时间序列分析(上下册) 9787300202136 中国人民大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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詹姆斯·D.汉密尔顿 著

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300202136

商品编码：28615854789

包装：平装

出版时间：2015-01-01

基本信息

书名：时间序列分析(上下册)

定价：118.00元

作者：詹姆斯·D.汉密尔顿

出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2015-01-01

ISBN：9787300202136

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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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、卡尔曼滤波等动态系统的传统分析工具。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系统、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专业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。

目录

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（上册）
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 章性质证明
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 初始条件及无界序列
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 无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 基于无限个观测的预测
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 线性联立方程系统
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
0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 0章性质证明
0章习题
0章参考文献
1章 向量自回归
11.1 无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 1章性质证明
附录11.B 解析导数的计算
1章习题
1章参考文献
2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 2章性质证明
2章习题
2章参考文献
3章 卡尔曼滤波
13.1 动态系统的状态空间表达
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 3章性质证明
3章习题
3章参考文献
4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 4章性质证明
4章习题
4章参考文献

（下册）
5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 5章部分公式的推导
5章参考文献
6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 6章部分公式的推导
6章习题
6章参考文献
7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 6章性质证明
7章习题
7章参考文献
8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 8章性质证明
8章习题
8章参考文献
9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 9章性质证明
9章习题
9章参考文献
第20章 协整系统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

作者介绍

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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。

文摘

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序言

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深入探索数据驱动决策的基石：现代统计建模与应用 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代统计建模框架，重点关注如何利用严谨的数学理论指导下的统计方法，从复杂的数据集中提取有意义的洞察，并将其转化为可靠的决策依据。我们超越了传统统计学的范畴，聚焦于当前学科前沿领域中对实际问题解决至关重要的工具和技术。 全书结构围绕数据分析的生命周期展开，从数据预处理的精细操作，到核心模型的构建与检验，再到前沿机器学习算法在推断性分析中的融合应用，构建了一个完整的知识体系。 第一部分：统计推断与线性模型的精细化构建 本部分奠定坚实的概率论和数理统计基础，但重点立刻转向如何将这些理论应用于实际数据的建模。我们首先回顾了充分统计量、完备性与 UMVUE 等核心概念，强调了它们在设计有效统计量时的重要性。随后，深入探讨了参数估计的多种方法，包括最大似然估计（MLE）、贝叶斯方法（MAP 和后验分布的构建），并详细分析了这些估计量在大样本情况下的渐近性质，如一致性、渐近正态性和有效性。 在线性模型部分，本书并未停留在简单的最小二乘法。我们引入了广义最小二乘（GLS）以处理异方差和序列相关性问题，这是对经典线性模型（CLMs）的实质性扩展。针对模型设定可能存在误设（Misspecification）的情况，我们详细讨论了稳健标准误（如 White 调整）的应用场景和计算原理。此外，我们对模型诊断进行了深入剖析，包括残差分析、杠杆点识别、Cook 距离的解释，以及如何利用 DFBETAS 等统计量来评估单个观测值对回归系数的影响。特别关注了多重共线性的诊断（VIF）及其对系数估计稳定性的影响，并介绍了岭回归（Ridge Regression）和 Lasso 等正则化技术作为解决共线性问题的有力工具，阐述了它们如何通过引入偏差来换取方差的降低。 第二部分：非参数与半参数方法的深度考察 在许多现实场景中，数据的分布特性是未知的，或者复杂的非线性关系难以用简单线性模型捕捉。本部分专注于解决这类挑战。 非参数回归是核心内容之一。我们详细介绍了核平滑（Kernel Smoothing）的理论基础，包括不同核函数（如高斯核、Epanechnikov 核）的选择及其对偏差-方差权衡的影响。带宽（Bandwidth）的选择被视为非参数方法中的关键，我们系统地介绍了交叉验证（Cross-Validation）和留一法（Leave-One-Out）在确定最优带宽中的应用。局部加权回归（LOESS/LOWESS）的实现机制和优势也被细致剖析。 半参数模型方面，本书侧重于可加性模型（Additive Models, AMs）和广义可加模型（GAMs）。GAMs 允许我们将响应变量与多个预测变量的平滑函数联系起来，保持了线性模型的解释性，同时增强了模型的灵活性。我们探讨了如何使用样条函数（Splines），特别是 B-样条和立方样条，来构建这些平滑函数，并讨论了惩罚项（Penalty Terms）在控制函数平滑度中的核心作用。 第三部分：高维数据与机器学习的统计视角 随着数据规模的增长，特别是特征维度远超样本量时，传统统计方法的局限性日益凸显。本部分将视角转向高维统计和现代机器学习算法的统计推断基础。 在高维回归中，我们深入探讨了各种收缩估计方法的理论依据。Lasso 的稀疏性产生机制（基于 $L_1$ 范数）与岭回归的系数收缩特性（基于 $L_2$ 范数）被进行了对比分析。此外，弹性网络（Elastic Net）作为两者的结合，其在处理高度相关的特征组时的优势被详细论证。我们还介绍了高维数据下的模型选择标准，如 BIC 的高维修正形式，以及如何利用经验过程理论来构建高维假设检验框架。 在处理分类数据时，我们不仅仅停留在逻辑回归，而是系统性地引入了判别分析（DA）和支持向量机（SVM）。SVM 的核技巧（Kernel Trick）如何实现高维空间的非线性分类，其与最大间隔分类器（Maximal Margin Classifier）的内在联系被清晰阐述。对于预测性能极佳的集成学习方法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM），本书从统计学角度分析了它们减少方差（随机森林）和系统性修正残差（GBM）的机制，并讨论了如何利用这些模型进行特征重要性排序和模型可解释性分析（如 SHAP 值的基础概念）。 第四部分：时间序列的进阶处理与预测建模 虽然本书整体聚焦于通用统计建模，但本部分特别为处理具有时间依赖性的数据结构提供了深度工具箱。 我们详细考察了平稳性的检验方法，如 ADF 检验和 KPSS 检验，以及差分在实现序列平稳化中的作用。自回归移动平均（ARMA）模型的定阶过程，包括对 ACF 和 PACF 图的专业解读，是本节的基础。在此之上，我们扩展到 ARIMA 模型，并讨论了季节性 ARIMA（SARIMA）在处理具有周期性模式数据时的应用。 对于长期依赖性或波动性聚集的现象，本书引入了更复杂的结构模型。对 GARCH 族模型的推导，包括其对金融时间序列波动率聚类现象的精确刻画，是本部分的亮点。此外，向量自回归（VAR）模型被用于分析多个时间序列间的相互影响和动态关系，包括格兰杰因果检验的统计有效性讨论。我们还探讨了状态空间模型（State-Space Models）及其在卡尔曼滤波（Kalman Filter）中的应用，该技术在处理含有不可观测状态的动态系统预测中具有不可替代的地位。 总结与实践导向 全书始终贯穿着对统计假设检验的严格要求，强调结果的可重复性和结果的推断有效性。每一个模型介绍后，都会附带关于其适用条件、潜在的统计陷阱以及如何使用现代计算工具（如 R 或 Python 的专业统计包）进行实际操作和验证的指导。本书最终目标是培养读者不仅能“运行代码”，更能“理解代码背后的统计逻辑”的高级分析能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一个领域，最怕的就是理论脱离实际，而这套《时间序列分析》（上下册）恰恰避免了这个问题。它不是一本简单的教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导你走进时间序列分析的奇妙世界。书中的讲解方式非常注重引导读者思考，例如在介绍某个模型时，往往会先提出一个实际问题，然后解释为什么需要引入这个模型，再逐步剖析模型的构成和工作原理。我特别喜欢作者在讲解过程中穿插的一些“小贴士”和“注意事项”，这些细节虽然不起眼，但却能避免我在实际操作中走许多弯路。上下册的结构安排也很合理，上半部分主要讲解基础理论和经典模型，为读者打下坚实的基础；下半部分则聚焦于更高级的模型和实际应用，以及一些最新的发展趋势。总而言之，这是一套非常有价值的学习资料，无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对时间序列分析的理解停留在非常表面的层面，总觉得它是一门高深的统计学分支，离我的日常工作和学习有些距离。然而，这套《时间序列分析》（上下册）的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种非常亲切且有条理的方式，将这个复杂的领域一点点揭开面纱。书中并非简单地堆砌概念，而是用一种“讲故事”的方式，将时间序列的演变、模型的诞生以及它们如何捕捉数据中的动态模式，娓娓道来。我最欣赏的是书中对于模型选择和评估的深入探讨，这让我意识到，并非所有模型都适用于所有数据，理解模型的内在逻辑和局限性，才是进行有效分析的关键。虽然我还没有完全消化书中的所有内容，但我已经能够感受到，通过学习这本书，我对于如何理解和预测那些随时间变化的现象，有了更深刻的认识和更强的能力。这是一种潜移默化的提升，也是一次非常有益的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本《时间序列分析》（上下册）真是让人爱不释手，虽然书名听起来可能有些学术，但实际读起来却别有一番韵味。我一直对数据背后的规律很感兴趣，尤其是那些会随着时间流逝而变化的现象，比如股票价格的波动、气象数据的变化趋势，甚至是社交媒体上的热点话题演变。这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。它不仅仅是罗列公式和理论，而是通过大量的案例分析，将抽象的概念变得生动形象。我尤其喜欢书中对不同时间序列模型（比如ARIMA、GARCH等）的讲解，作者总是能循序渐进地引导读者理解模型的原理、假设条件以及适用场景。阅读过程中，我甚至能够想象自己正在处理真实的数据集，运用书中学到的方法去探索数据背后的故事。虽然我还没有完全读完，但已经迫不及待地想将这些知识应用到实际工作中，去解读那些看似杂乱无章的时间序列数据，从中发掘有价值的洞见。这本书无疑是我近期最满意的一次购书体验，强烈推荐给所有对数据分析和时间序列感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

作为一个非专业领域的读者，我原本对《时间序列分析》这类书籍抱有很大的敬畏感，担心会充斥着晦涩难懂的数学公式和理论推导。然而，当我翻开这套中国人民大学出版社出版的《时间序列分析》（上下册）时，我的疑虑被打消了。书的编排逻辑非常清晰，从基础概念的引入，到模型的发展演变，再到实际应用的探讨，层层递进，让人感觉知识的获取过程顺畅而自然。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，不仅仅是理论的阐述，更通过丰富的图表和实际案例，将抽象的模型具象化，帮助读者更好地理解。我特别欣赏书中对于不同模型之间的比较分析，这让我能够更清晰地认识到它们各自的优缺点以及适用的场景，避免了“只见树木不见森林”的困境。虽然我对书中的一些深入统计细节还未能完全掌握，但整体而言，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对时间序列分析这一领域有了更全面、更深入的认识，也激发了我进一步学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这套《时间序列分析》（上下册）给我带来的最深刻印象，是它在理论深度和实践指导性之间找到了一个非常巧妙的平衡点。对于我这样希望将时间序列分析应用于金融风险管理领域的人来说，找到一本既有扎实理论基础，又能提供切实操作指导的书籍至关重要。这本书在这方面做得非常出色。书中对各种经典和现代的时间序列模型的讲解，都力求深入浅出，并且非常细致地阐述了每个模型背后的统计学原理。但更重要的是，它并没有止步于理论，而是花了大量篇幅去讲解如何在实际数据分析中应用这些模型，包括数据预处理、模型选择、参数估计、模型诊断以及结果解释等关键环节。书中提供的案例分析，涵盖了经济、金融等多个领域，让我能够清晰地看到理论知识是如何转化为解决实际问题的工具的。读完这本书，我感觉自己对如何构建和评估时间序列模型有了更强的信心，也为我后续更深入的研究打下了坚实的基础。