应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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沃尔特·恩德斯（Walter Enders）著，杜江译

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计量经济学
时间序列分析
应用计量经济学
经济学
统计学
数据分析
金融
模型
预测
原书第4版

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111578475

版次：4

商品编码：12186453

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名：经济教材译丛

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：364

具体描述

内容简介

　　本书是计量经济学领域的一部经典教材，全书始终贯穿由浅入深的学习过程，运用真实的数据举例，阐述关键概念，不但完整、精简，而且非常注重应用。本书通过案例阐释计量方法的实际应用，鲜有复杂的数学公式推导。全书的主题涵盖差分方程、平稳时间序列模型、波动性建模、包含趋势的模型、多方程时间序列模型、协整与误差修正模型以及非线性时间序列模型等内容。

作者简介

　　沃尔特·恩德斯（Walter Enders），美国亚拉巴马州立大学的经济学教授，1975年他获得纽约哥伦比亚大学经济学博士学位。恩德斯博士近的研究集中于时间序列模型在经济学和金融领域的发展与运用。他已经在许多期刊上发表了多篇论文，这些期刊包括：Review of Economy and Statistics，Quarterly Journal of Economics，Journal ofInternational Econom，ics，American Economic Review（美国经济协会主办），Journal of Business and Economic Statistics（美国统计协会主办）以及The American Political Science Review（美国政治科学协会主办）。他现担任国际经济学领域的三种期刊的正式编辑，以及乌克兰政府的政策顾问。他还因防止核战争方面的行为科学研究，与托德·森德勒（Todd Sandler）分享了美国国家科学院的：ESTES奖。该奖项的认定中提到，“…认知与行为科学领域的基础研究，运用规范分析或实证方法，或两者的佳结合，加深了我们对有关核战危机的认识。”国家科学院授予他们该奖项是因为他们“…对跨国恐怖活动的共同研究，即运用博弈论和时间序列分析证明了恐怖袭击对防御性反制措施的响应具有循环性和易变性的特征。”

前言/序言

　　前言在开始撰写本书第1版时，我的初衷是写一本有关宏观计量经济学时间序列分析的教材。幸运的是，不少同事劝我扩大视野，拓宽内容。应用微观经济学家已经掌握了时间序列分析方法，政治学科类期刊也更注重定量研究。在之前的版本中，案例都来自宏观经济学、农业经济学、国际金融领域，还有来自我和托德·桑德勒一同对国内及跨国恐怖主义的研究。读者会发现，书中的应用实例既有宏观经济学方面的，也有微观经济学方面的，并且二者的应用比例适当。

　　背景本书适合于有一定多元回归分析知识背景的读者。我假定读者了解并会应用普通最小二乘法。我所有的学生都熟悉相关性和协方差的概念，他们都知道如何在回归中使用t检验和F检验。我会使用一些术语，但不解释它们的含义，如均方误差、显著性水平、无偏估计。本书用两章来讨论多元时间序列分析方法。为了理解和学好这些章节，读者需要知道如何用矩阵代数对方程组求解。第1章是差分方程，它是本书的基石。按照我的经验，在掌握回归分析知识的基础上，又通过对本书的学习，学生就足以阅读专业期刊，也会达到从事严谨的应用研究的水平。然而，仍有一位不幸的读者，给我来信写道：“我的文章全都是按照您所讲的来写的，但投稿论文仍然没被采用，退稿了。”

　　书中叙述的一些方法需要程序处理。估计结构向量自回归模型VAR需要有足够容量的软件包来运算矩阵。蒙特卡洛算法需要大量的运算处理。估计非线性模型需要用软件包，这个软件包要含有对非线性最小二乘法和最大似然估计的运行程序。完全由菜单驱动的软件包无法估计每一种时间序列模型。正如我对学生所讲的，当一个时间序列模型的处理程序出现在计量经济学软件包的名单中时，它已经不新鲜了。为了更好地从书中汲取知识，你应该运用如EViews、RATS、MATLAB、R、STATA、SAS、GAUSS等软件。

　　我在书名中使用“应用”二字是非常真诚的。之所以用它，是因为我相信归纳教学法。归纳教学方法是先举简单的例子，从简单的情形出发，然后以此逐步构建更一般、更复杂的模型或过程。本书提供了每个归纳过程的详细实例，按照由简单到复杂的基本思想，每个例子都有分步骤的总结。学习方法只有一种，那就是实践，“行而学”。每章的正文部分都有大量已经解决的问题。还有，每章最后的“习题”尤其重要。你学习的例子和练习越多越好。

　　第4版的创新我深思熟虑，非常谨慎地权衡了本书的完整性与简练性。在决定书中新引入的内容时，我非常愿意倾听，重视教师和学生传来的电子邮件。为了避免原稿过于冗长，我在补充手册（SupplementaryMaunal）中介绍了很多新论题。在第2章新增内容中，讨论了组合多种单变量预测的问题，其目的是降低总体预测误差的方差。第3章通过介绍波动性脉冲响应函数扩展了多元GARCH模型的讨论。据此，波动性扩散就要用类似于向量自回归（VAR）模型中的脉冲响应的方法计算。很多读者问及了关于自回归分布滞后模型（autoregressivedistributedlagmodel，ADL）的问题。因此，我重写了第5章前面一部分，说明了定义和估计自回归分布滞后模型的合适方法。这些新的内容补充完善了第6章中关于在协整系统中使用自回归分布滞后模型的内容。第7章讨论了在原假设下的不明冗余参数的所谓的戴维斯问题（Daviesproblem）。在这一章，还用Bai-Perron方法讨论了多个内生突变（例如，潜在的突变发生于未知的时间）的问题。另外，由于突变可以很久才表现出来，在该章也论述了估计有逻辑突变的模型的过程。

　　有些内容放到了第4版的主页（网站）上，如参考文献、注释和统计表。要获取这些内容，请参考Wiley.com/College/Enders或访问time-series.net。

　　新增内容因为需要将一些论题放在本书之外，我准备了一本补充手册。这本手册包含了我认为比较重要（或有趣）的内容，但并不是对所有读者都是如此。书中会提示读者查看补充手册以寻求更多关于论题的信息。

　　为了帮助读者编程，我编著了一本RATS编程手册（ProgrammingManual）。当然，我没有办法取得每个平台的指南。多数程序设计者都应该能将RATS语言的程序转变为他们自己软件包的语言。

　　还有一本教师手册供给使用本书的教师。该手册包含了所有数学问题的答案。还包含了一些程序，能运行出书中所示结果和在习题中所列示的模型。手册中的版本适用于EVIEWS、RATS、SAS和STATA。

　　我还为每一章准备了PPT。幻灯片中的内容都来自我上课使用的素材。因此，PPT中强调的内容是我比较重视的。另外，部分幻灯片有扩展内容。

　　Wiley使所有采用本书的教师都能获得这些手册。补充手册和编程手册的不同版本都能从Wiley或我的私人网站：www.time-series.net下载。编程手册还能在ESTIMA网下载，网址是：www.estima.com。

　　即使尽我所能，毫无疑问，书中也会出现错误。如果以前三个版本为鉴，那就是出现的错误很多。因此，我会在我的网站上持续更新错误和更正单，网址是：www.time-series.net。

　　很多人都提出了对原稿排版、风格、清晰度的改进意见。我收到了大量读者的电子邮件，指出了书中的错误，并提出了关于书中论述的建议。我很感谢指出错误让我不断挑战的学生。尤其是KarlBoulware、PinChung、SelahattinDibooglu、HyeJinLee、JingLi、EricOlson、LingShao、JinganYuan。PierreSiklos和MarkWohar基于第2版的修订章节提出了非常重要的意见。我从BarryFalk和JunsooLee处学到了很多关于时间序列的知识，因此，特别提及并感谢他们。也要感谢我的妻子Linda在我生病时支持我（特别是在我写作原稿时）。

　　就在写第3版的前言时，我得知CliveGranger永远地离开了我们。我在明尼苏达大学休假的前几个月，得到了一次赴加州大学圣迭戈分校参加研讨的机会。那时，我正在研究迭代模型，根本就没有想过要做一名应用计量经济学家。然而，当我初次遇见Clive时，他说：“在冬天，这里会比明尼苏达暖和100度（华氏），为什么不在这里休假呢？”于是，我改变了计划，决定留在加州大学圣迭戈分校，与众多数理经济学研究者共事。幸运的是，我碰巧完整地听了他的一节课（和RobertEngle共同教学），从此，深深地爱上了计量经济学的时间序列分析。我知道，告诉大家他的课如何改变了我的职业生涯，这会使他高兴的，也寄托着对他深深的哀思。他和RobertEngle以一种很重要的方式，影响并且引领了书中所使用的方法。

应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）本书是一本深入探讨时间序列分析在经济学领域应用的权威著作。作为该领域的经典教材，《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》为读者提供了系统、全面且实用的时间序列建模与分析框架。本书旨在帮助读者掌握一系列强大的计量经济学工具，以理解、建模和预测经济变量随时间变化的动态行为。本书的核心内容与结构：本书的编写充分考虑了时间序列分析的逻辑性和实践性，从基础概念逐步深入到高级技术，并融入了大量的真实经济数据和案例研究，使理论与实践紧密结合。基础概念与预备知识：在进入复杂模型之前，本书会首先回顾必要的统计学和计量经济学基础，确保读者具备理解后续内容所需的背景知识。这包括对随机变量、概率分布、假设检验、回归分析等核心概念的复习，以及对时间序列数据特性（如平稳性、自相关性、异方差性）的初步介绍。单变量时间序列模型：这是本书的基石部分，详细阐述了多种经典的单变量模型。自回归（AR）模型：讲解如何使用过去的值来预测当前值，以及AR模型的阶数选择、参数估计和模型检验。移动平均（MA）模型：探讨如何利用过去的预测误差来改进当前值的预测，并分析MA模型的特性。自回归移动平均（ARMA）模型：将AR和MA模型相结合，形成更具弹性的模型，能够捕捉更复杂的序列动态。本书会深入讲解ARMA模型的识别、估计和诊断。自回归积分移动平均（ARIMA）模型：引入差分的概念，用于处理非平稳时间序列，使其能够被ARMA模型所捕捉。ARIMA模型是处理许多经济时间序列（如GDP、通货膨胀率）的有力工具。季节性模型：专门处理具有明显季节性模式的时间序列，如零售销售、旅游数据等。多变量时间序列模型：随着经济现象之间相互影响的普遍性，多变量分析变得至关重要。向量自回归（VAR）模型：允许多个时间序列变量相互影响，捕捉变量之间的动态反馈机制。本书会详细介绍VAR模型的构建、解释（如脉冲响应函数、方差分解）以及在宏观经济分析中的应用。向量误差修正模型（VECM）：适用于处理具有协整关系的变量。当多个非平稳时间序列变量长期上存在稳定关系时，VECM能够有效地建模这种长期均衡和短期调整。结构向量自回归（SVAR）模型：在VAR模型的基础上，加入经济理论的约束，以识别和解释经济冲击的结构性影响，提供更具经济学意义的分析。高级主题与专题：本书还覆盖了时间序列分析中的一些重要而复杂的主题，为读者提供更深入的理解和更广泛的应用能力。条件异方差模型（ARCH/GARCH）：专门用于建模金融时间序列中常见的波动率集群现象。本书会详细介绍ARCH和GARCH模型的原理、估计、检验及其在风险管理、资产定价中的应用。状态空间模型与卡尔曼滤波：介绍一种更通用的建模框架，能够处理各种复杂的动态模型，包括难以直接估计的模型。卡尔曼滤波作为求解状态空间模型的核心工具，其原理和应用也会得到深入讲解。时间序列的非线性模型：探讨超越线性模型的更复杂动态，如阈值自回归（TAR）模型、平滑转移自回归（STAR）模型等，这些模型能够捕捉经济周期、制度转变等非线性现象。面板时间序列模型：结合了横截面和时间序列数据的优势，能够分析多个主体（如国家、公司）随时间变化的动态行为，在宏观经济学、金融学等领域有广泛应用。实际应用与软件实现：本书的一大亮点是其极强的实践性。案例研究：穿插了大量基于真实经济数据（如GDP增长、通货膨胀、利率、股票价格、汇率等）的案例分析，演示如何运用所学模型解决具体的经济问题。软件工具：虽然本书主要侧重理论和方法，但会指导读者如何使用主流的计量经济学软件（如EViews, Stata, R, Python等）来实现模型估计、检验和预测。这使得读者能够快速将理论知识转化为实际操作能力。本书的特色与价值：理论严谨与实践导向并重：本书在保持理论分析的严谨性的同时，高度重视方法的实际应用。读者不仅能理解模型的数学原理，更能学会如何在实际数据中应用这些模型来回答经济问题。循序渐进，由浅入深：章节的组织结构逻辑清晰，从最基础的概念开始，逐步引入更复杂的模型和技术，适合不同背景的读者。涵盖广泛，前沿性强：既包含时间序列分析的核心经典模型，也触及了最新的研究进展和技术，如状态空间模型、非线性模型等。详实的讲解与丰富的例证：每个模型和概念都配有清晰的数学推导、直观的解释以及大量的图表和数据示例，加深读者的理解。对经济学家和研究者的必备读物：对于希望深入理解经济数据动态、进行定量预测和政策评估的经济学家、金融分析师、政策制定者以及商科、经济学专业的学生而言，本书是不可或缺的参考书。通过学习《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》，读者将能够掌握分析和解释经济时间序列数据的强大工具，从而更准确地理解经济运行规律，更有效地进行经济预测，并为经济决策提供坚实的量化支持。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》这部著作，无疑是我在计量经济学学习道路上遇到的一座里程碑。它以一种高度系统化和深入的方式，展现了时间序列分析的方方面面。我尤其赞赏作者在讲解模型逻辑时所采用的“由浅入深，层层递进”的策略。在介绍ARIMA模型时，作者并没有直接跳入复杂的数学推导，而是先从最简单的AR(1)模型开始，解释了自回归项的含义，然后逐步引入MA(1)模型，解释了移动平均项的含义，再通过差分（I）的引入，最终构建起完整的ARIMA模型。这种循序渐进的讲解方式，让我在理解模型的同时，也能够深刻理解为何需要引入这些不同的组成部分。让我惊喜的是，书中对状态空间模型（State Space Models）的详尽阐述。作者以一种非常清晰且易于理解的方式，将各种时间序列模型，如ARIMA、卡尔曼滤波器等，统一到状态空间框架下进行分析。这极大地拓展了我对时间序列模型处理能力的认知，也让我看到了这种框架的强大之处。作者在分析模型时，总是会不厌其烦地强调模型的可解释性，并提供大量的真实案例来展示模型结果如何转化为有价值的经济洞察。这一点对于我来说非常重要，因为我一直认为，计量经济学模型不应仅仅是数学工具的堆砌，更重要的是能够提供有价值的经济洞察。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》这部作品，已经成为我近来阅读中最具启迪性的书籍之一。它所展现出的对时间序列分析的深刻理解和严谨的学术态度，让我对这个领域产生了前所未有的兴趣。作者在阐述每一个模型时，都力求做到“知其然，更知其所以然”。举个例子，在讲解ARIMA模型时，他并没有直接罗列P、D、Q的参数，而是先详细地阐述了时间序列数据中可能存在的自相关性，以及为何需要使用自回归（AR）和移动平均（MA）部分来捕捉这种自相关性。随后，他又深入分析了非平稳时间序列的常见形式，并引入了差分（I）的概念，从而完整地构建了ARIMA模型的逻辑框架。这种层层递进的讲解方式，让我能够清晰地理解模型的设计初衷和内在逻辑。另外，书中对状态空间模型（State Space Models）的介绍，也让我感到非常惊喜。作者以一种非常清晰的方式，阐述了如何将各种时间序列模型，如ARIMA、卡尔曼滤波器等，统一到状态空间框架下进行分析。这不仅极大地拓展了我对时间序列模型处理能力的认知，也让我看到了这种框架的普适性和强大之处。让我印象深刻的是，作者在分析具体案例时，总是会反复强调模型诊断的重要性，并提供了详细的步骤指导读者如何进行模型诊断。这一点在我看来至关重要，因为它帮助我认识到，一个有效的计量模型不仅仅是数学上的完美，更重要的是能够经受住现实数据的检验，并提供具有经济学意义的解释。

评分☆☆☆☆☆

我对《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》的初步阅读体验，只能用“意犹未尽”来形容。这本书的深度和广度，让我一次又一次地惊叹于时间序列分析的魅力。作者在引入新概念时，总是会非常有耐心地进行铺垫，让你能够逐步理解其精髓。例如，在讲解广义自回归条件异方差（GARCH）模型时，他会先详细介绍金融时间序列数据中普遍存在的“波动率聚集”现象，即大波动之后往往伴随着大波动，小波动之后往往伴随着小波动。然后，他才逐步引出ARCH模型，并进一步讨论其局限性，最终引出更加强大的GARCH模型。这种“由现象到模型”的讲解逻辑，让我能够深刻理解模型诞生的背景和解决的问题。让我尤为赞赏的是，书中对时变参数模型（Time-Varying Parameter Models）的探讨。作者不仅解释了模型的基本形式，还深入讨论了其在估计动态经济关系中的优势。这一点让我眼前一亮，因为我一直认为，许多经济关系并非一成不变，而是会随着时间推移而发生变化，而时变参数模型恰恰能够捕捉到这种动态性。此外，本书在模型选择和模型诊断方面的指导也十分详尽。作者强调了各种信息准则（如AIC、BIC）和残差分析的重要性，并提供了如何在实践中应用这些工具的详细步骤。这一点对于我这样希望将所学知识应用于实际研究的读者来说，是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这部《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》真的把我深深吸引住了，尽管我还没完全消化其中的每一页，但那种探索未知的兴奋感已经让我迫不及待想分享我的初步感受。首先，这本书的叙述方式非常引人入胜，它不像我以往读过的那些枯燥的技术手册，而是像一位经验丰富的老师，循循善诱地引导你一步步走进时间序列分析的复杂世界。书中对每一个概念的引入都显得十分自然，不是突然抛给你一个公式，而是先用通俗易懂的语言解释其背后的逻辑和直觉，再结合生动的例子来加以阐释。我尤其喜欢它在讲解ARIMA模型那部分，作者并没有直接跳到数学推导，而是先详细描述了时间序列数据的不同行为模式，比如趋势、季节性、周期性，然后才引出模型如何一步步地捕捉这些模式。这种“由表及里”的讲解方式，让我这个计量经济学背景稍显薄弱的读者也能快速跟上节奏，并且对模型的理解更加深刻。更让我惊喜的是，书中提供了大量的案例研究，这些案例都来自于真实的经济学研究，从宏观经济预测到金融市场波动，几乎涵盖了时间序列分析的各种应用场景。作者在分析案例时，会详细介绍研究背景、数据来源、分析方法以及最终的解释，让我真切地感受到理论知识是如何转化为实际问题的解决方案的。这一点对于我来说至关重要，因为我一直认为，学习理论知识的最终目的就是为了解决实际问题，而这本书恰恰满足了我的这一需求。我甚至觉得，即使不完全掌握所有的数学细节，仅仅通过阅读这些案例，也能获得宝贵的启发和灵感。而且，书中关于模型诊断和选择的部分也处理得非常到位，它强调了模型的解释性和实用性，而不是仅仅追求数学上的完美。这一点让我受益匪浅，因为在实际应用中，一个虽然数学上不那么“完美”但却能提供清晰经济解释的模型，往往比一个复杂但难以理解的模型更有价值。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》，我就被其内容之丰富、讲解之透彻深深吸引。这本书仿佛一位经验丰富的向导，带领我在时间序列分析的复杂世界中探索前行。作者在引入每一个模型时，都显得十分谨慎而周全。例如，在讲解向量自回归（VAR）模型时，他并没有急于给出数学公式，而是先详细阐述了多个时间序列变量之间可能存在的相互影响关系，以及为何需要一个多方程的模型来同时捕捉这些动态关系。随后，他才逐步引入VAR模型的数学形式，并详细解释了每个参数的经济含义。这种“先建立直觉，再深入细节”的讲解方式，极大地降低了我理解的门槛。让我印象深刻的是，书中对协整（Cointegration）概念的讲解。作者不仅详细解释了协整的经济学含义，即长期均衡关系的存在，还深入探讨了 Engle-Granger 和 Johansen 检验在识别和估计协整关系中的应用。这一点对我而言尤为重要，因为我一直认为，理解变量之间的长期均衡关系对于宏观经济分析至关重要。此外，本书在模型诊断和选择方面也给予了充分的关注。作者强调了模型诊断的重要性，并提供了详细的步骤指导读者如何进行残差分析、检验模型假设等。这一点让我感到非常欣慰，因为我一直认为，一个有效的计量模型，除了需要良好的拟合度，更需要能够经受住严格的统计检验。

评分☆☆☆☆☆

我对《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》的初步印象，用“全面而深入”来形容一点也不为过。这本书仿佛一座宝藏，里面蕴含着时间序列分析领域丰富的知识和精妙的技巧。我特别赞赏作者在处理时间序列模型时所采用的“循序渐进”的学习策略。例如，在讲解单位根检验时，作者先从直观的图示和简单的解释入手，帮助读者理解“单位根”这个概念的直观含义，然后才引入ADF检验、PP检验等具体的统计方法。这种由浅入深的方式，让我这个初学者也能够逐步理解和掌握这些重要的概念。书中对VAR模型和VECM模型的讲解也让我受益匪浅。作者不仅清晰地阐述了这两个模型的基本原理和适用场景，还详细对比了它们之间的异同，并提供了丰富的案例来展示它们在宏观经济分析中的应用。让我印象深刻的是，作者在讲解时，会非常注重模型的可解释性，他会引导读者思考模型中的每一个系数代表的经济含义，以及如何利用模型结果来解释经济现象。这一点对于我来说非常重要，因为我一直认为，计量经济学模型不应该仅仅是数学工具的堆砌，更重要的是能够提供有价值的经济洞察。此外，本书在模型构建和选择的章节也处理得非常到位，作者强调了模型诊断的重要性，并提供了详细的步骤来检查模型的有效性。这一点让我感到非常欣慰，因为在实际研究中，一个“好”的模型不仅仅是要拟合数据，更重要的是要能够经得起检验。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》，我就被其扎实的内容和清晰的结构深深折服。这本书在时间序列分析领域的深度和广度都令人印象深刻，从最基础的平稳性检验到复杂的状态空间模型，几乎囊括了该领域的核心内容。我特别欣赏作者在引入各个模型时所做的铺垫工作，比如在讲解单位根检验时，并没有直接给出各种检验的统计量和临界值，而是先详细讨论了非平稳时间序列可能带来的问题，以及为什么需要进行平稳性检验。这种“问题导向”的讲解方式，极大地激发了我的学习兴趣，让我更能理解这些统计工具的重要性。书中对GARCH模型家族的论述也堪称经典，作者不仅详细介绍了ARCH和GARCH模型的基本形式，还深入探讨了EGARCH、TGARCH等变种模型，并给出了它们在金融风险管理中的实际应用案例。让我印象深刻的是，作者在讲解这些模型时，会花费大量篇幅讨论模型选择的依据，以及不同模型在捕捉异方差方面的优势和劣势。这种细致入微的分析，让我对如何选择最适合特定数据的模型有了更清晰的认识。此外，本书在处理模型诊断方面也做得非常出色，作者强调了残差分析、信息准则等工具的重要性，并提供了如何在实际操作中应用这些工具的指导。这对于我这样希望将所学知识应用到实际研究中的读者来说，无疑是雪中送炭。让我感到惊喜的是，本书的语言风格也十分严谨而又不失可读性，作者在保持学术严谨性的同时，也尽量使用清晰的语言来解释复杂的概念，避免了晦涩难懂的术语堆砌。这使得即使是初学者，也能在作者的引导下，逐步掌握时间序列分析的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》这部书，以其严谨的学术态度和详实的论述，让我对时间序列分析这一领域有了前所未有的深刻理解。作者在讲解模型时，总是遵循着一种“由表及里，深入浅出”的逻辑。例如，在引入VAR模型时，他首先会从直观的图形和简单的描述开始，展现多个时间序列变量之间相互依赖的关系，然后才逐步构建起VAR模型的数学框架，并详细解释模型中各个方程的含义。这种逐步引导的方式，让我能够从宏观上把握模型的整体思路，再深入到具体的数学细节。让我印象深刻的是，书中对广义自回归条件异方差（GARCH）模型在金融时间序列分析中的应用。作者不仅详细介绍了GARCH模型的各种变种，如EGARCH、TGARCH等，还深入分析了它们在捕捉金融市场波动率方面的优势和劣势。这一点对我来说非常有价值，因为我一直认为，金融市场的波动性是其核心特征之一，而GARCH模型恰恰能够有效地刻画这种特征。让我欣慰的是，作者在书中反复强调模型诊断的重要性，并提供了详尽的步骤指导读者如何进行模型诊断。这一点让我感到非常安心，因为我一直认为，一个有效的计量模型，不仅需要能够解释数据，更需要能够经受住严格的统计检验。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》的扉页时，我就预感到这将是一次深刻的学习之旅。这本书的精妙之处在于，它不仅提供了丰富的理论知识，更重要的是，它教会了我如何思考和应用这些知识。作者在解释每一个统计检验时，都会非常注重其背后的经济学直觉。例如，在讲解单位根检验时，他会详细阐述非平稳时间序列可能导致的“伪回归”问题，以及为何需要通过单位根检验来判断序列的平稳性。这种对“为什么”的深入探讨，让我能够真正理解这些统计工具的重要性，而不是将其仅仅视为一套冰冷的公式。让我印象深刻的是，书中对动态面板数据模型（Dynamic Panel Data Models）的阐述。作者详细介绍了固定效应模型、差分GMM（Arellano-Bond）和系统GMM（Arellano-Bover/Blundell-Bond）等模型，并深入分析了它们在处理内生性问题方面的优劣。这一点对我而言尤为重要，因为我一直认为，处理内生性是计量经济学研究中的关键挑战。此外，本书在模型诊断方面也给予了充分的关注。作者强调了残差分析、异方差检验、自相关检验等的重要性，并提供了详细的步骤指导读者如何进行模型诊断。这一点让我感到非常欣慰，因为我一直认为，一个可靠的计量模型，除了需要良好的拟合度，更需要能够经受住各种统计检验的考验。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《应用计量经济学：时间序列分析（原书第4版）》是一部让我既感到挑战又充满收获的书。它并没有试图将时间序列分析变得“简单”，而是以一种高度严谨和系统的方式，呈现了该领域的全貌。我尤其喜欢作者在讲解模型背后的逻辑时所花费的心思。例如，在讨论ARIMA模型时，他会花大量篇幅解释为什么需要差分，差分的经济含义是什么，以及不同阶数的ARIMA模型分别对应着怎样的时间序列行为。这种对“为什么”的深入探讨，让我能够真正理解模型的内在机制，而不是简单地记住公式。书中对于协整（Cointegration）的讲解也让我大开眼界。在作者的引导下，我才真正理解了协整关系在经济学中的重要性，以及如何利用Engle-Granger和Johansen检验来识别和估计协整关系。这些内容在很多入门级的教材中是很难找到如此深入的阐述的。让我印象深刻的是，作者在给出复杂的数学推导的同时，也总会配以直观的解释和生动的例子，这使得即使是那些看起来非常抽象的概念，也变得容易理解。我还非常欣赏本书在模型应用方面的侧重。作者在书中穿插了大量的实际案例，从预测股票价格到分析通货膨胀，几乎涵盖了时间序列分析在各个经济领域的应用。这些案例的分析都非常细致，不仅展示了如何应用模型，更重要的是如何解释模型结果，以及模型结果对经济政策制定有什么启示。这一点对我来说非常有价值，因为它让我看到理论知识是如何转化为实际价值的。

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很不错的著作，原版英文更棒

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好评

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物美价廉，非常满意，值得推荐！！

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书的确是新书，京东配送很快，

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还不错，是一本不错的书