應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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沃爾特·恩德斯（Walter Enders）著，杜江譯

圖書標籤:

計量經濟學
時間序列分析
應用計量經濟學
經濟學
統計學
數據分析
金融
模型
預測
原書第4版

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111578475

版次：4

商品編碼：12186453

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名：經濟教材譯叢

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：364

具體描述

內容簡介

　　本書是計量經濟學領域的一部經典教材，全書始終貫穿由淺入深的學習過程，運用真實的數據舉例，闡述關鍵概念，不但完整、精簡，而且非常注重應用。本書通過案例闡釋計量方法的實際應用，鮮有復雜的數學公式推導。全書的主題涵蓋差分方程、平穩時間序列模型、波動性建模、包含趨勢的模型、多方程時間序列模型、協整與誤差修正模型以及非綫性時間序列模型等內容。

作者簡介

　　沃爾特·恩德斯（Walter Enders），美國亞拉巴馬州立大學的經濟學教授，1975年他獲得紐約哥倫比亞大學經濟學博士學位。恩德斯博士近的研究集中於時間序列模型在經濟學和金融領域的發展與運用。他已經在許多期刊上發錶瞭多篇論文，這些期刊包括：Review of Economy and Statistics，Quarterly Journal of Economics，Journal ofInternational Econom，ics，American Economic Review（美國經濟協會主辦），Journal of Business and Economic Statistics（美國統計協會主辦）以及The American Political Science Review（美國政治科學協會主辦）。他現擔任國際經濟學領域的三種期刊的正式編輯，以及烏剋蘭政府的政策顧問。他還因防止核戰爭方麵的行為科學研究，與托德·森德勒（Todd Sandler）分享瞭美國國傢科學院的：ESTES奬。該奬項的認定中提到，“…認知與行為科學領域的基礎研究，運用規範分析或實證方法，或兩者的佳結閤，加深瞭我們對有關核戰危機的認識。”國傢科學院授予他們該奬項是因為他們“…對跨國恐怖活動的共同研究，即運用博弈論和時間序列分析證明瞭恐怖襲擊對防禦性反製措施的響應具有循環性和易變性的特徵。”

前言/序言

　　前言在開始撰寫本書第1版時，我的初衷是寫一本有關宏觀計量經濟學時間序列分析的教材。幸運的是，不少同事勸我擴大視野，拓寬內容。應用微觀經濟學傢已經掌握瞭時間序列分析方法，政治學科類期刊也更注重定量研究。在之前的版本中，案例都來自宏觀經濟學、農業經濟學、國際金融領域，還有來自我和托德·桑德勒一同對國內及跨國恐怖主義的研究。讀者會發現，書中的應用實例既有宏觀經濟學方麵的，也有微觀經濟學方麵的，並且二者的應用比例適當。

　　背景本書適閤於有一定多元迴歸分析知識背景的讀者。我假定讀者瞭解並會應用普通最小二乘法。我所有的學生都熟悉相關性和協方差的概念，他們都知道如何在迴歸中使用t檢驗和F檢驗。我會使用一些術語，但不解釋它們的含義，如均方誤差、顯著性水平、無偏估計。本書用兩章來討論多元時間序列分析方法。為瞭理解和學好這些章節，讀者需要知道如何用矩陣代數對方程組求解。第1章是差分方程，它是本書的基石。按照我的經驗，在掌握迴歸分析知識的基礎上，又通過對本書的學習，學生就足以閱讀專業期刊，也會達到從事嚴謹的應用研究的水平。然而，仍有一位不幸的讀者，給我來信寫道：“我的文章全都是按照您所講的來寫的，但投稿論文仍然沒被采用，退稿瞭。”

　　書中敘述的一些方法需要程序處理。估計結構嚮量自迴歸模型VAR需要有足夠容量的軟件包來運算矩陣。濛特卡洛算法需要大量的運算處理。估計非綫性模型需要用軟件包，這個軟件包要含有對非綫性最小二乘法和最大似然估計的運行程序。完全由菜單驅動的軟件包無法估計每一種時間序列模型。正如我對學生所講的，當一個時間序列模型的處理程序齣現在計量經濟學軟件包的名單中時，它已經不新鮮瞭。為瞭更好地從書中汲取知識，你應該運用如EViews、RATS、MATLAB、R、STATA、SAS、GAUSS等軟件。

　　我在書名中使用“應用”二字是非常真誠的。之所以用它，是因為我相信歸納教學法。歸納教學方法是先舉簡單的例子，從簡單的情形齣發，然後以此逐步構建更一般、更復雜的模型或過程。本書提供瞭每個歸納過程的詳細實例，按照由簡單到復雜的基本思想，每個例子都有分步驟的總結。學習方法隻有一種，那就是實踐，“行而學”。每章的正文部分都有大量已經解決的問題。還有，每章最後的“習題”尤其重要。你學習的例子和練習越多越好。

　　第4版的創新我深思熟慮，非常謹慎地權衡瞭本書的完整性與簡練性。在決定書中新引入的內容時，我非常願意傾聽，重視教師和學生傳來的電子郵件。為瞭避免原稿過於冗長，我在補充手冊（SupplementaryMaunal）中介紹瞭很多新論題。在第2章新增內容中，討論瞭組閤多種單變量預測的問題，其目的是降低總體預測誤差的方差。第3章通過介紹波動性脈衝響應函數擴展瞭多元GARCH模型的討論。據此，波動性擴散就要用類似於嚮量自迴歸（VAR）模型中的脈衝響應的方法計算。很多讀者問及瞭關於自迴歸分布滯後模型（autoregressivedistributedlagmodel，ADL）的問題。因此，我重寫瞭第5章前麵一部分，說明瞭定義和估計自迴歸分布滯後模型的閤適方法。這些新的內容補充完善瞭第6章中關於在協整係統中使用自迴歸分布滯後模型的內容。第7章討論瞭在原假設下的不明冗餘參數的所謂的戴維斯問題（Daviesproblem）。在這一章，還用Bai-Perron方法討論瞭多個內生突變（例如，潛在的突變發生於未知的時間）的問題。另外，由於突變可以很久纔錶現齣來，在該章也論述瞭估計有邏輯突變的模型的過程。

　　有些內容放到瞭第4版的主頁（網站）上，如參考文獻、注釋和統計錶。要獲取這些內容，請參考Wiley.com/College/Enders或訪問time-series.net。

　　新增內容因為需要將一些論題放在本書之外，我準備瞭一本補充手冊。這本手冊包含瞭我認為比較重要（或有趣）的內容，但並不是對所有讀者都是如此。書中會提示讀者查看補充手冊以尋求更多關於論題的信息。

　　為瞭幫助讀者編程，我編著瞭一本RATS編程手冊（ProgrammingManual）。當然，我沒有辦法取得每個平颱的指南。多數程序設計者都應該能將RATS語言的程序轉變為他們自己軟件包的語言。

　　還有一本教師手冊供給使用本書的教師。該手冊包含瞭所有數學問題的答案。還包含瞭一些程序，能運行齣書中所示結果和在習題中所列示的模型。手冊中的版本適用於EVIEWS、RATS、SAS和STATA。

　　我還為每一章準備瞭PPT。幻燈片中的內容都來自我上課使用的素材。因此，PPT中強調的內容是我比較重視的。另外，部分幻燈片有擴展內容。

　　Wiley使所有采用本書的教師都能獲得這些手冊。補充手冊和編程手冊的不同版本都能從Wiley或我的私人網站：www.time-series.net下載。編程手冊還能在ESTIMA網下載，網址是：www.estima.com。

　　即使盡我所能，毫無疑問，書中也會齣現錯誤。如果以前三個版本為鑒，那就是齣現的錯誤很多。因此，我會在我的網站上持續更新錯誤和更正單，網址是：www.time-series.net。

　　很多人都提齣瞭對原稿排版、風格、清晰度的改進意見。我收到瞭大量讀者的電子郵件，指齣瞭書中的錯誤，並提齣瞭關於書中論述的建議。我很感謝指齣錯誤讓我不斷挑戰的學生。尤其是KarlBoulware、PinChung、SelahattinDibooglu、HyeJinLee、JingLi、EricOlson、LingShao、JinganYuan。PierreSiklos和MarkWohar基於第2版的修訂章節提齣瞭非常重要的意見。我從BarryFalk和JunsooLee處學到瞭很多關於時間序列的知識，因此，特彆提及並感謝他們。也要感謝我的妻子Linda在我生病時支持我（特彆是在我寫作原稿時）。

　　就在寫第3版的前言時，我得知CliveGranger永遠地離開瞭我們。我在明尼蘇達大學休假的前幾個月，得到瞭一次赴加州大學聖迭戈分校參加研討的機會。那時，我正在研究迭代模型，根本就沒有想過要做一名應用計量經濟學傢。然而，當我初次遇見Clive時，他說：“在鼕天，這裏會比明尼蘇達暖和100度（華氏），為什麼不在這裏休假呢？”於是，我改變瞭計劃，決定留在加州大學聖迭戈分校，與眾多數理經濟學研究者共事。幸運的是，我碰巧完整地聽瞭他的一節課（和RobertEngle共同教學），從此，深深地愛上瞭計量經濟學的時間序列分析。我知道，告訴大傢他的課如何改變瞭我的職業生涯，這會使他高興的，也寄托著對他深深的哀思。他和RobertEngle以一種很重要的方式，影響並且引領瞭書中所使用的方法。

應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）本書是一本深入探討時間序列分析在經濟學領域應用的權威著作。作為該領域的經典教材，《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》為讀者提供瞭係統、全麵且實用的時間序列建模與分析框架。本書旨在幫助讀者掌握一係列強大的計量經濟學工具，以理解、建模和預測經濟變量隨時間變化的動態行為。本書的核心內容與結構：本書的編寫充分考慮瞭時間序列分析的邏輯性和實踐性，從基礎概念逐步深入到高級技術，並融入瞭大量的真實經濟數據和案例研究，使理論與實踐緊密結閤。基礎概念與預備知識：在進入復雜模型之前，本書會首先迴顧必要的統計學和計量經濟學基礎，確保讀者具備理解後續內容所需的背景知識。這包括對隨機變量、概率分布、假設檢驗、迴歸分析等核心概念的復習，以及對時間序列數據特性（如平穩性、自相關性、異方差性）的初步介紹。單變量時間序列模型：這是本書的基石部分，詳細闡述瞭多種經典的單變量模型。自迴歸（AR）模型：講解如何使用過去的值來預測當前值，以及AR模型的階數選擇、參數估計和模型檢驗。移動平均（MA）模型：探討如何利用過去的預測誤差來改進當前值的預測，並分析MA模型的特性。自迴歸移動平均（ARMA）模型：將AR和MA模型相結閤，形成更具彈性的模型，能夠捕捉更復雜的序列動態。本書會深入講解ARMA模型的識彆、估計和診斷。自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型：引入差分的概念，用於處理非平穩時間序列，使其能夠被ARMA模型所捕捉。ARIMA模型是處理許多經濟時間序列（如GDP、通貨膨脹率）的有力工具。季節性模型：專門處理具有明顯季節性模式的時間序列，如零售銷售、旅遊數據等。多變量時間序列模型：隨著經濟現象之間相互影響的普遍性，多變量分析變得至關重要。嚮量自迴歸（VAR）模型：允許多個時間序列變量相互影響，捕捉變量之間的動態反饋機製。本書會詳細介紹VAR模型的構建、解釋（如脈衝響應函數、方差分解）以及在宏觀經濟分析中的應用。嚮量誤差修正模型（VECM）：適用於處理具有協整關係的變量。當多個非平穩時間序列變量長期上存在穩定關係時，VECM能夠有效地建模這種長期均衡和短期調整。結構嚮量自迴歸（SVAR）模型：在VAR模型的基礎上，加入經濟理論的約束，以識彆和解釋經濟衝擊的結構性影響，提供更具經濟學意義的分析。高級主題與專題：本書還覆蓋瞭時間序列分析中的一些重要而復雜的主題，為讀者提供更深入的理解和更廣泛的應用能力。條件異方差模型（ARCH/GARCH）：專門用於建模金融時間序列中常見的波動率集群現象。本書會詳細介紹ARCH和GARCH模型的原理、估計、檢驗及其在風險管理、資産定價中的應用。狀態空間模型與卡爾曼濾波：介紹一種更通用的建模框架，能夠處理各種復雜的動態模型，包括難以直接估計的模型。卡爾曼濾波作為求解狀態空間模型的核心工具，其原理和應用也會得到深入講解。時間序列的非綫性模型：探討超越綫性模型的更復雜動態，如閾值自迴歸（TAR）模型、平滑轉移自迴歸（STAR）模型等，這些模型能夠捕捉經濟周期、製度轉變等非綫性現象。麵闆時間序列模型：結閤瞭橫截麵和時間序列數據的優勢，能夠分析多個主體（如國傢、公司）隨時間變化的動態行為，在宏觀經濟學、金融學等領域有廣泛應用。實際應用與軟件實現：本書的一大亮點是其極強的實踐性。案例研究：穿插瞭大量基於真實經濟數據（如GDP增長、通貨膨脹、利率、股票價格、匯率等）的案例分析，演示如何運用所學模型解決具體的經濟問題。軟件工具：雖然本書主要側重理論和方法，但會指導讀者如何使用主流的計量經濟學軟件（如EViews, Stata, R, Python等）來實現模型估計、檢驗和預測。這使得讀者能夠快速將理論知識轉化為實際操作能力。本書的特色與價值：理論嚴謹與實踐導嚮並重：本書在保持理論分析的嚴謹性的同時，高度重視方法的實際應用。讀者不僅能理解模型的數學原理，更能學會如何在實際數據中應用這些模型來迴答經濟問題。循序漸進，由淺入深：章節的組織結構邏輯清晰，從最基礎的概念開始，逐步引入更復雜的模型和技術，適閤不同背景的讀者。涵蓋廣泛，前沿性強：既包含時間序列分析的核心經典模型，也觸及瞭最新的研究進展和技術，如狀態空間模型、非綫性模型等。詳實的講解與豐富的例證：每個模型和概念都配有清晰的數學推導、直觀的解釋以及大量的圖錶和數據示例，加深讀者的理解。對經濟學傢和研究者的必備讀物：對於希望深入理解經濟數據動態、進行定量預測和政策評估的經濟學傢、金融分析師、政策製定者以及商科、經濟學專業的學生而言，本書是不可或缺的參考書。通過學習《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》，讀者將能夠掌握分析和解釋經濟時間序列數據的強大工具，從而更準確地理解經濟運行規律，更有效地進行經濟預測，並為經濟決策提供堅實的量化支持。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》的扉頁時，我就預感到這將是一次深刻的學習之旅。這本書的精妙之處在於，它不僅提供瞭豐富的理論知識，更重要的是，它教會瞭我如何思考和應用這些知識。作者在解釋每一個統計檢驗時，都會非常注重其背後的經濟學直覺。例如，在講解單位根檢驗時，他會詳細闡述非平穩時間序列可能導緻的“僞迴歸”問題，以及為何需要通過單位根檢驗來判斷序列的平穩性。這種對“為什麼”的深入探討，讓我能夠真正理解這些統計工具的重要性，而不是將其僅僅視為一套冰冷的公式。讓我印象深刻的是，書中對動態麵闆數據模型（Dynamic Panel Data Models）的闡述。作者詳細介紹瞭固定效應模型、差分GMM（Arellano-Bond）和係統GMM（Arellano-Bover/Blundell-Bond）等模型，並深入分析瞭它們在處理內生性問題方麵的優劣。這一點對我而言尤為重要，因為我一直認為，處理內生性是計量經濟學研究中的關鍵挑戰。此外，本書在模型診斷方麵也給予瞭充分的關注。作者強調瞭殘差分析、異方差檢驗、自相關檢驗等的重要性，並提供瞭詳細的步驟指導讀者如何進行模型診斷。這一點讓我感到非常欣慰，因為我一直認為，一個可靠的計量模型，除瞭需要良好的擬閤度，更需要能夠經受住各種統計檢驗的考驗。

評分☆☆☆☆☆

我對《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》的初步閱讀體驗，隻能用“意猶未盡”來形容。這本書的深度和廣度，讓我一次又一次地驚嘆於時間序列分析的魅力。作者在引入新概念時，總是會非常有耐心地進行鋪墊，讓你能夠逐步理解其精髓。例如，在講解廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型時，他會先詳細介紹金融時間序列數據中普遍存在的“波動率聚集”現象，即大波動之後往往伴隨著大波動，小波動之後往往伴隨著小波動。然後，他纔逐步引齣ARCH模型，並進一步討論其局限性，最終引齣更加強大的GARCH模型。這種“由現象到模型”的講解邏輯，讓我能夠深刻理解模型誕生的背景和解決的問題。讓我尤為贊賞的是，書中對時變參數模型（Time-Varying Parameter Models）的探討。作者不僅解釋瞭模型的基本形式，還深入討論瞭其在估計動態經濟關係中的優勢。這一點讓我眼前一亮，因為我一直認為，許多經濟關係並非一成不變，而是會隨著時間推移而發生變化，而時變參數模型恰恰能夠捕捉到這種動態性。此外，本書在模型選擇和模型診斷方麵的指導也十分詳盡。作者強調瞭各種信息準則（如AIC、BIC）和殘差分析的重要性，並提供瞭如何在實踐中應用這些工具的詳細步驟。這一點對於我這樣希望將所學知識應用於實際研究的讀者來說，是極其寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》，我就被其紮實的內容和清晰的結構深深摺服。這本書在時間序列分析領域的深度和廣度都令人印象深刻，從最基礎的平穩性檢驗到復雜的狀態空間模型，幾乎囊括瞭該領域的核心內容。我特彆欣賞作者在引入各個模型時所做的鋪墊工作，比如在講解單位根檢驗時，並沒有直接給齣各種檢驗的統計量和臨界值，而是先詳細討論瞭非平穩時間序列可能帶來的問題，以及為什麼需要進行平穩性檢驗。這種“問題導嚮”的講解方式，極大地激發瞭我的學習興趣，讓我更能理解這些統計工具的重要性。書中對GARCH模型傢族的論述也堪稱經典，作者不僅詳細介紹瞭ARCH和GARCH模型的基本形式，還深入探討瞭EGARCH、TGARCH等變種模型，並給齣瞭它們在金融風險管理中的實際應用案例。讓我印象深刻的是，作者在講解這些模型時，會花費大量篇幅討論模型選擇的依據，以及不同模型在捕捉異方差方麵的優勢和劣勢。這種細緻入微的分析，讓我對如何選擇最適閤特定數據的模型有瞭更清晰的認識。此外，本書在處理模型診斷方麵也做得非常齣色，作者強調瞭殘差分析、信息準則等工具的重要性，並提供瞭如何在實際操作中應用這些工具的指導。這對於我這樣希望將所學知識應用到實際研究中的讀者來說，無疑是雪中送炭。讓我感到驚喜的是，本書的語言風格也十分嚴謹而又不失可讀性，作者在保持學術嚴謹性的同時，也盡量使用清晰的語言來解釋復雜的概念，避免瞭晦澀難懂的術語堆砌。這使得即使是初學者，也能在作者的引導下，逐步掌握時間序列分析的核心技術。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》，我就被其內容之豐富、講解之透徹深深吸引。這本書仿佛一位經驗豐富的嚮導，帶領我在時間序列分析的復雜世界中探索前行。作者在引入每一個模型時，都顯得十分謹慎而周全。例如，在講解嚮量自迴歸（VAR）模型時，他並沒有急於給齣數學公式，而是先詳細闡述瞭多個時間序列變量之間可能存在的相互影響關係，以及為何需要一個多方程的模型來同時捕捉這些動態關係。隨後，他纔逐步引入VAR模型的數學形式，並詳細解釋瞭每個參數的經濟含義。這種“先建立直覺，再深入細節”的講解方式，極大地降低瞭我理解的門檻。讓我印象深刻的是，書中對協整（Cointegration）概念的講解。作者不僅詳細解釋瞭協整的經濟學含義，即長期均衡關係的存在，還深入探討瞭 Engle-Granger 和 Johansen 檢驗在識彆和估計協整關係中的應用。這一點對我而言尤為重要，因為我一直認為，理解變量之間的長期均衡關係對於宏觀經濟分析至關重要。此外，本書在模型診斷和選擇方麵也給予瞭充分的關注。作者強調瞭模型診斷的重要性，並提供瞭詳細的步驟指導讀者如何進行殘差分析、檢驗模型假設等。這一點讓我感到非常欣慰，因為我一直認為，一個有效的計量模型，除瞭需要良好的擬閤度，更需要能夠經受住嚴格的統計檢驗。

評分☆☆☆☆☆

這部《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》真的把我深深吸引住瞭，盡管我還沒完全消化其中的每一頁，但那種探索未知的興奮感已經讓我迫不及待想分享我的初步感受。首先，這本書的敘述方式非常引人入勝，它不像我以往讀過的那些枯燥的技術手冊，而是像一位經驗豐富的老師，循循善誘地引導你一步步走進時間序列分析的復雜世界。書中對每一個概念的引入都顯得十分自然，不是突然拋給你一個公式，而是先用通俗易懂的語言解釋其背後的邏輯和直覺，再結閤生動的例子來加以闡釋。我尤其喜歡它在講解ARIMA模型那部分，作者並沒有直接跳到數學推導，而是先詳細描述瞭時間序列數據的不同行為模式，比如趨勢、季節性、周期性，然後纔引齣模型如何一步步地捕捉這些模式。這種“由錶及裏”的講解方式，讓我這個計量經濟學背景稍顯薄弱的讀者也能快速跟上節奏，並且對模型的理解更加深刻。更讓我驚喜的是，書中提供瞭大量的案例研究，這些案例都來自於真實的經濟學研究，從宏觀經濟預測到金融市場波動，幾乎涵蓋瞭時間序列分析的各種應用場景。作者在分析案例時，會詳細介紹研究背景、數據來源、分析方法以及最終的解釋，讓我真切地感受到理論知識是如何轉化為實際問題的解決方案的。這一點對於我來說至關重要，因為我一直認為，學習理論知識的最終目的就是為瞭解決實際問題，而這本書恰恰滿足瞭我的這一需求。我甚至覺得，即使不完全掌握所有的數學細節，僅僅通過閱讀這些案例，也能獲得寶貴的啓發和靈感。而且，書中關於模型診斷和選擇的部分也處理得非常到位，它強調瞭模型的解釋性和實用性，而不是僅僅追求數學上的完美。這一點讓我受益匪淺，因為在實際應用中，一個雖然數學上不那麼“完美”但卻能提供清晰經濟解釋的模型，往往比一個復雜但難以理解的模型更有價值。

評分☆☆☆☆☆

我對《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》的初步印象，用“全麵而深入”來形容一點也不為過。這本書仿佛一座寶藏，裏麵蘊含著時間序列分析領域豐富的知識和精妙的技巧。我特彆贊賞作者在處理時間序列模型時所采用的“循序漸進”的學習策略。例如，在講解單位根檢驗時，作者先從直觀的圖示和簡單的解釋入手，幫助讀者理解“單位根”這個概念的直觀含義，然後纔引入ADF檢驗、PP檢驗等具體的統計方法。這種由淺入深的方式，讓我這個初學者也能夠逐步理解和掌握這些重要的概念。書中對VAR模型和VECM模型的講解也讓我受益匪淺。作者不僅清晰地闡述瞭這兩個模型的基本原理和適用場景，還詳細對比瞭它們之間的異同，並提供瞭豐富的案例來展示它們在宏觀經濟分析中的應用。讓我印象深刻的是，作者在講解時，會非常注重模型的可解釋性，他會引導讀者思考模型中的每一個係數代錶的經濟含義，以及如何利用模型結果來解釋經濟現象。這一點對於我來說非常重要，因為我一直認為，計量經濟學模型不應該僅僅是數學工具的堆砌，更重要的是能夠提供有價值的經濟洞察。此外，本書在模型構建和選擇的章節也處理得非常到位，作者強調瞭模型診斷的重要性，並提供瞭詳細的步驟來檢查模型的有效性。這一點讓我感到非常欣慰，因為在實際研究中，一個“好”的模型不僅僅是要擬閤數據，更重要的是要能夠經得起檢驗。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》是一部讓我既感到挑戰又充滿收獲的書。它並沒有試圖將時間序列分析變得“簡單”，而是以一種高度嚴謹和係統的方式，呈現瞭該領域的全貌。我尤其喜歡作者在講解模型背後的邏輯時所花費的心思。例如，在討論ARIMA模型時，他會花大量篇幅解釋為什麼需要差分，差分的經濟含義是什麼，以及不同階數的ARIMA模型分彆對應著怎樣的時間序列行為。這種對“為什麼”的深入探討，讓我能夠真正理解模型的內在機製，而不是簡單地記住公式。書中對於協整（Cointegration）的講解也讓我大開眼界。在作者的引導下，我纔真正理解瞭協整關係在經濟學中的重要性，以及如何利用Engle-Granger和Johansen檢驗來識彆和估計協整關係。這些內容在很多入門級的教材中是很難找到如此深入的闡述的。讓我印象深刻的是，作者在給齣復雜的數學推導的同時，也總會配以直觀的解釋和生動的例子，這使得即使是那些看起來非常抽象的概念，也變得容易理解。我還非常欣賞本書在模型應用方麵的側重。作者在書中穿插瞭大量的實際案例，從預測股票價格到分析通貨膨脹，幾乎涵蓋瞭時間序列分析在各個經濟領域的應用。這些案例的分析都非常細緻，不僅展示瞭如何應用模型，更重要的是如何解釋模型結果，以及模型結果對經濟政策製定有什麼啓示。這一點對我來說非常有價值，因為它讓我看到理論知識是如何轉化為實際價值的。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》這部作品，已經成為我近來閱讀中最具啓迪性的書籍之一。它所展現齣的對時間序列分析的深刻理解和嚴謹的學術態度，讓我對這個領域産生瞭前所未有的興趣。作者在闡述每一個模型時，都力求做到“知其然，更知其所以然”。舉個例子，在講解ARIMA模型時，他並沒有直接羅列P、D、Q的參數，而是先詳細地闡述瞭時間序列數據中可能存在的自相關性，以及為何需要使用自迴歸（AR）和移動平均（MA）部分來捕捉這種自相關性。隨後，他又深入分析瞭非平穩時間序列的常見形式，並引入瞭差分（I）的概念，從而完整地構建瞭ARIMA模型的邏輯框架。這種層層遞進的講解方式，讓我能夠清晰地理解模型的設計初衷和內在邏輯。另外，書中對狀態空間模型（State Space Models）的介紹，也讓我感到非常驚喜。作者以一種非常清晰的方式，闡述瞭如何將各種時間序列模型，如ARIMA、卡爾曼濾波器等，統一到狀態空間框架下進行分析。這不僅極大地拓展瞭我對時間序列模型處理能力的認知，也讓我看到瞭這種框架的普適性和強大之處。讓我印象深刻的是，作者在分析具體案例時，總是會反復強調模型診斷的重要性，並提供瞭詳細的步驟指導讀者如何進行模型診斷。這一點在我看來至關重要，因為它幫助我認識到，一個有效的計量模型不僅僅是數學上的完美，更重要的是能夠經受住現實數據的檢驗，並提供具有經濟學意義的解釋。

評分☆☆☆☆☆

《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》這部著作，無疑是我在計量經濟學學習道路上遇到的一座裏程碑。它以一種高度係統化和深入的方式，展現瞭時間序列分析的方方麵麵。我尤其贊賞作者在講解模型邏輯時所采用的“由淺入深，層層遞進”的策略。在介紹ARIMA模型時，作者並沒有直接跳入復雜的數學推導，而是先從最簡單的AR(1)模型開始，解釋瞭自迴歸項的含義，然後逐步引入MA(1)模型，解釋瞭移動平均項的含義，再通過差分（I）的引入，最終構建起完整的ARIMA模型。這種循序漸進的講解方式，讓我在理解模型的同時，也能夠深刻理解為何需要引入這些不同的組成部分。讓我驚喜的是，書中對狀態空間模型（State Space Models）的詳盡闡述。作者以一種非常清晰且易於理解的方式，將各種時間序列模型，如ARIMA、卡爾曼濾波器等，統一到狀態空間框架下進行分析。這極大地拓展瞭我對時間序列模型處理能力的認知，也讓我看到瞭這種框架的強大之處。作者在分析模型時，總是會不厭其煩地強調模型的可解釋性，並提供大量的真實案例來展示模型結果如何轉化為有價值的經濟洞察。這一點對於我來說非常重要，因為我一直認為，計量經濟學模型不應僅僅是數學工具的堆砌，更重要的是能夠提供有價值的經濟洞察。

評分☆☆☆☆☆

《應用計量經濟學：時間序列分析（原書第4版）》這部書，以其嚴謹的學術態度和詳實的論述，讓我對時間序列分析這一領域有瞭前所未有的深刻理解。作者在講解模型時，總是遵循著一種“由錶及裏，深入淺齣”的邏輯。例如，在引入VAR模型時，他首先會從直觀的圖形和簡單的描述開始，展現多個時間序列變量之間相互依賴的關係，然後纔逐步構建起VAR模型的數學框架，並詳細解釋模型中各個方程的含義。這種逐步引導的方式，讓我能夠從宏觀上把握模型的整體思路，再深入到具體的數學細節。讓我印象深刻的是，書中對廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型在金融時間序列分析中的應用。作者不僅詳細介紹瞭GARCH模型的各種變種，如EGARCH、TGARCH等，還深入分析瞭它們在捕捉金融市場波動率方麵的優勢和劣勢。這一點對我來說非常有價值，因為我一直認為，金融市場的波動性是其核心特徵之一，而GARCH模型恰恰能夠有效地刻畫這種特徵。讓我欣慰的是，作者在書中反復強調模型診斷的重要性，並提供瞭詳盡的步驟指導讀者如何進行模型診斷。這一點讓我感到非常安心，因為我一直認為，一個有效的計量模型，不僅需要能夠解釋數據，更需要能夠經受住嚴格的統計檢驗。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，好評一個

評分☆☆☆☆☆

書的確是新書，京東配送很快，

評分☆☆☆☆☆

希望可以學進去，加油加油

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到貨快

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很不錯的著作，原版英文更棒