閾值自迴歸模型和閾值協整理論與方法研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

劉漢中 著

圖書標籤:

• 閾值模型
• 自迴歸
• 協整
• 時間序列
• 計量經濟學
• 金融經濟學
• 非綫性模型
• 閾值迴歸
• 經濟預測
• 模型研究

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 經濟科學齣版社

ISBN：9787514114423

商品編碼：29548003652

包裝：平裝

齣版時間：2011-12-01

基本信息

書名：閾值自迴歸模型和閾值協整理論與方法研究

定價：36.00元

作者：劉漢中

齣版社：經濟科學齣版社

齣版日期：2011-12-01

ISBN：9787514114423

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

---

內容提要

---

研究錶明許多經濟變量呈現齣非綫性動態調整機製，如果仍然采用綫性自迴歸模型來描述這些經濟變量的動態機製是不閤適的，這無疑對經典時間序列分析方法論提齣瞭新的挑戰。近年來，閾值自迴歸(ThresholdAutoregression，TAR)方法已成為時間序列非綫性建模的主要研究領域之一。TAR原理方法是基於“分段”綫性逼近，即把時間序列分割成幾個機製，每個機製上都采用不同的綫性自迴歸模型進行逼近，刻畫瞭時間序列在不同機製中呈現不同的動態特徵。《閾值自迴歸模型和閾值協整理論與方法研究》針對閾值自迴歸和閾值協整的理論方法，研究各檢驗與估計方法的優缺點，對有關檢驗和估計方法進行改進，從理論上證明改進方法的適用性，並采取Monte—Cado模擬技術揭示新方法相對於舊方法的優越性。具體而言，本書共分8章內容，從各個方麵研究閾值自迴歸和閾值協整理論方法。

目錄

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

閾值自迴歸模型與閾值協整理論：探索非綫性動態係統中的隱藏規律 本書深入探討瞭統計學和計量經濟學領域中兩個至關重要的概念——閾值自迴歸（TAR）模型和閾值協整理論。在自然界、社會經濟活動乃至生物係統中，許多現象的演化路徑並非簡單的綫性關係所能概括。它們往往錶現齣顯著的非綫性特徵，即係統的行為模式會隨著某個（或多個）觀測變量的取值跨越特定閾值而發生根本性的轉變。本書正是緻力於揭示並量化這些非綫性動態過程，為理解和預測復雜係統提供一套嚴謹的理論框架和實用的分析工具。 第一部分：閾值自迴歸模型（TAR）——捕捉非綫性切換的奧秘 TAR 模型是分析和建模具有閾值效應時間序列數據的核心工具。其基本思想在於，一個時間序列的當前值不僅依賴於其自身的曆史值，而且這種依賴關係會根據某個（或多個）“門限變量”（threshold variable）是否跨越某個預設的“閾值”（threshold）而呈現齣不同的形式。這就像一個開關，當門限變量處於某個區間時，係統按照一種規律運行；當它跨越瞭某個界限，係統的運行機製則會切換到另一種模式。 本書將從TAR模型的基本概念入手，清晰地闡釋其數學結構。我們將詳細介紹單變量TAR模型，例如經典的 Chan（1990）的門限自迴歸（TAR）模型，它將時間序列分解為不同區域，每個區域內應用獨立的自迴歸（AR）過程。例如，在一個經濟周期模型中，經濟增長率可能在繁榮期與衰退期錶現齣不同的自迴歸結構，而GDP增長率本身或通貨膨脹率就可以作為門限變量。 隨後，本書將進一步拓展至 多變量TAR模型，以及 嚮量自迴歸（VAR）模型的閾值擴展，即嚮量閾值自迴歸（VTAR）模型。VTAR模型能夠同時處理多個時間序列之間的非綫性關係，捕捉到不同變量之間在跨越特定閾值時相互作用模式的切換。例如，在分析股票市場時，一個市場的波動性（門限變量）可能影響其他市場（被解釋變量）的迴歸係數，從而展現齣不同市場的聯動效應也會隨之改變。 在模型構建方麵，本書將詳細講解 門限變量的選取 和 閾值的估計。門限變量的選取需要基於理論和數據的探索，而閾值的估計則是TAR模型分析的關鍵步驟。我們將介紹 非參數估計方法，如 網格搜索（grid search） 或 最優分割（optimal segmentation） 方法，以及 基於統計檢驗的閾值確定方法，例如 Least Squares Cross-Validation（LSCV） 等。這些方法旨在找到最能解釋數據非綫性特徵的門限變量和閾值。 此外，本書還將深入探討TAR模型的 參數估計。當門限值被確定後，每個區域內的AR參數通常可以通過 條件最小二乘法（Conditional Least Squares） 來估計。我們將詳細推導這些估計量的性質，包括其一緻性（consistency）和漸近正態性（asymptotic normality），並討論如何進行參數的有效檢驗。 在模型診斷方麵，本書不會忽視對TAR模型擬閤優度的評估。我們將介紹 殘差分析，例如檢查殘差的自相關性、異方差性和正態性，以及 模型選擇準則，如 赤池信息準則（AIC） 和 貝葉斯信息準則（BIC），以幫助讀者選擇最優的TAR模型。 最後，本書將通過多個 實際案例分析，展示TAR模型在不同領域的應用。例如，在宏觀經濟學中，用於分析貨幣政策傳導機製、通貨膨脹動態；在金融學中，用於刻畫資産價格波動、市場風險管理；在生態學中，用於研究種群數量的周期性波動。這些案例將幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第二部分：閾值協整理論與方法——揭示非綫性動態關係中的長期均衡 當兩個或多個時間序列之間存在長期穩定關係時，我們稱之為協整。然而，在現實世界中，這種長期關係並非總是綫性的，它也可能受到閾值效應的影響。例如，兩個國傢之間的匯率可能在正常波動範圍內呈現齣一定的協整關係，但當匯率波動幅度過大，跨越某個預設的“正常”範圍時，這種關係可能會被打破，或者轉變為另一種非綫性形式。閾值協整理論 正是為瞭解決這類問題而生。 本書將首先迴顧 傳統的協整理論，包括 Engle-Granger兩步法 和 Johansen檢驗，為讀者建立堅實的背景知識。在此基礎上，我們將引入 閾值協整（Threshold Cointegration） 的概念，解釋其核心思想：即變量之間的長期均衡關係會隨著某個（或多個）變量的取值跨越特定閾值而發生轉變。 我們將詳細介紹 閾值協整模型的構建。這通常涉及將傳統的嚮量誤差修正模型（VECM）與TAR模型相結閤。例如，一個 嚮量誤差修正模型的閾值擴展（TVECM） 可以被用來刻畫這種非綫性協整關係。我們將闡明，在正常區域內，誤差修正項（錶示偏離均衡的程度）的修正速度可能與在異常區域內不同。 本書將重點講解 閾值協整關係的檢驗方法。與TAR模型類似，閾值協整模型也需要確定門限變量和閾值。我們將介紹 基於似然比檢驗（Likelihood Ratio Test） 或 信息準則 來檢驗是否存在閾值協整以及確定最優閾值的方法。這些檢驗方法將幫助我們判斷變量之間是否存在非綫性的長期均衡關係，以及這種關係的“切換點”在哪裏。 在模型參數估計方麵，我們將討論 TVECM模型的參數估計。在確定瞭門限和門限變量後，模型的參數通常可以通過 非綫性最小二乘法（Nonlinear Least Squares） 或 最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation） 來估計。我們將分析這些估計量的統計性質，並探討如何進行參數的假設檢驗。 本書還將深入探討 閾值協整模型的解釋和應用。例如，在國際金融領域，用於分析不同國傢間資産價格的非綫性聯動關係，以及貨幣政策在不同經濟狀態下的傳導效應。在環境科學中，可以用於研究氣候變量之間在極端事件發生時的非綫性依賴關係。 此外，本書還將介紹 多重閾值協整模型，以及 考慮內生門限變量的協整模型。這些更復雜的模型能夠更精細地捕捉現實世界中可能存在的復雜非綫性動態關係。 理論深度與實踐指導的融閤 本書的寫作宗旨是兼顧理論的嚴謹性和實踐的可操作性。在理論層麵，我們力求深入剖析TAR模型和閾值協整理論的數學基礎，嚴謹推導關鍵定理，並討論模型的漸近性質。在方法層麵，我們提供瞭詳細的算法步驟和模型構建指南，並輔以易於理解的圖示和僞代碼。 本書適用於對時間序列分析、計量經濟學、金融計量學、經濟預測、數據科學等領域感興趣的研究人員、學者、研究生以及對非綫性動態係統有深入瞭解需求的專業人士。通過閱讀本書，讀者將能夠： 深刻理解 具有閾值效應的非綫性時間序列數據的內在特徵。 掌握 構建和估計TAR模型以及閾值協整模型的核心技術。 熟練運用 各種統計檢驗方法來識彆和量化非綫性關係。 能夠分析 實際數據，發現隱藏在復雜動態係統中的結構性轉變和長期均衡。 為 建立更精確的模型、做齣更可靠的預測以及製定更有效的決策提供理論和方法支持。 本書旨在填補現有文獻中在TAR模型和閾值協整理論綜閤性論述方麵的空白，為讀者提供一個全麵、深入的學習和研究平颱。我們相信，通過本書的學習，讀者將能夠更有效地駕馭復雜的非綫性動態世界，從看似混亂的數據中挖掘齣寶貴的洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名聽起來就充滿瞭學術的嚴謹性，我拿到手的時候，首先被它的厚度和排版吸引住瞭。裝幀設計非常專業，看得齣是經過精心打磨的齣版物。內頁的紙張質量也很好，閱讀起來眼睛非常舒適，長時間盯著復雜的公式和圖錶也不會感到疲勞。我個人對這個領域的研究興趣由來已久，但一直苦於缺乏一本係統、深入的教材能夠將“閾值”和“自迴歸”這兩個概念在理論和實踐層麵完美結閤起來。這本書顯然填補瞭這一空白。特彆是它對模型設定的討論，從理論基礎的鋪陳到實際應用中的難點解析，都處理得非常到位。我尤其欣賞作者在引入新概念時所采用的循序漸進的邏輯，讓人感覺即便是初學者也能逐步跟上高深的理論構建過程。對於任何想深入理解時間序列分析中非綫性特徵的讀者來說，這本著作無疑是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注計量經濟模型發展的研究者，我必須承認，這本書在方法論上的創新性是它最吸引我的地方。它不僅僅是現有理論的梳理和總結，更包含瞭許多前沿的研究視角。特彆是關於高維時間序列在閾值效應下的處理，書中的某些章節對於如何在高維空間中有效識彆和估計非綫性切換點，提齣瞭獨到的見解和高效的計算策略。閱讀這些部分時，我甚至需要放慢速度，反復揣摩其中的數學細節，因為它確實觸及瞭該領域研究的前沿。作者的行文風格非常沉穩而又不失洞察力，總能在看似平凡的公式中，揭示齣深刻的統計學含義。這本書無疑是為那些希望站在學術前沿、進行原創性研究的同行們量身定製的。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書的閱讀體驗是漸入佳境的。起初，那些嚴密的數學符號可能會讓人略感壓力，但隨著閱讀的深入，你會發現作者鋪設的邏輯鏈條是如此的清晰有力。它最成功的地方在於，它成功地架起瞭一座溝通理論與實踐的橋梁。在討論完復雜的理論推導後，作者總會緊接著用一個貼閤實際的例子來印證其有效性，這種教學相長的安排極大地增強瞭可讀性和應用價值。對於希望將先進的非綫性時間序列模型應用到復雜係統（比如宏觀經濟波動、資産定價模型等）分析中的讀者來說，這本書不僅僅是一本工具書，更像是一份詳盡的“操作手冊”和一份富有啓發性的“研究綱領”。它讓我對未來的建模工作有瞭更清晰、更自信的方嚮感。

評分☆☆☆☆☆

初翻這本書，我立刻被其中對統計學基本原理的紮實迴顧所摺服。作者並沒有急於跳入復雜的模型構建，而是首先花瞭大篇幅重新審視瞭經典的時間序列模型，這為後續引入“閾值”概念提供瞭堅實的理論基礎。這種做法非常高明，因為它確保瞭讀者無論背景如何，都能在同一認知水平上進行後續的學習。我注意到書中對各種假設檢驗的討論極其詳盡，無論是原假設的設定還是備擇假設的建立，都給齣瞭嚴謹的數學推導。更重要的是，它不僅停留在公式層麵，還結閤瞭大量的經濟學、金融學背景案例來闡釋這些檢驗在真實世界中的意義。閱讀過程中，我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在與作者一同進行一場嚴謹的學術探究，每一步的邏輯推演都讓人信服。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人驚嘆。它對“協整理論”與“閾值”的融閤探索，簡直可以稱得上是該領域的一個裏程碑式的進步。我過去讀過不少關於協整關係的書籍，但大多集中在綫性框架內，對於結構突變或非綫性轉換下的協整關係探討較為膚淺。這本書則完全不同，它係統地構建瞭一整套處理非綫性協整的數學框架，從模型識彆到參數估計，每一個環節都有細緻的公式展示和算法描述。對我這個應用研究者而言，最實用的部分在於書中對不同閾值設定方法的比較分析，以及如何根據實際數據特性選擇最優方法的指南。這比單純的理論闡述要有價值得多，它直接指導瞭我的實證研究方嚮，讓我避開瞭許多不必要的彎路。