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本教材是国内市场上在理论上对当今时间序列研究领域内的研究成果作了较为严格的处理和介绍，为理论工作者和研究生提供了研究工具。内容简介
本教材是国内市场上在理论上对当今时间序列研究领域内的研究成果作了较为严格的处理和介绍，为理论工作者和研究生提供了研究工具。作者简介
陆懋祖，上海人，20世纪80年代中期赴英留学，获硕士、博士学位，现任英国思克莱德大学商学院经济学教授、思克莱德大学中国学院院长。目录
第一章 单位根过程第二章 单位根过程的假设检验
第三章 多变量单位根过程
第四章 协整过程的性质和表示形式
第五章 协整过程的参数估计和假设检验——最小二乘方法
第六章 协整过程的参数估计和假设检验——最大似然方法
第七章 金融计量经济：变异性与随机变异模型
前言/序言
用户评价
《高级时间序列经济计量学》这本书，对我而言，是一次“启蒙”式的阅读体验。我是一名初涉经济计量学领域的硕士研究生，时间序列分析一直是我的“软肋”。这本书从最基础的概念讲起，比如平稳性、自相关函数、偏自相关函数，然后逐步引入ARIMA模型、SARIMA模型，并详细讲解了模型的识别、估计、诊断和预测等步骤。作者用非常直观的方式解释了时间序列的平稳性，以及如何通过差分和变换来达到平稳。在讲解ARIMA模型时，书中提供了许多清晰的图示，让我能够直观地理解模型的结构。让我印象深刻的是，书中对模型检验的各个方面都进行了细致的讲解，包括残差的自相关检验、异方差检验、正态性检验等，并提供了相应的检验方法和统计量。此外，书中还介绍了季节性时间序列的处理方法，对于分析具有明显季节性规律的经济数据非常有帮助。这本书的语言风格也十分亲切，没有过多的专业术语堆砌，让我能够轻松地理解和吸收知识。这本书为我打下了坚实的时间序列分析基础，让我对未来的学习充满了信心。
评分《高级时间序列经济计量学》这本书，对于任何希望深入理解和掌握时间序列经济计量学的人来说，都是一本不可或缺的参考书。我是一名大学的经济学教授，在多年的教学和科研过程中，我接触过不少关于时间序列分析的书籍，但很多要么过于偏重理论，要么过于侧重应用，很难找到一本既有深度又有广度的教材。这本书在这方面做得非常好。它不仅对时间序列分析的基础理论进行了扎实的讲解，例如平稳性、自相关、偏自相关等，还对ARIMA模型、VAR模型、协整模型等经典模型进行了深入的剖析。更重要的是，书中对一些前沿的、更具挑战性的主题，如高维时间序列、非线性时间序列、以及状态空间模型等，也进行了详尽的介绍，并且引用了大量的最新研究成果。我尤其欣赏书中在处理模型识别和选择问题上的方法论，强调了理论依据和实证检验相结合的重要性。此外，本书提供的案例研究都非常具有代表性，涵盖了宏观经济、金融市场、微观经济等多个领域，并且给出了详细的分析步骤和结果解读。这本书无疑为我更新教学内容、指导学生研究提供了宝贵的资源。
评分我是一名经济学系的研究助理，日常工作需要处理大量的宏观经济数据，并进行相关的计量分析。在过去的几年里，我在时间序列分析方面一直感觉力不从心，常常被复杂的模型和晦涩的统计概念所困扰。直到我接触到这本《高级时间序列经济计量学》，我才真正体会到什么叫做“拨云见日”。这本书以一种非常直观和易于理解的方式，系统地梳理了时间序列经济计量学的核心理论和方法。作者并没有一开始就抛出复杂的公式，而是从时间序列数据的基本特征入手，例如趋势、季节性、周期性、平稳性等，并用通俗易懂的语言进行解释，配以生动的图示，让我迅速建立了对时间序列数据的基本认知。随后，作者循序渐进地介绍了ARIMA模型、VAR模型、VECM模型等经典的时间序列模型，并详细阐述了模型的建立、估计、检验和预测等各个环节。书中大量的实证案例，更是为我提供了宝贵的实践指导。例如，在讲解VAR模型时，作者选取了几个重要的宏观经济变量（如通货膨胀率、失业率、利率等），展示了如何构建VAR模型来分析这些变量之间的动态关系，以及如何进行脉冲响应分析和方差分解，以揭示宏观经济冲击的传导机制。这些内容对我理解宏观经济运行规律、撰写研究报告起到了至关重要的作用。
评分《高级时间序列经济计量学》这本书，在我看来，是一部“百科全书”式的著作，它将时间序列经济计量学领域的大部分重要理论和方法都囊括其中，并且处理得相当得当。我是一名在跨国公司从事市场研究的分析师，我们经常需要分析销售数据、客户行为数据以及宏观经济指标，这些数据往往都具有显著的时间序列特征。过去，我在处理这些数据时，经常感到力不从心，尤其是当数据表现出复杂的非线性和异质性时。这本书的出现，极大地改善了我的分析能力。书中对非线性时间序列模型，如状态转移模型（State-Switching Models）、阈值自回归模型（TAR Models）等，进行了深入的讲解，并提供了相应的案例。这些模型能够有效地捕捉经济变量中的结构性变化和突发事件的影响，对我分析市场波动和预测销售趋势非常有帮助。此外，书中还对高维时间序列的处理方法进行了介绍，例如因子模型和结构性VAR模型，这对于分析大量相互关联的时间序列数据非常有价值。我尤其欣赏书中在处理数据和模型选择上的审慎态度，强调了模型的可解释性和稳健性。这本书让我能够更全面、更深入地理解和利用时间序列数据，为我的决策提供了更坚实的基础。
评分读完《高级时间序列经济计量学》这本书，我最大的感受就是它的“全面性”和“前沿性”。作为一名在数据科学领域探索多年的实践者，我一直对如何有效处理和分析具有时间依赖性的数据充满兴趣。过去，我接触过不少关于时间序列分析的书籍，但很多都侧重于某一类模型，或者理论性过强，缺乏实际应用指导。而这本书则不然，它几乎涵盖了时间序列经济计量学的所有重要领域，从经典的ARIMA模型到当今最前沿的机器学习在时间序列分析中的应用，都进行了详尽的介绍。书中对状态空间模型、动态因子模型、非参数时间序列模型等前沿方法的论述，尤其令我印象深刻。作者不仅清晰地解释了这些模型的理论基础，还提供了实现这些模型的算法和代码示例，这对于我将这些高级方法应用于实际项目非常有帮助。例如，在讲解状态空间模型时，作者详细介绍了卡尔曼滤波器的原理及其在时间序列数据平滑、滤波和预测中的应用，并展示了如何利用R语言实现相关的算法。此外，书中还专门开辟章节讨论了高维时间序列、面板时间序列等新兴的研究方向，让我对未来时间序列分析的发展趋势有了更清晰的认识。可以说，这本书为我打开了一扇通往高级时间序列分析领域的大门，让我能够更自信地应对各种复杂的数据挑战。
评分这本书的封面上印着“高级时间序列经济计量学”几个醒目的大字，光是这几个字就足以让我的心跳加速。我是一名经济学专业的博士生，平日里最头疼的就是时间序列分析，总觉得那些模型和公式像一团乱麻，怎么也理不清头绪。终于，在导师的推荐下，我抱回了这本厚重的著作。翻开第一页，我就被它严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作者从最基础的时间序列概念讲起，逐步深入到ARIMA模型、VAR模型、协整分析等核心内容，每一个概念都解释得鞭辟入里，每一个公式的推导都循序渐进。最让我惊喜的是，书中穿插了大量的案例分析，这些案例都取材于真实的经济数据，让我能够将书本上的理论知识与实际应用相结合。例如，在讲解ARIMA模型时，作者选取了美国GDP季度数据的案例，详细展示了如何识别序列的平稳性、如何确定模型的阶数、如何进行参数估计和模型检验，以及如何利用模型进行短期预测。这个过程不仅让我对ARIMA模型有了更深刻的理解，更让我体会到了计量经济学在预测宏观经济走势中的强大威力。此外，书中还介绍了许多前沿的时间序列模型，如状态空间模型、非线性时间序列模型等，这些内容对我撰写博士论文提供了宝贵的参考。虽然这本书的篇幅不小，但每读完一章，我都会感觉自己对时间序列分析的理解又上了一个台阶。
评分作为一名在金融市场摸爬滚打了多年的交易员，我深知时间序列分析在金融建模和风险管理中的重要性。我一直在寻找一本能够系统讲解高级时间序列计量经济学理论，并且能与实际金融应用紧密结合的教材。偶然的机会，我看到了这本《高级时间序列经济计量学》，便毫不犹豫地购买了。拿到书的那一刻，我就被其扎实的理论基础和丰富的实证内容所震撼。书中对金融时间序列的特性，如异方差性、聚类性、厚尾性等，进行了深入的剖析，并在此基础上介绍了ARCH、GARCH、EGARCH等一系列用于建模和预测金融时间序列波动性的模型。作者在讲解这些模型时，不仅给出了严谨的数学推导，还通过大量的案例，展示了如何在实际的金融数据中应用这些模型，例如，对股票收益率的波动性进行建模和预测，对汇率风险进行量化分析，以及如何利用波动率模型进行风险价值（VaR）的计算。这些案例对我来说非常有启发性，让我能够将抽象的理论知识转化为具体的交易策略和风险控制手段。书中还详细介绍了状态空间模型在资产定价、投资组合优化等领域的应用，这对我拓展金融建模的思路起到了关键作用。总而言之，这本书是一本不可多得的金融时间序列分析的经典之作，强烈推荐给所有从事金融领域研究和实践的同行们。
评分作为一名对数据分析充满热情的自由职业者，我一直致力于拓展自己在不同领域的数据处理和分析能力。时间序列分析是我的重点关注方向之一，因为在很多实际问题中，数据都是按时间顺序排列的。偶然间，我发现了这本《高级时间序列经济计量学》，并被它所展现出的深度和广度所吸引。这本书的叙述方式非常独特，它不仅仅停留在理论的阐述，更着重于对实际问题和数据处理技巧的讲解。例如，书中关于如何处理缺失值、异常值以及如何进行数据平滑和季节性调整的内容，对我来说就非常有价值。在模型介绍方面，本书涵盖了从经典的VAR模型到更高级的动态因子模型，并对每种模型的优劣势进行了比较分析。我尤其欣赏书中关于模型选择的讨论，强调了信息准则（如AIC, BIC）和交叉验证在模型选择中的作用。此外，书中还介绍了如何将时间序列模型与机器学习方法相结合，例如使用LSTMs等神经网络模型进行时间序列预测，这让我对未来的研究方向有了新的启发。这本书让我能够从更广阔的视角来理解时间序列数据，并掌握更灵活、更强大的分析工具，这对于我在不同领域解决实际问题非常有帮助。
评分在我看来，《高级时间序列经济计量学》这本书最大的亮点在于它将理论的严谨性与方法的实用性完美地结合在了一起。我是一名金融工程专业的学生，在学习过程中，我们接触到各种各样的金融模型，而时间序列模型无疑是其中最重要的一类。这本书的作者在讲解每一个模型时，都会先给出清晰的数学推导，然后深入剖析模型的假设和局限性，最后通过丰富的金融案例来展示模型的应用。例如，在讲解GARCH模型族时，作者不仅详细介绍了ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH等模型，还对它们的估计方法、信息准则以及模型选择进行了详细的阐述。更令我赞赏的是，书中还提供了一些关于如何利用这些模型进行风险管理和衍生品定价的指导。对于我这种既需要扎实理论基础又希望能够将其应用于实践的学生来说，这本书无疑是一份宝藏。书中对蒙特卡洛模拟在时间序列分析中的应用也有专门的介绍，这对于理解一些复杂的模型和进行稳健性检验非常有帮助。总之，这本书为我提供了一个系统学习和掌握高级时间序列经济计量学的绝佳平台。
评分我对《高级时间序列经济计量学》这本书的评价是：理论深度与实践价值并存。我是一名在央行从事宏观经济预测工作的研究员，时间序列分析是我们日常工作中不可或缺的工具。过去，我们主要依赖一些相对基础的模型，但随着经济形势的复杂化，我们迫切需要更高级、更精确的分析方法。这本书的出现，恰好满足了我们的需求。书中对经济计量学理论的阐述非常严谨，对模型的推导过程详细而清晰，让我能够深入理解每一个模型的数学本质。例如，在讲解协整分析时，作者不仅解释了协整的定义和意义，还详细介绍了Engle-Granger两步法、Johansen检验等协整检验方法，以及如何利用向量误差修正模型（VECM）进行短期和长期预测。这些内容对我分析长期经济关系、预测宏观经济变量的长期走势非常有帮助。更重要的是，书中提供了大量的实证研究案例，这些案例都基于真实的宏观经济数据，并且使用了最新的统计软件（如EViews, Stata, R）进行操作。通过学习这些案例，我不仅掌握了如何运用这些高级模型，还学会了如何解读模型结果，并将其应用于宏观经济政策分析。这本书无疑为我提升宏观经济预测的精度和深度提供了强大的理论和技术支持。
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评分好！
评分good
评分好！
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评分书有点折了，粗看一眼，看着内容还好。
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