人大时间序列分析（经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目）（上下册） 时间序列分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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詹姆斯·D·汉密尔顿 著，夏晓华 译

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• 时间序列分析
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 人大经济学
• 经济科学
• 预测
• 建模
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• 数据分析

店铺： 文天雅图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300202136wty

商品编码：27279145366

丛书名： 经济科学译丛

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：948

套装数量：2

正文语种：中文

内容简介

近几年间，研究者分析时间序列数据的方式发生了显著的变化。因此，很有必要对这一日益重要的研究领域的新近发展进行综合，并整体呈现出来。作者一次对时间序列分析的相关进展做出详细、全面的梳理与阐述。这些研究进展包括向量自回归、广义矩估计、单位根的经济与统计结果、非线性时间序列等。另外，作者在本书中还阐述了包括线性表征、自相关、生成函数、谱分析、卡尔曼滤波等动态的传统分析工具。这些内容有助于经济理论研究和解释现实世界的数据.
本书将为学生、研究者和预测人员提供对动态、计量经济和时间序列分析的独立而明确的全面分析。从简单的原理出发，作者的清晰表达使得一年级研究生和非人士也能理解相关内容的历史进展和新近发展。同时，由于其全面性，使得该书为研究者了解学术前沿提供了宝贵的参考文献。作者一方面通过大量的例子展示理论结果如何运用于实践，另一方面在相关章节后面提供了详细的数学附录。作为为相关领域学生和研究者提供的理论路线图，该书将成为未来若干年相关领域的指导书。

作者简介

詹姆斯·D·汉密尔顿（James D. Hamilton）现为加州大学圣地亚哥分校（University of California, San Diego）经济学教授，1983年毕业于加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）,早年曾在弗吉尼亚大学（The University of Virginia）任教。他在时间序列和能源经济学研究上取得了丰硕的研究成果。

内页插图

（上册）
第1章 差分方程
1．1 一阶差分方程
1．2 p阶差分方程
附录1．A 第1章性质证明
第1章参考文献
第2章 滞后算子
2．1 简介
2．2 一阶差分方程
2．3 二阶差分方程
2．4 p阶差分方程
2．5 初始条件及界序列
第2章参考文献
第3章 平稳自回归移动平均过程
3．1 期望、平稳性和遍历性
3．2 白噪声
3．3 移动平均过程
3．4 自回归过程
3．5 混合自回归移动平均过程
3．6 自协方差生成函数
3．7 可逆性
附录3．A 限阶移动平均过程的收敛结论
第3章习题
第3章参考文献
第4章 预测
4．1 预测的原理
4．2 基于限个观测的预测
4．3 基于有限个观测的预测
4．4 正定对称矩阵的三角分解
4．5 线性投影更新
4．6 高斯过程的优预测
4．7 自回归移动平均过程的和
4．8 沃尔德分解与博克斯詹金斯建模哲学
附录 4．A 普通小二乘回归与线性投影
附录 4．B 一阶移动平均过程协方差矩阵的三角分解
第4章习题
第4章参考文献
第5章 极大似然估计
5．1 简介
5．2 高斯一阶自回归过程的似然函数
5．3 高斯 p阶自回归过程的似然函数
5．4 高斯一阶移动平均过程的似然函数
5．5 高斯 q阶移动平均过程的似然函数
5．6 高斯 p阶自回归q阶移动平均过程的似然函数
5．7 数值优化
5．8 极大似然估计的统计推断
5．9 不等式约束
附录5．A 第5章性质证明
第5章习题
第5章参考文献
第6章 谱分析
6．1 总体谱
6．2 样本谱
6．3 总体谱估计
6．4 谱分析的应用
附录6．A 第6章性质证明
第6章习题
第6章参考文献
第7章 渐近分布理论
7．1 渐近分布理论回顾
7．2 序列相关观测的极限定理
附录7．A 第7章性质证明
第7章习题
第7章参考文献
第8章 线性回归模型
8．1 确定性回归元与独立同分布高斯扰动下的普通小二乘法回顾
8．2 一般条件下的普通小二乘法
8．3 广义小二乘法
附录8．A 第8章性质证明
第8章习题
第8章参考文献
第9章 线性联立方程
9．1 联立方程偏差
9．2 工具变量与两阶段小二乘法
9．3 识别
9．4 完全信息极大似然估计
9．5 基于简化型的估计
9．6 联立方程偏差综述
附录9．A 第9章性质证明
第9章习题
第9章参考文献
第10章 协方差平稳的向量过程
10．1 向量自回归简介
10．2 向量过程的自协方差与收敛性结论
10．3 向量过程的自协方差生成函数
10．4 向量过程的谱
10．5 向量过程的样本均值
附录10．A 第10章性质证明
第10章习题
第10章参考文献
第11章 向量自回归
11．1 约束向量自回归的极大似然估计与假设检验
11．2 二元格兰杰因果检验
11．3 有约束向量自回归的极大似然估计
11．4 脉冲响应函数
11．5 方差分解
11．6 向量自回归与结构计量模型
11．7 脉冲响应函数的标准误
附录11．A 第11章性质证明
附录11．B 解析导数的计算
第11章习题
第11章参考文献
第12章 贝叶斯分析
12．1 贝叶斯分析简介
12．2 向量自回归的贝叶斯分析
12．3 数值贝叶斯方法
附录12．A 第12章性质证明
第12章习题
第12章参考文献
第13章 卡尔曼滤波
13．1 动态的状态空间表达
13．2 卡尔曼滤波的推导
13．3 基于状态空间表达的预测
13．4 参数的极大似然估计
13．5 稳态卡尔曼滤波
13．6 平滑
13．7 卡尔曼滤波的统计推断
13．8 时变参数
附录13．A 第13章性质证明
第13章习题
第13章参考文献
第14章 广义矩方法
14．1 广义矩估计
14．2 例子
14．3 拓展
14．4 广义矩与极大似然估计
附录14．A 第14章性质证明
第14章习题
第14章参考文献 （下册）
第15章 非平稳时间序列模型
15．1 简介
15．2 为什么考虑线性时间趋势和单位根?
15．3 趋势平稳和单位根过程的比较
15．4 单位根检验的含义
15．5 趋势时间序列的其他方法
附录15．A 第15章部分公式的推导
第15章参考文献
第16章 确定性时间趋势过程
16．1 简单时间趋势模型普通小二乘估计的渐近分布
16．2 简单时间趋势模型的假设检验
16．3 含确定性时间趋势的自回归过程的渐近推断
附录16．A 第16章部分公式的推导
第16章习题
第16章参考文献
第17章 带有单位根的单变量过程
17．1 简介
17．2 布朗运动
17．3 泛函中心极限定理
17．4 真实系数为1时一阶自回归的渐近性质
17．5 存在一般序列相关的单位根过程的渐近结论
17．6 单位根的菲利普斯佩龙检验
17．7 p阶自回归的渐近性质和增广的迪基富勒单位根检验
17．8 单位根检验的其他方法
17．9 贝叶斯分析和单位根
附录17．A 第16章性质证明
第17章习题
第17章参考文献
第18章 多变量时间序列的单位根
18．1 非平稳向量过程的渐近结果
18．2 包含单位根的向量自回归过程
18．3 伪回归
附录18．A 第18章性质证明
第18章习题
第18章参考文献
第19章 协整
19．1 简介
19．2 零假设为没有协整关系的检验
19．3 协整向量的假设检验
附录19．A 第19章性质证明
第19章习题
第19章参考文献
第20章 协整的完全信息极大似然分析
20．1 典则相关
20．2 极大似然估计
20．3 假设检验
20．4 单位根检验综述———差分还是不差分?
附录20．A 第20章性质证明
第20章习题
第20章参考文献
第21章 带有异方差的时间序列模型
21．1 自回归条件异方差（ARCH）
21．2 扩展
附录21．A 第21章部分公式的推导
第21章参考文献
第22章 机制变化的时间序列建模
22．1 简介
22．2 马尔可夫链
22．3 独立同分布的混合分布的统计分析
22．4 机制变化的时间序列模型
附录22．A 第22章部分公式的推导
第22章习题
第22章参考文献
附录A 数学回顾
A．1 三角学
A．2 复数
A．3 微积分
A．4 矩阵代数
A．5 概率和统计
附录A 参考文献
附录B 统计表
附录C 部分习题答案
附录D 本书所用的希腊字母与数学符号
主题索引
译后记

前言/序言

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精妙洞察：解锁经济周期与市场动态的秘密 在瞬息万变的经济世界中，理解和预测未来的走向是每一个决策者、研究者和投资者的核心诉求。宏观经济的潮起潮落，微观市场的跌宕起伏，无不受到时间维度上复杂因素的深刻影响。我们生活在一个由数据驱动的时代，而这些数据，大多数都带有强烈的时间印记。如何从这些连续不断的数据流中提取有价值的信息，揭示隐藏的模式，洞察未来的趋势，已经成为一门至关重要的科学。 本书，并非一本关于特定学术著作的介绍，而是旨在勾勒出一幅时间序列分析在经济科学领域应用的宏大图景，揭示其如何成为理解经济运行规律、洞察市场动态、辅助科学决策的强大工具。我们将一同探索，那些看似杂乱无章的经济数据背后，究竟隐藏着怎样的规律与奥秘，又该如何运用科学严谨的方法，将它们转化为洞察未来的智慧。 时间序列的本质：数据的脉络与经济的脉搏 时间序列，顾名思义，是指按照时间顺序排列的一组数据。从宏观经济的GDP增长率、通货膨胀指数，到微观市场的股票价格、汇率波动，再到企业层面的销售额、生产成本，几乎所有经济活动都会产生具有时间属性的数据。这些数据并非孤立存在，它们之间存在着千丝万缕的联系，共同描绘出经济发展的轨迹。 时间序列分析的核心，正是要捕捉这些数据随时间变化的规律。它不仅仅是简单地记录事实，更重要的是要去理解这些变化背后的驱动因素。例如，一个国家的GDP增长率，受到投资、消费、出口、政府政策、技术进步、国际环境等多种因素的影响，而这些影响又往往随着时间的推移而显现。通货膨胀的出现，可能与货币供应量、总需求、生产成本、预期等因素有关，这些因素的动态演变直接体现在价格指数的时间序列中。 更进一步，时间序列分析还致力于发现数据中隐藏的周期性、趋势性、季节性以及随机性成分。经济活动往往呈现出一定的周期性，如经济的繁荣与衰退；许多经济变量存在长期增长或下降的趋势；季节性因素也会对某些经济指标产生规律性的影响，比如零售业在节假日的销售高峰。识别并量化这些成分，有助于我们更深入地理解经济现象，并为预测提供重要的基础。 方法论的深度：构建理性分析的框架 要有效地处理和分析时间序列数据，需要一套系统而强大的方法论。这门学科的发展，汇聚了统计学、计量经济学、数学以及计算机科学的智慧。 首先，数据预处理是基础。原始的时间序列数据往往需要进行平滑、去噪、差分等操作，以消除异常值、平缓波动，并使其满足后续模型的基本假设。例如，对于非平稳时间序列，差分是一种常用的技术，可以将非平稳序列转化为平稳序列，从而更容易进行建模。 接着，描述性统计与可视化能够帮助我们初步了解数据的特征。绘制时间序列图，观察其趋势、周期和波动；计算自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），揭示数据之间的线性依赖关系，这是识别模型的重要依据。 核心模型构建方面，经典的ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）是时间序列分析的基石。ARIMA模型能够捕捉序列的自回归（AR）、滑动平均（MA）以及差分（I）的特性，在许多经济变量的建模中表现出色。通过模型的识别、估计和诊断，我们可以构建一个描述数据生成机制的数学模型。 然而，经济现实往往比ARIMA模型更为复杂。条件异方差模型（如ARCH、GARCH模型）的出现，极大地拓展了时间序列分析的能力。这些模型能够捕捉金融时间序列中常见的“波动率聚集”现象，即大的价格变动往往会伴随着大的变动，小的变动则会伴随着小的变动。这对于风险管理、期权定价等领域至关重要。 对于存在多个相互关联的时间序列，向量自回归（VAR）模型提供了一种强大的分析框架。VAR模型能够同时考虑多个变量之间的动态相互影响，从而揭示更深层次的经济联系。例如，分析货币政策、通货膨胀和经济增长之间的相互作用，VAR模型就能提供有力的工具。 此外，状态空间模型（State-Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）为处理更复杂、更动态的系统提供了解决方案。它们能够将观测到的数据与不可观测的潜在状态联系起来，对于估计经济中的“隐藏变量”，如潜在产出、经济周期相位等，具有重要意义。 近年来，机器学习和深度学习在时间序列分析领域的应用也日益广泛。神经网络，尤其是循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU），在处理非线性、长期的依赖关系方面展现出强大的潜力，为更精细化的预测和异常检测提供了新的思路。 经济科学的驱动力：应用与价值的体现 时间序列分析之所以在经济科学领域占据如此重要的地位，离不开其广泛而深刻的应用价值。 宏观经济预测与政策评估是时间序列分析最经典的领域之一。通过对GDP、通货膨胀、失业率等关键宏观经济指标的时间序列进行建模和预测，可以帮助政府和中央银行制定更有效的经济政策。例如，预测未来通货膨胀的趋势，有助于中央银行决定是否需要调整利率；预测经济衰退的风险，则能促使政府考虑采取财政刺激措施。同时，时间序列模型也可以用来评估已实施政策的效果，例如，通过比较政策实施前后经济指标的变化，来衡量政策的影响程度。 金融市场的分析与投资决策是时间序列分析的另一个重要阵地。股票价格、债券收益率、汇率、商品价格等金融资产的价格变动，本质上就是一系列具有高度噪声和复杂动态的时间序列。利用时间序列模型，投资者可以分析资产的波动性、预测价格走势、构建最优的投资组合，并进行风险管理。例如，GARCH模型被广泛用于计算金融资产的VaR（Value at Risk），为风险控制提供量化依据。 企业经营管理也离不开时间序列分析。企业可以利用历史销售数据的时间序列分析，来预测未来的销售需求，从而优化库存管理、生产计划和供应链。对成本、利润、现金流等关键财务指标进行时间序列分析，有助于企业更好地监控经营状况，发现潜在的经营风险，并制定相应的改进措施。 计量经济学研究是时间序列分析的温床和应用场。许多计量经济学研究的核心问题，都涉及到经济变量随时间变化的动态关系。例如，研究货币政策传导机制，就需要在模型中考虑货币供应量、利率、投资、产出等变量随时间的变化及其相互影响。时间序列模型提供了严谨的工具来检验和量化这些动态关系。 风险管理与灾害预测也受益于时间序列分析。例如，对自然灾害（如地震、洪水）发生频率的时间序列进行分析，有助于评估未来的风险概率。在金融领域，对市场极端事件的时间序列进行分析，能够帮助识别潜在的系统性风险。 挑战与前沿：探索未知的边界 尽管时间序列分析在经济科学领域取得了巨大的成就，但它仍然面临着诸多挑战，并不断向更广阔的前沿领域探索。 非线性和复杂依赖关系：现实世界的经济系统往往是非线性的，变量之间的关系错综复杂，传统的线性模型可能难以完全捕捉。如何更有效地建模和预测非线性动态，是当前研究的重要方向。 大数据与高频数据：随着数据量的爆炸式增长，以及金融市场高频交易的普及，如何处理海量、高维度、高频率的时间序列数据，对计算能力和算法提出了更高的要求。 模型的可解释性：尤其是在引入复杂的机器学习模型后，如何保证模型的解释性，让决策者理解模型做出预测的依据，从而建立信任，是一个重要的课题。 多源异构数据融合：经济现象的形成往往受到多种类型数据的共同影响，如何有效地融合来自不同渠道、不同格式的数据，构建更全面的分析模型，是未来的一个重要发展方向。 不确定性和鲁棒性：经济系统 inherently 存在不确定性，模型预测的结果也并非绝对准确。如何构建更鲁棒的模型，使其在面对数据扰动和模型误设时表现稳定，是一个持续的挑战。 对“黑天鹅”事件的应对：预测偶发性、颠覆性事件（“黑天鹅”）是时间序列分析的巨大难题。虽然完全预测是不可能的，但通过分析历史数据中的极端事件，识别潜在的风险信号，并制定应对策略，仍然具有重要的意义。 总结 时间序列分析，作为一门连接过去、理解现在、预测未来的科学，为我们理解瞬息万变的经济世界提供了强大的分析工具和深刻的洞察力。它不仅仅是数学公式的堆砌，更是对经济运行规律的精妙捕捉，是对市场动态的理性解读。从宏观经济的潮汐，到微观市场的波动，时间序列分析的触角无处不在，它帮助我们拨开迷雾，看清前方的道路，为科学决策提供坚实的基础。随着技术的不断进步和理论的日益深化，时间序列分析必将在经济科学领域扮演更加重要的角色，为人类社会的发展贡献更大的智慧。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读经济学博士的学生，时间序列分析是我的研究领域中不可或缺的工具。在选择教材时，我一直秉持着“精益求精”的态度，因为一本好的教材不仅能帮助我理解理论，更能为我的论文研究打下坚实的基础。这套《人大时间序列分析》上下册，因为其“十一五”国家重点图书出版规划项目的身份，以及“经济科学译丛”的定位，早已在我心中占据了重要位置。我听说这套书的译本质量非常高，能够准确地传达原著的思想和精髓，这对于我们这些非英语母语的研究者来说至关重要。我特别期待书中能够包含一些关于结构性突变、非线性时间序列模型等前沿内容，因为这些是当前经济学研究的热点方向。同时，我也希望书中提供的案例分析能够具有代表性，能够引导我思考如何将理论模型应用于分析真实的经济问题，例如通货膨胀的预测、经济周期的识别等等。

评分☆☆☆☆☆

一直对经济学中的时间序列分析方法深感兴趣，总觉得它能帮助我们更好地理解经济现象背后的动态规律。这套“人大时间序列分析”上下册，光看书名就觉得分量十足，而且还是“十一五”国家重点图书出版规划项目，这至少说明其学术价值和权威性得到了官方的认可。我一直希望找一本既有理论深度，又能结合实际应用的书籍，来系统地学习和掌握时间序列分析的精髓。市面上确实有一些教材，但往往要么过于理论化，公式推导让人望而却步；要么过于注重技巧，缺乏扎实的理论基础。我期待这套书能够在这两者之间找到一个完美的平衡点，既能让我们理解模型背后的原理，又能指导我们在实际经济数据分析中如何运用这些工具。尤其是在“经济科学译丛”这个系列下，通常意味着引进的是国际上比较前沿且经典的学术著作，这让我对它的内容质量充满了期待。希望它能涵盖从基础概念到高级模型，从经典方法到最新研究成果，能够为我打开时间序列分析的知识大门。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，能够理解和预测经济变量的动态变化，是把握经济趋势、做出明智投资决策的关键。在众多经济学研究工具中，时间序列分析无疑扮演着至关重要的角色。这套《人大时间序列分析》（上下册），作为“经济科学译丛”的一部分，并且入选“十一五”国家重点图书出版规划项目，无疑为我提供了一个接触高质量学术资源的绝佳机会。我非常期待书中能够详细介绍各种时间序列模型的理论基础，例如ARIMA模型、向量自回归（VAR）模型、状态空间模型等，并且能够深入剖析它们在经济学中的应用。同时，我也希望书中能够包含如何运用这些模型来处理实际经济数据时可能遇到的挑战，比如数据缺失、异常值处理、模型选择的原则等。一套优秀的教材，应该能够帮助读者建立起坚实的理论体系，并具备将理论应用于实践的勇气和能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚入手了这套《人大时间序列分析》的上下册，初步翻阅了一下，首先就被其严谨的结构和清晰的逻辑所吸引。虽然我并不是经济学专业的科班出身，但作为一名对宏观经济数据和金融市场变化非常关注的投资者，我深知掌握时间序列分析的重要性。市面上很多关于时间序列的书籍，常常会在一些基础概念上含糊其辞，或者直接跳到复杂的模型，这对于我这样需要从头开始构建知识体系的读者来说，实在是一个不小的挑战。然而，这套书似乎在这方面做得相当不错。它从最基础的平稳性、自相关性这些概念讲起，循序渐进，一点一点地铺垫，让你在不知不觉中就理解了各种模型的内在联系。我尤其期待它在介绍ARIMA模型、GARCH模型等经典方法时，能够给出详尽的案例和解读，让我能够真正理解这些模型是如何捕捉经济数据的波动和趋势的。毕竟，理论学得再好，如果不能有效地应用于实际，那也只是纸上谈兵。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对时间序列分析一直有些畏惧，总觉得它是一个非常数学化、抽象的领域。但最近工作上需要用到一些时间序列预测的方法，不得不硬着头皮去学习。偶然的机会看到了这套《人大时间序列分析》（上下册），它作为“十一五”国家重点图书出版规划项目，听起来就不是那种“速成”的书籍，而是比较扎实的学术读物。虽然我还没来得及深入阅读，但仅仅是看目录，就觉得内容非常全面。我特别希望能从中找到关于如何处理非平稳序列、如何进行模型诊断以及如何进行多变量时间序列分析的清晰讲解。市面上有些书会把各种模型罗列出来，但缺乏系统性的阐述，让人感觉知识点很零散。我希望这套书能够提供一个清晰的框架，让我能够理解不同模型之间的联系和适用场景，而不是简单地记忆各种公式。