为从海量数据中发现模式、预测趋势的利器。本系列将系统介绍监督学习（如决策树、支持向量机、神经网络）、无监督学习（如聚类分析、主成分分析）以及强化学习等核心算法。重点在于理解算法的原理，掌握其在不同场景下的应用，并强调数据预处理、特征工程、模型选择和评估的关键环节。例如，在金融领域，机器学习可用于风险评估和欺诈检测；在生物信息学中，可用于基因序列分析和蛋白质功能预测；在交通工程中，可用于交通流量预测和拥堵缓解。 3. 仿真与建模： 很多现实世界的复杂系统难以通过直接实验来研究，此时仿真技术就显得尤为重要。本系列将介绍不同类型的仿真方法，如基于代理的模型（Agent-Based Modeling）、离散事件仿真（Discrete-Event Simulation）等。强调如何构建能够准确反映现实系统行为的仿真模型，如何设计仿真实验，以及如何利用仿真结果来优化决策和预测系统演化。例如，在城市规划中，可以使用仿真来评估交通网络的改进方案；在流行病学中，可以模拟疾病的传播过程，为公共卫生政策提供依据；在供应链管理中，可以仿真不同库存策略对成本和效率的影响。 4. 优化方法与运筹学： 在资源有限的情况下，如何做出最优决策是许多领域的核心问题。本系列将涵盖线性规划、整数规划、动态规划、启发式算法等优化技术。关注如何将实际问题转化为数学模型，如何运用相应的算法求解，以及如何解释优化结果。例如，在物流配送中，优化路线规划可以显著降低运输成本；在生产制造中，优化生产调度可以提高效率和产量；在能源管理中，优化能源调度可以降低能源消耗和排放。 5. 空间分析与地理信息系统（GIS）： 空间信息在许多研究中扮演着至关重要的角色。本系列将介绍空间统计方法，如空间自相关、空间回归等，以及如何运用GIS技术进行空间数据的管理、分析和可视化。强调如何理解和利用地理位置信息来解释现象，发现空间模式，并进行空间预测。例如，在城市规划中，GIS可以帮助分析人口分布、土地利用和基础设施的关系；在环境科学中，可以监测污染物的空间扩散，评估自然灾害的风险；在市场营销中，可以分析消费者的空间行为，优化选址策略。 “格致方法”的独特价值：不仅仅是工具，更是思维的革新 《格致方法定量研究系列》所倡导的“格致方法”，其价值远不止于介绍各种先进的定量工具。它更强调一种跨学科的思维模式和解决问题的哲学。 问题导向与融会贯通： 系列的每一个专题都将以实际的研究问题为导向，展示如何将不同的定量方法融合运用，解决那些单一学科难以独立应对的复杂挑战。例如，一个关于城市交通拥堵的研究，可能需要结合时间序列分析来预测流量，机器学习来识别拥堵模式，仿真来评估缓解策略，以及空间分析来理解拥堵的空间分布。本系列将揭示如何打破思维定势，将不同领域的知识融会贯通，构建多维度、多层次的分析框架。 rigor与创新并重： “格致”的核心在于“格物”，即对事物本质的深入探究。这要求我们在应用定量方法时，不仅要掌握技术的“怎么用”，更要理解“为什么用”以及“用得是否恰当”。系列将强调研究的严谨性，包括数据质量的控制，模型假设的验证，以及结果解释的审慎。同时，也鼓励在理解基本原理的基础上，进行方法的创新和拓展，以适应不断变化的科学研究需求。 可解释性与实践指导： Quantitative analysis should not be a black box. 本系列高度重视研究结果的可解释性，强调将复杂的数学模型转化为直观的洞察，为实际决策提供清晰的指导。无论是解释某个变量对结果的影响程度，还是预测某个策略的可能后果，都将以清晰、易懂的方式呈现，赋能各领域的从业者和决策者。 普适性与可迁移性： 本系列的目标是培养一种通用的定量研究能力，这种能力可以迁移到几乎任何需要科学分析的领域。学习本系列的内容，研究者将不再局限于某个学科的特定工具，而是能够根据具体的研究问题，灵活调配和组合最适合的定量方法。这使得研究者能够更快速地适应新的研究领域，解决跨学科的难题。 系列的目标读者： 《格致方法定量研究系列》面向广泛的研究者群体，包括但不限于： 高校学生与学术研究人员： 致力于提升学术研究的深度和广度，掌握前沿的定量分析技能。 企事业单位的研发与数据分析人员： 需要运用定量方法解决实际业务问题，进行数据驱动的决策。 政府部门的政策研究与规划人员： 需要通过数据分析来理解社会现象，制定科学有效的政策。 对跨学科研究与科学方法论感兴趣的任何人： 希望拓展知识边界，提升科学思维能力。 结语： 《格致方法定量研究系列》是一次对科学研究范式的探索与革新。它倡导一种开放、融合、严谨的定量分析精神，致力于为研究者提供一个强大的知识框架和实践指南。通过深入理解和灵活运用本系列所介绍的“格致方法”和定量工具，我们相信，研究者将能够更深刻地洞察世界，更有效地解决复杂问题，从而驱动科学探索迈向新的高度。这是一段关于智慧、方法与实践的旅程，我们期待与您一同踏上这段求知之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书在对“格致”这一概念的阐释上，始终未能建立起一个清晰、连贯的哲学基础。作者试图将传统数理统计、混沌理论乃至一些模糊集合论的概念强行缝合在一起，声称这构成了一种新的“格致”范式，但这种融合显得非常牵强和生硬。不同理论体系之间的桥梁搭建得非常脆弱，读者需要花费大量的精力去猜测作者想要表达的深层意图，而不是清晰地理解一个统一的理论框架。例如，当它讨论到时间序列的“本质”时，它一会儿引用牛顿力学的确定性，一会儿又跳到量子测不准原理的影响，这种跨越尺度和范畴的论述，非但没有增加深度，反而稀释了核心论点。读完之后，我得到的不是一种豁然开朗的顿悟，而是一种“什么都说了，但什么都没讲透”的空虚感。对于渴望从方法论层面获得突破性思维的读者来说，这本书提供的是一种令人困惑的“杂烩”，而非具有强大解释力的统一理论。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版的角度来看，这本书的表现也令人难以恭维。作为一套标榜“定量研究系列”的图书，其图表质量的粗糙程度令人震惊。很多关键的图形，例如相空间重构图、谱密度估计图，线条模糊，坐标轴标注不清，有些甚至出现了印刷错误，严重影响了对图形背后含义的准确把握。更不用说，在涉及到复杂矩阵运算或大型数据集的可视化时，作者似乎完全没有采用现代的排版工具，导致很多公式的对齐和结构混乱不堪。这种对细节的漠视，在科学著作中是绝对不可接受的。如果作者对数据和逻辑的呈现都不够严谨和精确，那么我们又如何能相信他所构建的“格致方法”在理论层面上是无懈可击的呢？这本实体书的制作质量，与它试图传达的“严谨定量”的形象形成了强烈的反差，让人感觉这是一份匆忙赶工的草稿，而不是经过精心打磨的出版物。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当大的精力试图理解作者构建的“格致方法”框架，但直到读完最后一部分，我依然感到困惑和迷茫。这本书的叙述方式非常晦涩，仿佛作者在用一种只有他自己才能理解的特定“黑话”来构建理论体系。理论的推导过程跳跃性极大，很多关键的数学步骤被略去，留给读者的只有一堆看起来高深莫测的公式。我尝试对照着其他经典教材进行交叉验证，发现这本书在某些细节的处理上甚至与主流学界的理解存在偏差，这无疑增加了学习的难度和理解的成本。读这本书的过程，与其说是学习，不如说是在进行一场艰难的“考古”，试图从冗余的文字和复杂的符号中挖掘出作者真正想表达的“格致”精髓。对于没有深厚数理背景的读者来说，这本书的门槛高得令人望而却步，它似乎更适合已经掌握了所有基础，并渴望找到一种“哲学高度”的学者，而不是需要实际操作指导的研究生或工程师。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分，是我最不满意的地方之一。理论部分讲得不够前沿，案例选择却又显得过于“安全”和“陈旧”。书中提供的实例，比如传统的金融时间序列预测或简单的宏观经济数据分析，似乎都是十年前的“标准范式”。我期待看到的是如何利用这些“格致方法”来处理物联网、大规模传感器网络或者基因表达数据中常见的复杂、非平稳、多尺度的时间序列问题。然而，这些高复杂度、高维度的数据挑战在书中几乎没有体现。每次当我觉得作者要深入探讨一个有趣的新领域时，他总能巧妙地绕开，转回到那些经典的、易于演示但缺乏现实冲击力的例子上。这让人不禁怀疑，作者是否真的掌握了能够应对现代复杂系统挑战的“格致”工具，还是仅仅在用华丽的辞藻包装过时的技术栈。这本书的实用价值因此大打折扣，它更像是一个理论研究的“标本”，而非一个能驱动实际创新的“引擎”。

评分☆☆☆☆☆

这本所谓的“时间序列分析”的书，我拿到手时满怀期待，希望能找到一些真正能解决实际问题的新颖视角。然而，翻开前几页我就发现，它似乎更像是一本教科书的复述，大量篇幅都用在了对传统计量经济学模型的梳理上。什么ARIMA、GARCH，这些概念我早就耳熟能详了，书里对它们的阐述虽然严谨，但缺少了那种让人眼前一亮的洞察力。更让我失望的是，它似乎对近年来数据科学领域中涌现出的深度学习方法，比如LSTM、Transformer在时间序列预测上的应用，提得非常含糊，或者干脆一带而过。这对于追求前沿方法的读者来说，简直是一种煎熬。如果我只是想温习一下基础理论，这本书或许还算合格，但对于那些希望在这本“格致方法”系列中看到突破性创新的专业人士而言，这本书提供的价值实在有限，更像是一个老旧的知识集合，而非引领未来的工具箱。我更希望看到一些关于高维时间序列、非线性系统识别的更深入探讨，而不是在已经被嚼烂的理论上打转。