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） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

詹姆斯·D·汉密尔顿 著，夏晓华 译

图书标签:

• 时间序列分析
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 预测
• 建模
• 金融
• 数据分析
• 经济科学
• 方法论

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300202136

版次：1

商品编码：11614317

包装：平装

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

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。从最简单的原理出发，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。

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

目录

（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 高斯过程的最优预测
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 普通最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最小二乘法回顾
8．2 一般条件下的普通最小二乘法
8．3 广义最小二乘法
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 工具变量与两阶段最小二乘法
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 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最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

前言/序言

好的，为您撰写一本与您提供的书名《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）》不相关的图书简介。 --- 书名： 《全球供应链的韧性与重塑：数字经济时代的风险管理与战略优化》 作者： [此处可虚构一位资深行业专家或学者的名字，例如：王建明 教授] 出版社： [此处可虚构一家信誉良好的学术或专业出版社的名称，例如：未来视野出版社] 图书简介 在当今世界，全球供应链已经成为衡量一个国家或企业核心竞争力的关键指标。从新冠疫情的冲击到地缘政治的波动，再到气候变化带来的极端天气，一连串的“黑天鹅”与“灰犀牛”事件，无情地揭示了传统线性、低成本导向的供应链结构的脆弱性。我们正站在一个历史性的十字路口：是固守过去的效率至上原则，还是拥抱面向未来的韧性与可持续性？ 《全球供应链的韧性与重塑》正是为应对这一时代挑战而精心撰写的一部深度专业著作。本书并非停留在对供应链中断事件的表面描述，而是深入剖析了驱动全球供应链重塑的核心动力、新兴的技术赋能，以及企业必须采取的战略性变革路径。 第一部分：韧性本质与诊断框架 本书开篇即对“供应链韧性”进行了系统性的界定和量化分析。韧性不再是模糊的概念，而是可以通过科学模型进行评估的战略资产。我们引入了多维风险暴露指数（MREI），该模型综合考虑了地理集中度、供应商多样性、物流瓶颈以及政治稳定度等关键变量，帮助管理者准确识别供应链的薄弱环节。 本部分详细探讨了后疫情时代供应链面临的四大核心风险：结构性风险（如单一来源依赖和库存策略失衡）、操作性风险（如港口拥堵和劳动力短缺）、金融风险（如汇率波动和信用链断裂），以及可持续性风险（如碳排放法规趋严和ESG合规压力）。通过对全球数十个典型案例的深度复盘，本书揭示了不同行业（如半导体、制药、快速消费品）在应对冲击时所采取的差异化策略及其成效。 第二部分：数字化赋能与智能决策 现代供应链的重塑，离不开先进信息技术的驱动。本书花费大量篇幅聚焦于工业4.0技术如何从根本上提升供应链的可视性、预测能力和响应速度。 数字孪生（Digital Twin）的应用： 我们展示了如何构建端到端的供应链数字孪生模型，实时模拟不同情景下的影响，从而实现“预见性调度”而非“反应性修复”。 区块链与可信交易： 探讨了区块链技术在增强跨境贸易透明度、确保产品原产地和合规性方面的革命性潜力，尤其是在高价值和高监管行业中的落地实践。 人工智能与需求预测的飞跃： 区别于传统的统计预测方法，本书深入介绍了基于深度学习的先进预测模型如何整合宏观经济指标、社交媒体情绪和实时库存数据，将预测精度提高至前所未有的水平，从而有效规避“牛鞭效应”。 第三部分：供应链的区域化与多元化战略 面对地缘政治风险的上升，企业正在从“全球化”向“区域化”（Regionalization）和“友岸外包”（Friend-shoring）加速转型。本书系统梳理了新兴的供应链地理布局模式： 1. 近岸外包（Nearshoring）与再工业化： 分析了北美、欧洲等发达经济体推动制造业回流的驱动因素、政策激励以及对新兴市场的溢出效应。 2. “中国+N”战略的精细化管理： 针对在中国拥有深厚基础的跨国企业，本书提供了如何构建冗余备份网络，平衡成本效益与战略安全性的实操指南。 3. 弹性网络的构建： 强调构建“多源、多地、多渠道”的弹性网络架构，确保在任何单一节点失效时，系统仍能保持关键业务的持续运行。这涉及供应商层级的重新划分、缓冲库存的战略部署以及跨区域物流协同机制的建立。 第四部分：可持续性与循环经济的整合 未来的供应链必须是绿色的、负责任的。本书认为，可持续性不应被视为成本中心，而应是创新和价值创造的新驱动力。我们探讨了如何将循环经济原则嵌入供应链设计中，包括产品生命周期管理、逆向物流的优化、以及如何利用碳足迹追踪技术，将环境绩效纳入供应商的评估体系。通过对标全球领先企业的实践，本书展示了如何实现环境目标与经济效益的协同增长。 本书特色： 理论与实务的完美结合： 融合了最新的运筹学模型、信息系统架构与全球商业案例研究。 前瞻性视野： 重点关注未来五年内可能颠覆现有格局的技术和政策变化。 操作指南： 提供了风险评估工具包和供应链重塑的路线图，适用于企业高层管理者、供应链总监、物流规划师及相关领域的政策制定者。 《全球供应链的韧性与重塑》是理解和驾驭复杂多变全球商业环境的必备案头工具，它指引企业从被动应对危机，走向主动塑造未来的竞争优势。它清晰地描绘出一条通往更安全、更智能、更可持续的全球供应链的实践路径。 ---

评分☆☆☆☆☆

终于收到这套《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）了，真是激动人心！作为一名对经济数据和市场波动充满好奇的研究生，我一直渴望找到一本既有深度又不失严谨的教材来系统学习时间序列分析。这套书的封面设计就散发着专业与学术的气息，厚实的上下两册也预示着其内容的丰富程度。我尤其看重“经济科学译丛”和“‘十一五’国家重点图书出版规划项目”这两个标签，它们通常意味着书籍的引进质量很高，并且经过了严格的学术评审，内容权威性毋庸置疑。我期待书中能够详细阐述ARIMA模型、GARCH模型等经典时间序列模型的原理、推导过程以及在经济学中的应用案例。同时，我也希望它能涵盖一些前沿的统计方法，例如状态空间模型、贝叶斯时间序列分析等，能够帮助我应对日益复杂多变的经济现象。之前在阅读相关文献时，经常遇到一些难以理解的统计概念和模型，希望这套书能够一一解答我的疑惑，让我真正掌握时间序列分析的核心技术，为我的学术研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界摸爬滚打多年的老研究者，我深知一本好的教科书对于培养人才和推动学科发展的重要性。《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）的出现，无疑是统计学和经济学领域的一件盛事。这套书的作者在时间序列分析领域享有盛誉，再加上“十一五”国家重点图书出版规划项目的背书，预示着它将是一部具有里程碑意义的著作。我非常期待它能够系统地梳理和总结时间序列分析的最新进展，尤其是那些在计量经济学、金融学等领域得到广泛应用的模型和方法。我尤其关心书中对模型选择、估计和检验的讨论，以及如何处理时间序列中的异方差、自相关等问题。我还希望书中能够包含一些关于因果推断和预测准确性评估的章节，这些都是实证研究中至关重要的环节。一套完整的上下册，也意味着它能够从基础理论到高级应用，为读者提供一个全面的学习路径，绝对是值得收藏和深入研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融领域工作的分析师，工作中经常需要处理大量的股票价格、汇率、利率等时间序列数据。过去，我主要依赖一些零散的资料和软件自带的说明文档来理解和应用时间序列模型，效果总是差强人意。这次入手《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），纯粹是抱着“试一试”的心态，但翻开第一页，就被其严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。书中对经典模型如单位根检验、协整分析的讲解，详尽得让我惊叹，不仅解释了“是什么”，更深入剖析了“为什么”，让我对模型背后的统计理论有了更深的理解。我非常期待书中关于模型诊断、非线性时间序列分析以及面板数据时间序列模型的内容，这些都是我工作中经常遇到的难题，希望能通过这本书找到有效的解决方案。上下册的配置也显得非常用心，理论与实践的结合应该会更加紧密，让我在理论学习的同时，也能获得实际操作的指导，从而提升我的工作效率和分析能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对经济学理论和实证研究都充满热情的爱好者，虽然我并非科班出身，但对通过数据来理解经济运行的规律一直抱有浓厚的兴趣。偶然间得知《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）这套书，就被其“经济科学译丛”的定位深深吸引。我知道，经济科学领域的优秀著作能够被引进并列入国家重点图书出版规划，其学术价值和影响力必然非同一般。我期待这套书能够用一种相对易懂但又不失严谨的方式，向我介绍时间序列分析的核心思想和方法。我希望书中能够提供丰富的图表和实例，帮助我直观地理解那些抽象的统计概念，例如如何通过可视化手段来识别时间序列的趋势、季节性和周期性，以及如何解读模型拟合的结果。更重要的是，我希望这本书能引导我思考，在不同的经济情境下，应该选择哪种时间序列模型，以及如何根据实证结果来解释经济现象，从而拓展我的经济学视野。

评分☆☆☆☆☆

我是一位刚开始接触计量经济学和数据分析的本科生，对于各种复杂的统计模型感到既好奇又有些畏惧。《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）这套书，虽然名字听起来很高深，但“译丛”和“重点图书”的标签让我相信它的质量。我希望这本书能够成为我学习时间序列分析的“领路人”。我特别期待书中能够从最基础的概念讲起，比如什么是时间序列，时间序列有哪些基本特征，以及为什么需要专门的时间序列分析方法。我希望书中能够用通俗易懂的语言解释像是“平稳性”、“自回归”、“移动平均”等概念，并配以简单的例子。我也希望书中能够介绍一些实用的软件操作技巧，比如如何使用R或者Python来生成时间序列图、拟合模型等，让我能够亲自动手去验证书中的内容。能够拥有一套完整的上下册，意味着我可以系统地学习，从入门到进阶，为我未来的学术生涯打下坚实的基础，克服对统计模型的“恐慌感”。

评分☆☆☆☆☆

值得推荐，好书，普及专业知识

评分☆☆☆☆☆

书很不错，纸张也好。比较难，现在在慢慢啃。

评分☆☆☆☆☆

质量非常好，与卖家描述的完全一致，非常满意,真的很喜欢，完全超出期望值，发货速度非常快，包装非常仔细、严实，物流公司服务态度很好，运送速度很快，很满意的一次购物

评分☆☆☆☆☆

物流快，正版，学习一下！

评分☆☆☆☆☆

图书包装精致，小箱子装着三本书，图书非常好，是我想要的书籍。

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

好的，好的，好好了了，好好。

评分☆☆☆☆☆

计量经济学比较权威的教材，不过我看的比较泛

评分☆☆☆☆☆

挺好的，不错，到货还是挺快的，