人大時間序列分析（經濟科學譯叢；“十一五”國傢重點圖書齣版規劃項目）（上下冊） 時間序列分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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詹姆斯·D·漢密爾頓 著，夏曉華 譯

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 人大經濟學
• 經濟科學
• 預測
• 建模
• 金融
• 數據分析

店鋪： 文天雅圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300202136wty

商品編碼：27279145366

叢書名： 經濟科學譯叢

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：948

套裝數量：2

正文語種：中文

內容簡介

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。作者一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、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。

作者簡介

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。

內頁插圖

（上冊）
第1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 第1章性質證明
第1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 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
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
第10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 第10章性質證明
第10章習題
第10章參考文獻
第11章 嚮量自迴歸
11．1 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 第11章性質證明
附錄11．B 解析導數的計算
第11章習題
第11章參考文獻
第12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 第12章性質證明
第12章習題
第12章參考文獻
第13章 卡爾曼濾波
13．1 動態的狀態空間錶達
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 第13章性質證明
第13章習題
第13章參考文獻
第14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 第14章性質證明
第14章習題
第14章參考文獻 （下冊）
第15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 第15章部分公式的推導
第15章參考文獻
第16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 第16章部分公式的推導
第16章習題
第16章參考文獻
第17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 第16章性質證明
第17章習題
第17章參考文獻
第18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 第18章性質證明
第18章習題
第18章參考文獻
第19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 第19章性質證明
第19章習題
第19章參考文獻
第20章 協整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

前言/序言

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精妙洞察：解鎖經濟周期與市場動態的秘密 在瞬息萬變的經濟世界中，理解和預測未來的走嚮是每一個決策者、研究者和投資者的核心訴求。宏觀經濟的潮起潮落，微觀市場的跌宕起伏，無不受到時間維度上復雜因素的深刻影響。我們生活在一個由數據驅動的時代，而這些數據，大多數都帶有強烈的時間印記。如何從這些連續不斷的數據流中提取有價值的信息，揭示隱藏的模式，洞察未來的趨勢，已經成為一門至關重要的科學。 本書，並非一本關於特定學術著作的介紹，而是旨在勾勒齣一幅時間序列分析在經濟科學領域應用的宏大圖景，揭示其如何成為理解經濟運行規律、洞察市場動態、輔助科學決策的強大工具。我們將一同探索，那些看似雜亂無章的經濟數據背後，究竟隱藏著怎樣的規律與奧秘，又該如何運用科學嚴謹的方法，將它們轉化為洞察未來的智慧。 時間序列的本質：數據的脈絡與經濟的脈搏 時間序列，顧名思義，是指按照時間順序排列的一組數據。從宏觀經濟的GDP增長率、通貨膨脹指數，到微觀市場的股票價格、匯率波動，再到企業層麵的銷售額、生産成本，幾乎所有經濟活動都會産生具有時間屬性的數據。這些數據並非孤立存在，它們之間存在著韆絲萬縷的聯係，共同描繪齣經濟發展的軌跡。 時間序列分析的核心，正是要捕捉這些數據隨時間變化的規律。它不僅僅是簡單地記錄事實，更重要的是要去理解這些變化背後的驅動因素。例如，一個國傢的GDP增長率，受到投資、消費、齣口、政府政策、技術進步、國際環境等多種因素的影響，而這些影響又往往隨著時間的推移而顯現。通貨膨脹的齣現，可能與貨幣供應量、總需求、生産成本、預期等因素有關，這些因素的動態演變直接體現在價格指數的時間序列中。 更進一步，時間序列分析還緻力於發現數據中隱藏的周期性、趨勢性、季節性以及隨機性成分。經濟活動往往呈現齣一定的周期性，如經濟的繁榮與衰退；許多經濟變量存在長期增長或下降的趨勢；季節性因素也會對某些經濟指標産生規律性的影響，比如零售業在節假日的銷售高峰。識彆並量化這些成分，有助於我們更深入地理解經濟現象，並為預測提供重要的基礎。 方法論的深度：構建理性分析的框架 要有效地處理和分析時間序列數據，需要一套係統而強大的方法論。這門學科的發展，匯聚瞭統計學、計量經濟學、數學以及計算機科學的智慧。 首先，數據預處理是基礎。原始的時間序列數據往往需要進行平滑、去噪、差分等操作，以消除異常值、平緩波動，並使其滿足後續模型的基本假設。例如，對於非平穩時間序列，差分是一種常用的技術，可以將非平穩序列轉化為平穩序列，從而更容易進行建模。 接著，描述性統計與可視化能夠幫助我們初步瞭解數據的特徵。繪製時間序列圖，觀察其趨勢、周期和波動；計算自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF），揭示數據之間的綫性依賴關係，這是識彆模型的重要依據。 核心模型構建方麵，經典的ARIMA模型（自迴歸積分滑動平均模型）是時間序列分析的基石。ARIMA模型能夠捕捉序列的自迴歸（AR）、滑動平均（MA）以及差分（I）的特性，在許多經濟變量的建模中錶現齣色。通過模型的識彆、估計和診斷，我們可以構建一個描述數據生成機製的數學模型。 然而，經濟現實往往比ARIMA模型更為復雜。條件異方差模型（如ARCH、GARCH模型）的齣現，極大地拓展瞭時間序列分析的能力。這些模型能夠捕捉金融時間序列中常見的“波動率聚集”現象，即大的價格變動往往會伴隨著大的變動，小的變動則會伴隨著小的變動。這對於風險管理、期權定價等領域至關重要。 對於存在多個相互關聯的時間序列，嚮量自迴歸（VAR）模型提供瞭一種強大的分析框架。VAR模型能夠同時考慮多個變量之間的動態相互影響，從而揭示更深層次的經濟聯係。例如，分析貨幣政策、通貨膨脹和經濟增長之間的相互作用，VAR模型就能提供有力的工具。 此外，狀態空間模型（State-Space Models）和卡爾曼濾波（Kalman Filtering）為處理更復雜、更動態的係統提供瞭解決方案。它們能夠將觀測到的數據與不可觀測的潛在狀態聯係起來，對於估計經濟中的“隱藏變量”，如潛在産齣、經濟周期相位等，具有重要意義。 近年來，機器學習和深度學習在時間序列分析領域的應用也日益廣泛。神經網絡，尤其是循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU），在處理非綫性、長期的依賴關係方麵展現齣強大的潛力，為更精細化的預測和異常檢測提供瞭新的思路。 經濟科學的驅動力：應用與價值的體現 時間序列分析之所以在經濟科學領域占據如此重要的地位，離不開其廣泛而深刻的應用價值。 宏觀經濟預測與政策評估是時間序列分析最經典的領域之一。通過對GDP、通貨膨脹、失業率等關鍵宏觀經濟指標的時間序列進行建模和預測，可以幫助政府和中央銀行製定更有效的經濟政策。例如，預測未來通貨膨脹的趨勢，有助於中央銀行決定是否需要調整利率；預測經濟衰退的風險，則能促使政府考慮采取財政刺激措施。同時，時間序列模型也可以用來評估已實施政策的效果，例如，通過比較政策實施前後經濟指標的變化，來衡量政策的影響程度。 金融市場的分析與投資決策是時間序列分析的另一個重要陣地。股票價格、債券收益率、匯率、商品價格等金融資産的價格變動，本質上就是一係列具有高度噪聲和復雜動態的時間序列。利用時間序列模型，投資者可以分析資産的波動性、預測價格走勢、構建最優的投資組閤，並進行風險管理。例如，GARCH模型被廣泛用於計算金融資産的VaR（Value at Risk），為風險控製提供量化依據。 企業經營管理也離不開時間序列分析。企業可以利用曆史銷售數據的時間序列分析，來預測未來的銷售需求，從而優化庫存管理、生産計劃和供應鏈。對成本、利潤、現金流等關鍵財務指標進行時間序列分析，有助於企業更好地監控經營狀況，發現潛在的經營風險，並製定相應的改進措施。 計量經濟學研究是時間序列分析的溫床和應用場。許多計量經濟學研究的核心問題，都涉及到經濟變量隨時間變化的動態關係。例如，研究貨幣政策傳導機製，就需要在模型中考慮貨幣供應量、利率、投資、産齣等變量隨時間的變化及其相互影響。時間序列模型提供瞭嚴謹的工具來檢驗和量化這些動態關係。 風險管理與災害預測也受益於時間序列分析。例如，對自然災害（如地震、洪水）發生頻率的時間序列進行分析，有助於評估未來的風險概率。在金融領域，對市場極端事件的時間序列進行分析，能夠幫助識彆潛在的係統性風險。 挑戰與前沿：探索未知的邊界 盡管時間序列分析在經濟科學領域取得瞭巨大的成就，但它仍然麵臨著諸多挑戰，並不斷嚮更廣闊的前沿領域探索。 非綫性和復雜依賴關係：現實世界的經濟係統往往是非綫性的，變量之間的關係錯綜復雜，傳統的綫性模型可能難以完全捕捉。如何更有效地建模和預測非綫性動態，是當前研究的重要方嚮。 大數據與高頻數據：隨著數據量的爆炸式增長，以及金融市場高頻交易的普及，如何處理海量、高維度、高頻率的時間序列數據，對計算能力和算法提齣瞭更高的要求。 模型的可解釋性：尤其是在引入復雜的機器學習模型後，如何保證模型的解釋性，讓決策者理解模型做齣預測的依據，從而建立信任，是一個重要的課題。 多源異構數據融閤：經濟現象的形成往往受到多種類型數據的共同影響，如何有效地融閤來自不同渠道、不同格式的數據，構建更全麵的分析模型，是未來的一個重要發展方嚮。 不確定性和魯棒性：經濟係統 inherently 存在不確定性，模型預測的結果也並非絕對準確。如何構建更魯棒的模型，使其在麵對數據擾動和模型誤設時錶現穩定，是一個持續的挑戰。 對“黑天鵝”事件的應對：預測偶發性、顛覆性事件（“黑天鵝”）是時間序列分析的巨大難題。雖然完全預測是不可能的，但通過分析曆史數據中的極端事件，識彆潛在的風險信號，並製定應對策略，仍然具有重要的意義。 總結 時間序列分析，作為一門連接過去、理解現在、預測未來的科學，為我們理解瞬息萬變的經濟世界提供瞭強大的分析工具和深刻的洞察力。它不僅僅是數學公式的堆砌，更是對經濟運行規律的精妙捕捉，是對市場動態的理性解讀。從宏觀經濟的潮汐，到微觀市場的波動，時間序列分析的觸角無處不在，它幫助我們撥開迷霧，看清前方的道路，為科學決策提供堅實的基礎。隨著技術的不斷進步和理論的日益深化，時間序列分析必將在經濟科學領域扮演更加重要的角色，為人類社會的發展貢獻更大的智慧。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對時間序列分析一直有些畏懼，總覺得它是一個非常數學化、抽象的領域。但最近工作上需要用到一些時間序列預測的方法，不得不硬著頭皮去學習。偶然的機會看到瞭這套《人大時間序列分析》（上下冊），它作為“十一五”國傢重點圖書齣版規劃項目，聽起來就不是那種“速成”的書籍，而是比較紮實的學術讀物。雖然我還沒來得及深入閱讀，但僅僅是看目錄，就覺得內容非常全麵。我特彆希望能從中找到關於如何處理非平穩序列、如何進行模型診斷以及如何進行多變量時間序列分析的清晰講解。市麵上有些書會把各種模型羅列齣來，但缺乏係統性的闡述，讓人感覺知識點很零散。我希望這套書能夠提供一個清晰的框架，讓我能夠理解不同模型之間的聯係和適用場景，而不是簡單地記憶各種公式。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在攻讀經濟學博士的學生，時間序列分析是我的研究領域中不可或缺的工具。在選擇教材時，我一直秉持著“精益求精”的態度，因為一本好的教材不僅能幫助我理解理論，更能為我的論文研究打下堅實的基礎。這套《人大時間序列分析》上下冊，因為其“十一五”國傢重點圖書齣版規劃項目的身份，以及“經濟科學譯叢”的定位，早已在我心中占據瞭重要位置。我聽說這套書的譯本質量非常高，能夠準確地傳達原著的思想和精髓，這對於我們這些非英語母語的研究者來說至關重要。我特彆期待書中能夠包含一些關於結構性突變、非綫性時間序列模型等前沿內容，因為這些是當前經濟學研究的熱點方嚮。同時，我也希望書中提供的案例分析能夠具有代錶性，能夠引導我思考如何將理論模型應用於分析真實的經濟問題，例如通貨膨脹的預測、經濟周期的識彆等等。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛入手瞭這套《人大時間序列分析》的上下冊，初步翻閱瞭一下，首先就被其嚴謹的結構和清晰的邏輯所吸引。雖然我並不是經濟學專業的科班齣身，但作為一名對宏觀經濟數據和金融市場變化非常關注的投資者，我深知掌握時間序列分析的重要性。市麵上很多關於時間序列的書籍，常常會在一些基礎概念上含糊其辭，或者直接跳到復雜的模型，這對於我這樣需要從頭開始構建知識體係的讀者來說，實在是一個不小的挑戰。然而，這套書似乎在這方麵做得相當不錯。它從最基礎的平穩性、自相關性這些概念講起，循序漸進，一點一點地鋪墊，讓你在不知不覺中就理解瞭各種模型的內在聯係。我尤其期待它在介紹ARIMA模型、GARCH模型等經典方法時，能夠給齣詳盡的案例和解讀，讓我能夠真正理解這些模型是如何捕捉經濟數據的波動和趨勢的。畢竟，理論學得再好，如果不能有效地應用於實際，那也隻是紙上談兵。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，能夠理解和預測經濟變量的動態變化，是把握經濟趨勢、做齣明智投資決策的關鍵。在眾多經濟學研究工具中，時間序列分析無疑扮演著至關重要的角色。這套《人大時間序列分析》（上下冊），作為“經濟科學譯叢”的一部分，並且入選“十一五”國傢重點圖書齣版規劃項目，無疑為我提供瞭一個接觸高質量學術資源的絕佳機會。我非常期待書中能夠詳細介紹各種時間序列模型的理論基礎，例如ARIMA模型、嚮量自迴歸（VAR）模型、狀態空間模型等，並且能夠深入剖析它們在經濟學中的應用。同時，我也希望書中能夠包含如何運用這些模型來處理實際經濟數據時可能遇到的挑戰，比如數據缺失、異常值處理、模型選擇的原則等。一套優秀的教材，應該能夠幫助讀者建立起堅實的理論體係，並具備將理論應用於實踐的勇氣和能力。

評分☆☆☆☆☆

一直對經濟學中的時間序列分析方法深感興趣，總覺得它能幫助我們更好地理解經濟現象背後的動態規律。這套“人大時間序列分析”上下冊，光看書名就覺得分量十足，而且還是“十一五”國傢重點圖書齣版規劃項目，這至少說明其學術價值和權威性得到瞭官方的認可。我一直希望找一本既有理論深度，又能結閤實際應用的書籍，來係統地學習和掌握時間序列分析的精髓。市麵上確實有一些教材，但往往要麼過於理論化，公式推導讓人望而卻步；要麼過於注重技巧，缺乏紮實的理論基礎。我期待這套書能夠在這兩者之間找到一個完美的平衡點，既能讓我們理解模型背後的原理，又能指導我們在實際經濟數據分析中如何運用這些工具。尤其是在“經濟科學譯叢”這個係列下，通常意味著引進的是國際上比較前沿且經典的學術著作，這讓我對它的內容質量充滿瞭期待。希望它能涵蓋從基礎概念到高級模型，從經典方法到最新研究成果，能夠為我打開時間序列分析的知識大門。