時間序列分析(上下冊) 9787300202136 中國人民大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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詹姆斯·D.漢密爾頓 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 預測
• 金融
• 經濟學
• 數據分析
• 建模
• 中國人民大學齣版社
• 高等教育

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齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300202136

商品編碼：28615854789

包裝：平裝

齣版時間：2015-01-01

基本信息

書名：時間序列分析(上下冊)

定價：118.00元

作者：詹姆斯·D.漢密爾頓

齣版社：中國人民大學齣版社

齣版日期：2015-01-01

ISBN：9787300202136

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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近幾年間，研究者分析時間序列數據的方式發生瞭顯著的變化。因此，很有必要對這一日益重要的研究領域的新近發展進行綜閤，並整體呈現齣來。作者次對時間序列分析的相關進展做齣詳細、全麵的梳理與闡述。這些研究進展包括嚮量自迴歸、廣義矩估計、單位根的經濟與統計結果、非綫性時間序列等。另外，作者在本書中還闡述瞭包括綫性錶徵、自相關、生成函數、譜分析、卡爾曼濾波等動態係統的傳統分析工具。這些內容有助於經濟理論研究和解釋現實世界的數據.
本書將為學生、研究者和預測人員提供對動態係統、計量經濟和時間序列分析的獨立而明確的全麵分析。從簡單的原理齣發，作者的清晰錶達使得一年級研究生和非專業人士也能理解相關內容的曆史進展和新近發展。同時，由於其全麵性，使得該書為研究者瞭解學術前沿提供瞭寶貴的參考文獻。作者一方麵通過大量的例子展示理論結果如何運用於實踐，另一方麵在相關章節後麵提供瞭詳細的數學附錄。作為為相關領域學生和研究者提供的理論路綫圖，該書將成為未來若乾年相關領域的指導書。

目錄

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（上冊）
章 差分方程
1.1 一階差分方程
1.2 p階差分方程
附錄1.A 章性質證明
章參考文獻
第2章 滯後算子
2.1 簡介
2.2 一階差分方程
2.3 二階差分方程
2.4 p階差分方程
2.5 初始條件及無界序列
第2章參考文獻
第3章 平穩自迴歸移動平均過程
3.1 期望、平穩性和遍曆性
3.2 白噪聲
3.3 移動平均過程
3.4 自迴歸過程
3.5 混閤自迴歸移動平均過程
3.6 自協方差生成函數
3.7 可逆性
附錄3.A 無限階移動平均過程的收斂結論
第3章習題
第3章參考文獻
第4章 預測
4.1 預測的原理
4.2 基於無限個觀測的預測
4.3 基於有限個觀測的預測
4.4 正定對稱矩陣的三角分解
4.5 綫性投影更新
4.6 高斯過程的優預測
4.7 自迴歸移動平均過程的和
4.8 沃爾德分解與博剋斯詹金斯建模哲學
附錄 4.A 普通小二乘迴歸與綫性投影
附錄 4.B 一階移動平均過程協方差矩陣的三角分解
第4章習題
第4章參考文獻
第5章 極大似然估計
5.1 簡介
5.2 高斯一階自迴歸過程的似然函數
5.3 高斯 p階自迴歸過程的似然函數
5.4 高斯一階移動平均過程的似然函數
5.5 高斯 q階移動平均過程的似然函數
5.6 高斯 p階自迴歸q階移動平均過程的似然函數
5.7 數值優化
5.8 極大似然估計的統計推斷
5.9 不等式約束
附錄5.A 第5章性質證明
第5章習題
第5章參考文獻
第6章 譜分析
6.1 總體譜
6.2 樣本譜
6.3 總體譜估計
6.4 譜分析的應用
附錄6.A 第6章性質證明
第6章習題
第6章參考文獻
第7章 漸近分布理論
7.1 漸近分布理論迴顧
7.2 序列相關觀測的極限定理
附錄7.A 第7章性質證明
第7章習題
第7章參考文獻
第8章 綫性迴歸模型
8.1 確定性迴歸元與獨立同分布高斯擾動下的普通小二乘法迴顧
8.2 一般條件下的普通小二乘法
8.3 廣義小二乘法
附錄8.A 第8章性質證明
第8章習題
第8章參考文獻
第9章 綫性聯立方程係統
9.1 聯立方程偏差
9.2 工具變量與兩階段小二乘法
9.3 識彆
9.4 完全信息極大似然估計
9.5 基於簡化型的估計
9.6 聯立方程偏差綜述
附錄9.A 第9章性質證明
第9章習題
第9章參考文獻
0章 協方差平穩的嚮量過程
10.1 嚮量自迴歸簡介
10.2 嚮量過程的自協方差與收斂性結論
10.3 嚮量過程的自協方差生成函數
10.4 嚮量過程的譜
10.5 嚮量過程的樣本均值
附錄10.A 0章性質證明
0章習題
0章參考文獻
1章 嚮量自迴歸
11.1 無約束嚮量自迴歸的極大似然估計與假設檢驗
11.2 二元格蘭傑因果檢驗
11.3 有約束嚮量自迴歸的極大似然估計
11.4 脈衝響應函數
11.5 方差分解
11.6 嚮量自迴歸與結構計量模型
11.7 脈衝響應函數的標準誤
附錄11.A 1章性質證明
附錄11.B 解析導數的計算
1章習題
1章參考文獻
2章 貝葉斯分析
12.1 貝葉斯分析簡介
12.2 嚮量自迴歸的貝葉斯分析
12.3 數值貝葉斯方法
附錄12.A 2章性質證明
2章習題
2章參考文獻
3章 卡爾曼濾波
13.1 動態係統的狀態空間錶達
13.2 卡爾曼濾波的推導
13.3 基於狀態空間錶達的預測
13.4 參數的極大似然估計
13.5 穩態卡爾曼濾波
13.6 平滑
13.7 卡爾曼濾波的統計推斷
13.8 時變參數
附錄13.A 3章性質證明
3章習題
3章參考文獻
4章 廣義矩方法
14.1 廣義矩估計
14.2 例子
14.3 拓展
14.4 廣義矩與極大似然估計
附錄14.A 4章性質證明
4章習題
4章參考文獻

（下冊）
5章 非平穩時間序列模型
15.1 簡介
15.2 為什麼考慮綫性時間趨勢和單位根
15.3 趨勢平穩和單位根過程的比較
15.4 單位根檢驗的含義
15.5 趨勢時間序列的其他方法
附錄15.A 5章部分公式的推導
5章參考文獻
6章 確定性時間趨勢過程
16.1 簡單時間趨勢模型普通小二乘估計的漸近分布
16.2 簡單時間趨勢模型的假設檢驗
16.3 含確定性時間趨勢的自迴歸過程的漸近推斷
附錄16.A 6章部分公式的推導
6章習題
6章參考文獻
7章 帶有單位根的單變量過程
17.1 簡介
17.2 布朗運動
17.3 泛函中心極限定理
17.4 真實係數為1時一階自迴歸的漸近性質
17.5 存在一般序列相關的單位根過程的漸近結論
17.6 單位根的菲利普斯佩龍檢驗
17.7 p階自迴歸的漸近性質和增廣的迪基富勒單位根檢驗
17.8 單位根檢驗的其他方法
17.9 貝葉斯分析和單位根
附錄17.A 6章性質證明
7章習題
7章參考文獻
8章 多變量時間序列的單位根
18.1 非平穩嚮量過程的漸近結果
18.2 包含單位根的嚮量自迴歸過程
18.3 僞迴歸
附錄18.A 8章性質證明
8章習題
8章參考文獻
9章 協整
19.1 簡介
19.2 零假設為沒有協整關係的檢驗
19.3 協整嚮量的假設檢驗
附錄19.A 9章性質證明
9章習題
9章參考文獻
第20章 協整係統的完全信息極大似然分析
20.1 典則相關
20.2 極大似然估計
20.3 假設檢驗
20.4 單位根檢驗綜述———差分還是不差分
附錄20.A 第20章性質證明
第20章習題
第20章參考文獻
第21章 帶有異方差的時間序列模型
21.1 自迴歸條件異方差（ARCH）
21.2 擴展
附錄21.A 第21章部分公式的推導
第21章參考文獻
第22章 機製變化的時間序列建模
22.1 簡介
22.2 馬爾可夫鏈
22.3 獨立同分布的混閤分布的統計分析
22.4 機製變化的時間序列模型
附錄22.A 第22章部分公式的推導
第22章習題
第22章參考文獻
附錄A 數學迴顧
A.1 三角學
A.2 復數
A.3 微積分
A.4 矩陣代數
A.5 概率和統計
附錄A 參考文獻
附錄B 統計錶
附錄C 部分習題答案
附錄D 本書所用的希臘字母與數學符號
主題索引
譯後記

作者介紹

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詹姆斯D漢密爾頓（James D. Hamilton）現為加州大學聖地亞哥分校（University of California, San Diego）經濟學教授，1983年畢業於加州大學伯剋利分校（University of California, Berkeley）,早年曾在弗吉尼亞大學（The University of Virginia）任教。他在時間序列和能源經濟學研究上取得瞭豐碩的研究成果。

文摘

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序言

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深入探索數據驅動決策的基石：現代統計建模與應用 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的現代統計建模框架，重點關注如何利用嚴謹的數學理論指導下的統計方法，從復雜的數據集中提取有意義的洞察，並將其轉化為可靠的決策依據。我們超越瞭傳統統計學的範疇，聚焦於當前學科前沿領域中對實際問題解決至關重要的工具和技術。 全書結構圍繞數據分析的生命周期展開，從數據預處理的精細操作，到核心模型的構建與檢驗，再到前沿機器學習算法在推斷性分析中的融閤應用，構建瞭一個完整的知識體係。 第一部分：統計推斷與綫性模型的精細化構建 本部分奠定堅實的概率論和數理統計基礎，但重點立刻轉嚮如何將這些理論應用於實際數據的建模。我們首先迴顧瞭充分統計量、完備性與 UMVUE 等核心概念，強調瞭它們在設計有效統計量時的重要性。隨後，深入探討瞭參數估計的多種方法，包括最大似然估計（MLE）、貝葉斯方法（MAP 和後驗分布的構建），並詳細分析瞭這些估計量在大樣本情況下的漸近性質，如一緻性、漸近正態性和有效性。 在綫性模型部分，本書並未停留在簡單的最小二乘法。我們引入瞭廣義最小二乘（GLS）以處理異方差和序列相關性問題，這是對經典綫性模型（CLMs）的實質性擴展。針對模型設定可能存在誤設（Misspecification）的情況，我們詳細討論瞭穩健標準誤（如 White 調整）的應用場景和計算原理。此外，我們對模型診斷進行瞭深入剖析，包括殘差分析、杠杆點識彆、Cook 距離的解釋，以及如何利用 DFBETAS 等統計量來評估單個觀測值對迴歸係數的影響。特彆關注瞭多重共綫性的診斷（VIF）及其對係數估計穩定性的影響，並介紹瞭嶺迴歸（Ridge Regression）和 Lasso 等正則化技術作為解決共綫性問題的有力工具，闡述瞭它們如何通過引入偏差來換取方差的降低。 第二部分：非參數與半參數方法的深度考察 在許多現實場景中，數據的分布特性是未知的，或者復雜的非綫性關係難以用簡單綫性模型捕捉。本部分專注於解決這類挑戰。 非參數迴歸是核心內容之一。我們詳細介紹瞭核平滑（Kernel Smoothing）的理論基礎，包括不同核函數（如高斯核、Epanechnikov 核）的選擇及其對偏差-方差權衡的影響。帶寬（Bandwidth）的選擇被視為非參數方法中的關鍵，我們係統地介紹瞭交叉驗證（Cross-Validation）和留一法（Leave-One-Out）在確定最優帶寬中的應用。局部加權迴歸（LOESS/LOWESS）的實現機製和優勢也被細緻剖析。 半參數模型方麵，本書側重於可加性模型（Additive Models, AMs）和廣義可加模型（GAMs）。GAMs 允許我們將響應變量與多個預測變量的平滑函數聯係起來，保持瞭綫性模型的解釋性，同時增強瞭模型的靈活性。我們探討瞭如何使用樣條函數（Splines），特彆是 B-樣條和立方樣條，來構建這些平滑函數，並討論瞭懲罰項（Penalty Terms）在控製函數平滑度中的核心作用。 第三部分：高維數據與機器學習的統計視角 隨著數據規模的增長，特彆是特徵維度遠超樣本量時，傳統統計方法的局限性日益凸顯。本部分將視角轉嚮高維統計和現代機器學習算法的統計推斷基礎。 在高維迴歸中，我們深入探討瞭各種收縮估計方法的理論依據。Lasso 的稀疏性産生機製（基於 $L_1$ 範數）與嶺迴歸的係數收縮特性（基於 $L_2$ 範數）被進行瞭對比分析。此外，彈性網絡（Elastic Net）作為兩者的結閤，其在處理高度相關的特徵組時的優勢被詳細論證。我們還介紹瞭高維數據下的模型選擇標準，如 BIC 的高維修正形式，以及如何利用經驗過程理論來構建高維假設檢驗框架。 在處理分類數據時，我們不僅僅停留在邏輯迴歸，而是係統性地引入瞭判彆分析（DA）和支持嚮量機（SVM）。SVM 的核技巧（Kernel Trick）如何實現高維空間的非綫性分類，其與最大間隔分類器（Maximal Margin Classifier）的內在聯係被清晰闡述。對於預測性能極佳的集成學習方法，如隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM），本書從統計學角度分析瞭它們減少方差（隨機森林）和係統性修正殘差（GBM）的機製，並討論瞭如何利用這些模型進行特徵重要性排序和模型可解釋性分析（如 SHAP 值的基礎概念）。 第四部分：時間序列的進階處理與預測建模 雖然本書整體聚焦於通用統計建模，但本部分特彆為處理具有時間依賴性的數據結構提供瞭深度工具箱。 我們詳細考察瞭平穩性的檢驗方法，如 ADF 檢驗和 KPSS 檢驗，以及差分在實現序列平穩化中的作用。自迴歸移動平均（ARMA）模型的定階過程，包括對 ACF 和 PACF 圖的專業解讀，是本節的基礎。在此之上，我們擴展到 ARIMA 模型，並討論瞭季節性 ARIMA（SARIMA）在處理具有周期性模式數據時的應用。 對於長期依賴性或波動性聚集的現象，本書引入瞭更復雜的結構模型。對 GARCH 族模型的推導，包括其對金融時間序列波動率聚類現象的精確刻畫，是本部分的亮點。此外，嚮量自迴歸（VAR）模型被用於分析多個時間序列間的相互影響和動態關係，包括格蘭傑因果檢驗的統計有效性討論。我們還探討瞭狀態空間模型（State-Space Models）及其在卡爾曼濾波（Kalman Filter）中的應用，該技術在處理含有不可觀測狀態的動態係統預測中具有不可替代的地位。 總結與實踐導嚮 全書始終貫穿著對統計假設檢驗的嚴格要求，強調結果的可重復性和結果的推斷有效性。每一個模型介紹後，都會附帶關於其適用條件、潛在的統計陷阱以及如何使用現代計算工具（如 R 或 Python 的專業統計包）進行實際操作和驗證的指導。本書最終目標是培養讀者不僅能“運行代碼”，更能“理解代碼背後的統計邏輯”的高級分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這套《時間序列分析》（上下冊）給我帶來的最深刻印象，是它在理論深度和實踐指導性之間找到瞭一個非常巧妙的平衡點。對於我這樣希望將時間序列分析應用於金融風險管理領域的人來說，找到一本既有紮實理論基礎，又能提供切實操作指導的書籍至關重要。這本書在這方麵做得非常齣色。書中對各種經典和現代的時間序列模型的講解，都力求深入淺齣，並且非常細緻地闡述瞭每個模型背後的統計學原理。但更重要的是，它並沒有止步於理論，而是花瞭大量篇幅去講解如何在實際數據分析中應用這些模型，包括數據預處理、模型選擇、參數估計、模型診斷以及結果解釋等關鍵環節。書中提供的案例分析，涵蓋瞭經濟、金融等多個領域，讓我能夠清晰地看到理論知識是如何轉化為解決實際問題的工具的。讀完這本書，我感覺自己對如何構建和評估時間序列模型有瞭更強的信心，也為我後續更深入的研究打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對時間序列分析的理解停留在非常錶麵的層麵，總覺得它是一門高深的統計學分支，離我的日常工作和學習有些距離。然而，這套《時間序列分析》（上下冊）的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常親切且有條理的方式，將這個復雜的領域一點點揭開麵紗。書中並非簡單地堆砌概念，而是用一種“講故事”的方式，將時間序列的演變、模型的誕生以及它們如何捕捉數據中的動態模式，娓娓道來。我最欣賞的是書中對於模型選擇和評估的深入探討，這讓我意識到，並非所有模型都適用於所有數據，理解模型的內在邏輯和局限性，纔是進行有效分析的關鍵。雖然我還沒有完全消化書中的所有內容，但我已經能夠感受到，通過學習這本書，我對於如何理解和預測那些隨時間變化的現象，有瞭更深刻的認識和更強的能力。這是一種潛移默化的提升，也是一次非常有益的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

作為一個非專業領域的讀者，我原本對《時間序列分析》這類書籍抱有很大的敬畏感，擔心會充斥著晦澀難懂的數學公式和理論推導。然而，當我翻開這套中國人民大學齣版社齣版的《時間序列分析》（上下冊）時，我的疑慮被打消瞭。書的編排邏輯非常清晰，從基礎概念的引入，到模型的發展演變，再到實際應用的探討，層層遞進，讓人感覺知識的獲取過程順暢而自然。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤，不僅僅是理論的闡述，更通過豐富的圖錶和實際案例，將抽象的模型具象化，幫助讀者更好地理解。我特彆欣賞書中對於不同模型之間的比較分析，這讓我能夠更清晰地認識到它們各自的優缺點以及適用的場景，避免瞭“隻見樹木不見森林”的睏境。雖然我對書中的一些深入統計細節還未能完全掌握，但整體而言，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我對時間序列分析這一領域有瞭更全麵、更深入的認識，也激發瞭我進一步學習的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一個領域，最怕的就是理論脫離實際，而這套《時間序列分析》（上下冊）恰恰避免瞭這個問題。它不是一本簡單的教科書，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導你走進時間序列分析的奇妙世界。書中的講解方式非常注重引導讀者思考，例如在介紹某個模型時，往往會先提齣一個實際問題，然後解釋為什麼需要引入這個模型，再逐步剖析模型的構成和工作原理。我特彆喜歡作者在講解過程中穿插的一些“小貼士”和“注意事項”，這些細節雖然不起眼，但卻能避免我在實際操作中走許多彎路。上下冊的結構安排也很閤理，上半部分主要講解基礎理論和經典模型，為讀者打下堅實的基礎；下半部分則聚焦於更高級的模型和實際應用，以及一些最新的發展趨勢。總而言之，這是一套非常有價值的學習資料，無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都能從中獲益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本《時間序列分析》（上下冊）真是讓人愛不釋手，雖然書名聽起來可能有些學術，但實際讀起來卻彆有一番韻味。我一直對數據背後的規律很感興趣，尤其是那些會隨著時間流逝而變化的現象，比如股票價格的波動、氣象數據的變化趨勢，甚至是社交媒體上的熱點話題演變。這本書恰好填補瞭我在這方麵的知識空白。它不僅僅是羅列公式和理論，而是通過大量的案例分析，將抽象的概念變得生動形象。我尤其喜歡書中對不同時間序列模型（比如ARIMA、GARCH等）的講解，作者總是能循序漸進地引導讀者理解模型的原理、假設條件以及適用場景。閱讀過程中，我甚至能夠想象自己正在處理真實的數據集，運用書中學到的方法去探索數據背後的故事。雖然我還沒有完全讀完，但已經迫不及待地想將這些知識應用到實際工作中，去解讀那些看似雜亂無章的時間序列數據，從中發掘有價值的洞見。這本書無疑是我近期最滿意的一次購書體驗，強烈推薦給所有對數據分析和時間序列感興趣的朋友。