時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型 [Time Series Analysis：Model for Macroeconomic Date Analysis] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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潘澤清 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 宏觀經濟學
• 計量經濟學
• 數據分析
• 經濟預測
• 模型
• 統計學
• 金融
• R語言
• Python

齣版社： 經濟科學齣版社

ISBN：9787514180978

版次：1

商品編碼：12170223

包裝：平裝

外文名稱：Time Series Analysis：Model for Macroeconomic Date Analysis

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：230

字數：230000###

內容簡介

　　《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》的特點主要錶現在係統性、基礎性和可讀性上。在係統性上，《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》基本上覆蓋瞭宏觀經濟時間序列數據分析的主要內容，從時間序列數據處理和基本概念開始講解，按照單變量時間序列、多變量時間序列、非綫性時間序列，層層遞進，展開敘述，通過學習，讀者基本上可以對時間序列分析有一個係統性的瞭解。在基礎性上，《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》介紹的主要是時間序列分析的基本概念和基本方法，這些基礎概念和基本方法，都是深入學習時間序列分析方法和其他更為高深的計量經濟學方法不可或缺的。通過學習、讀者可以打下較為紮實的理論基礎，為今後的深入學習準備必要條件。在可讀性上，《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》在一些原理的介紹上，盡量通過示例進行講解，以降低讀者的學習難度；同時，在《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》中，還介紹瞭許多宏觀經濟數據分析實例，以便讀者更為直觀地瞭解時間序列分析的應用過程。為瞭提高可讀性，《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》采用虛實結閤的寫法，對於單變量時間序列和多變量時間序列，進行瞭詳細介紹，讀者在學習之後，基本上可以掌握其具體應用；而對於非綫性時間序列，則隻介紹相關方法的主要基本內容和特點，讀者在應用中，可能還要參考相關的資料。

內頁插圖

目錄

第1章 時間序列分析的基本概念
1．1 時間序列分析範式的演進
1．2 時間序列分析基礎
1．3 平穩性
1．4 白噪聲過程

第2章 自迴歸移動平均過程
2．1 ARMA過程的性質
2．2 ARMA過程的平穩性和可逆性
2．3 ARMA模型的選擇、估計與診斷

第3章 預測理論與應用
3．1 預測基礎
3．2 自迴歸（AR）過程的預測
3．3 區間預測
3．4 移動平均（MA）過程的預測
3．5 ARMA過程的預測

第4章 嚮量自迴歸模型
4．1 VAR模型的基本概念
4．2 VAR模型及其設定和估計
4．3 格蘭傑因果關係
4．4 VAR模型與脈衝響應函數
4．5 方差分解
4．6 VAR模型的應用

第5章 結構嚮量自迴歸模型
5．1 結構嚮量自迴歸模型
5．2 結構自迴歸模型的識彆約束問題
5．3 基於SVAR模型的政策分析

第6章 單位根過程
6．1 單位根過程的性質
6．2 單位根檢驗
6．3 單位根AR過程的估計和檢驗

第7章 協整與誤差校正模型
7．1 僞迴歸
7．2 協整
7．3 Engle-Granger協整分析方法
7．4 多變量協整與誤差校正模型
7．5 Johansen協整檢驗方法

第8章 一般自迴歸異方差模型
8．1 金融時間序列的一些共同特徵
8．2 ARCH模型
8．3 GARCH模型
8．4 CARCH模型的擴展
8．5 GARCH模型的估計、選擇與診斷
8．6 多元GARCH模型

第9章 非綫性時間序列模型
9．1 閾值自迴歸模型
9．2 平滑轉移自迴歸模型
9．3 馬爾可夫轉換模型
參考文獻
後記

前言/序言

　　《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》：
　　計量經濟學已經成為經濟研究中的顯學。目前，在國際上，90%的經濟管理類學術論文采用定量或者數理分析方法；在國內，《經濟研究》《金融研究》等國內重量級的刊物上發錶的論文，也大多應用瞭計量經濟學方法，越來越多的核心刊物正在加入這個隊伍。在政策研究上，量化研究的重要性與日俱增，政府部門越來越多地藉助定量依據來管理公共事務。在這種背景下，計量經濟學方法正在成為經濟管理研究的基本工具。
　　在計量經濟學中，時間序列分析有著舉足輕重的地位。首先，時間序列分析在計量經濟學體係中起著承上啓下的作用，它下接入門級的初級計量經濟學；上接各種高級計量經濟學專題。其次，研究者隻有掌握瞭時間序列分析方法之後，纔可以說具備瞭基本的計量經濟學的研究能力，一個具體的錶現就是，要在稍微重要一點的刊物發錶論文，初級計量經濟學是遠遠不夠的，至少得應用時間序列分析方法以及比之更為"高深"的方法。最後，應用計量經濟學的主要目的——預測、政策效應分析、驗證理論等，都離不開時間序列分析。
　　但是，許多經濟研究者和經濟管理類學生在學習計量經濟學中碰到一個問題，目前，國內計量經濟學教材大多屬於初級教材，係統地介紹時間序列分析的教材比較少。因此，一些高校采用國外譯著，一般說來，譯著至少有兩個問題，一是由於語言習慣或者翻譯等問題，一些述敘述晦澀難懂；二是譯著大多有大量的數學推導過程，對讀者的數學基礎有較高的要求。這類教材對於一些學生，特彆是文科背景的學生來說有相當的難度。在這種情況下，有些單位采取取巧的方式，隻給學生講計量軟件的運用，不給學生講時間序列分析的原理；有些單位甚至降低要求，不管是碩士生還是博士生，教學內容還是初級計量經濟學的內容。如前所述，初級計量經濟學對碩士生、博士生研究能力的提高並沒有多少作用；而隻會用計量軟件，學生則知其然不知其所以然。雖然學生在短期內能夠做齣漂亮的計量結果，但是，往往容易生搬硬套，得齣一些令人啼笑皆非的結論；有些人甚至把計量方法作為論文的裝飾手段，搞所謂的"裝飾性"計量。因此，有必要寫作一本較為係統、易懂的時間序列分析教材，供研究人員和學生學習、參考之用。
　　此前筆者曾經在中國人民大學公共管理學院碩士生、博士生講授過"計量經濟學前沿專題"課程，在講課中，筆者發現，絕大部分學生都沒有學習過時間序列分析，缺乏學習前沿專題的必要基礎，因此，筆者特將課程分為基礎部分和專題部分。本書是在基礎部分的講義的基礎上修改而成的。由於班上有部分學生是文科背景的學生，因此，在寫作講義中，特彆注重講義的可讀性。由此也形成瞭本書的特點。
　　本書的特點主要錶現在係統性、基礎性和可讀性上。在係統性上，本書基本上覆蓋瞭宏觀經濟時間序列數據分析的主要內容，從時間序列數據處理和基本概念開始講解，按照單變量時間序列、多變量時間序列、非綫性時間序列，層層遞進，展開敘述，通過學習，讀者基本上可以對時間序列分析有一個係統性的瞭解。在基礎性上，本書介紹的主要是時間序列分析的基本概念和基本方法，這些基礎概念和基本方法，都是深入學習時間序列分析方法和其他更為高深的計量經濟學方法不可或缺的。通過學習、讀者可以打下較為紮實的理論基礎，為今後的深入學習準備必要條件。
　　……

好的，以下是根據您的要求，為一本名為《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》的圖書撰寫的一份詳細簡介，該簡介不包含原書的具體內容，而是聚焦於該領域的一般性、前沿性和應用價值。 --- 《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》 圖書簡介 在當代經濟學研究與宏觀政策製定中，理解和駕馭時間序列數據已成為不可或缺的核心技能。經濟活動本質上是一個動態演化的過程，從國民生産總值（GDP）的波動到通貨膨脹率的變化，再到金融市場的瞬息萬變，無一不體現齣時間維度上的依賴性和結構性特徵。本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的理論框架與實踐指南，剖析如何利用先進的時間序列分析技術，有效地捕捉、建模和預測宏觀經濟數據的內在規律。 本書並非僅僅停留在對經典計量經濟學模型的羅列，而是立足於當前經濟數據分析的前沿挑戰，係統地整閤瞭理論的嚴謹性與實證分析的靈活性。我們深知，宏觀經濟數據往往具有非綫性、非平穩性、高維度以及潛在的結構性突變等復雜特徵。因此，本書將引導讀者超越傳統的ARIMA範式，探索更具解釋力和預測能力的現代方法。 理論基石與方法論的拓展 時間序列分析的基石在於對數據平穩性的檢驗與處理。本書首先會係統梳理序列自相關、偏自相關函數的理論基礎，並詳細闡述單位根檢驗（如ADF、PP檢驗）在宏觀經濟數據預處理中的關鍵作用。在此基礎上，我們將深入探討如何通過差分、變換等手段，將非平穩序列轉化為可建模的平穩序列，這是構建有效預測模型的先決條件。 隨後，我們將進入到更復雜的綫性模型的構建。從經典的自迴歸（AR）、移動平均（MA）模型，到兩者的結閤——自迴歸移動平均（ARMA）模型，直至處理具有趨勢和季節性的自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型，本書將詳述其參數估計、模型定階（AIC/BIC準則的應用）及診斷檢驗的完整流程。對於宏觀經濟中常見的季節性波動（如季度性GDP數據），季節性ARIMA模型的構建與應用將得到重點關注。 處理高維與多變量係統的利器 宏觀經濟分析往往涉及多個相互關聯的變量，例如利率、失業率、匯率和物價水平。為瞭捕捉這些變量間的動態交互關係，本書將係統介紹嚮量自迴歸（VAR）模型。我們將詳述VAR模型的結構設定、格蘭傑因果檢驗的科學應用，以及如何利用脈衝響應函數（IRF）來追蹤外部衝擊在經濟係統內的傳播路徑與時滯效應。此外，對於協整關係的識彆與建模，本書將引入嚮量誤差修正模型（VECM），這是處理長期均衡關係與短期動態調整的關鍵工具，尤其在匯率與利率的長期均衡分析中具有不可替代的作用。 超越綫性：非綫性和狀態空間模型的前沿探索 現代宏觀經濟模型越來越傾嚮於承認經濟係統的非綫性特徵。本書將超越標準的綫性模型，引入非綫性時間序列分析的視角。重點內容包括對條件異方差性的建模，即如何利用ARCH/GARCH族模型來準確刻畫金融市場和通脹預期的波動集聚現象。這對於風險管理和政策不確定性分析至關重要。 此外，本書將大力推廣狀態空間模型的應用。狀態空間框架，尤其是卡爾曼濾波技術，為處理含有不可觀測變量（如潛在通脹、自然失業率）的動態係統提供瞭強大的數學工具。讀者將學習如何利用該框架進行平滑、濾波和預測，這在實際的宏觀經濟情景分析和數據平滑中具有極高的實用價值。 高階應用：時間序列在政策評估中的角色 在實際的宏觀經濟數據分析中，模型不僅僅是描述工具，更是政策評估和預測的利器。本書將探討如何利用時間序列技術來構造和評估結構性宏觀經濟模型（DSGE模型的簡化或校準）。對於政策衝擊（如貨幣政策轉嚮）的評估，時間序列的結構識彆方法，如高頻衝擊識彆技術，將提供嚴謹的計量證據。 同時，麵對大數據時代的挑戰，本書也展望瞭機器學習方法在時間序列預測中的潛力。我們將討論如何利用因子模型（如主成分分析PCA）來降維高維數據集，提取主要的經濟因子，並將其納入到時間序列預測框架中，以期提高預測精度和解釋力。 麵嚮實踐的教學方法 本書的編寫注重理論與實踐的緊密結閤。在講解每一個核心模型時，都將穿插實際的宏觀經濟數據集案例分析，例如月度就業數據、季度投資數據或高頻金融數據。讀者將通過對這些真實數據的操作與擬閤，掌握從數據導入、模型設定、參數估計到結果解讀的全過程。我們強調對模型假設的批判性檢驗，確保分析結果的穩健性和經濟學意義。 總結 本書緻力於培養讀者運用嚴謹的數學工具和前沿的計量技術，對復雜的宏觀經濟時間序列數據進行深入挖掘和可靠預測的能力。無論是計量經濟學研究人員、宏觀經濟政策分析師，還是金融機構的定量分析師，本書都將成為一本不可或缺的、兼具深度與廣度的參考手冊。它不僅傳授“如何做”，更闡釋“為什麼這樣做”，確保讀者在麵對不斷演變的經濟現實時，能夠構建齣具有強大解釋力和預測能力的分析模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書沒有落入那種枯燥乏味的數學公式堆砌的窠臼，而是以一種更加宏觀的視角來審視時間序列分析在宏觀經濟學中的價值。它並沒有詳細介紹每一個模型的算法細節，反而花瞭更多的篇幅去闡述如何將時間序列模型作為一種“探針”，去揭示宏觀經濟運行的內在機製。我特彆喜歡書中關於經濟增長的長期趨勢分析，以及如何利用時間序列模型來識彆和量化技術進步、製度變遷等對增長的影響。書中還討論瞭如何利用時間序列方法來評估貨幣政策和財政政策的有效性，例如，如何區分政策衝擊的短期效應和長期滯後效應，以及如何分析不同政策組閤對通脹和就業的影響。這些都是在現實宏觀經濟研究中非常核心的問題。雖然書中關於模型選擇的指導相對較少，但它通過豐富的案例和討論，讓我深刻理解瞭時間序列分析作為一種研究工具，其更重要的價值在於提供一種思考經濟問題的方式，並在此基礎上做齣更明智的決策。它成功地將抽象的統計理論與生動的經濟實踐聯係在起來，為我打開瞭理解宏觀經濟數據分析的新視角。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書的獨特之處在於它將宏觀經濟學研究的“大局觀”與時間序列分析的“精細工”有機地結閤起來。它並沒有將時間序列分析作為獨立的工具進行講解，而是巧妙地將其融入到對宏觀經濟現象的深入剖析之中。比如，在分析國際貿易數據時，書中展示瞭如何利用時間序列模型來捕捉全球經濟周期同步性、匯率波動對貿易模式的影響，以及貿易保護主義措施可能引發的長期趨勢改變。這種將理論模型與現實經濟事件緊密聯係的寫法，極大地增強瞭本書的實踐指導意義。此外，書中對於如何構建和解釋宏觀經濟指標體係的討論，也讓我對數據的收集、整理和使用有瞭更深的認識。它不僅僅是告訴你如何跑一個模型，更是引導你思考“這個模型能迴答什麼樣的問題”、“數據的意義是什麼”、“模型的局限性在哪裏”。雖然對某些高級模型的數學推導略顯簡略，但其強調的建模思路、數據解讀能力以及對宏觀經濟背景的深刻理解，足以讓讀者在實際工作中受益匪淺，為研究和決策提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，更像是一本關於“如何用時間序列的視角去理解宏觀經濟”的引導手冊，而非一本純粹的統計建模教科書。它非常注重宏觀經濟學理論與時間序列分析方法的融會貫通，緻力於解答“為什麼”以及“在哪裏”應用這些方法，而非“如何”精確地計算。我尤其欣賞書中對宏觀經濟周期分析的探討，它藉助於時間序列模型，闡述瞭如何識彆經濟周期的不同階段，如何分析不同變量在周期中的錶現差異，以及如何利用這些信息來預測未來的經濟走嚮。書中還涉及瞭一些關於結構性變化和突發衝擊對宏觀經濟影響的分析，這些內容在當下不確定性日益增加的經濟環境中顯得尤為重要。盡管一些對模型細節的深入探討被省略瞭，但作者通過大量的實際案例和場景模擬，清晰地展示瞭時間序列分析工具在政策製定、風險評估等方麵的強大威力。這種以問題為導嚮、以應用為核心的敘述方式，對於非統計學背景但需要運用時間序列進行宏觀經濟研究的人士來說，無疑是非常友好的，它幫助我建立瞭更全麵的宏觀經濟分析框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，"時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型"，一開始就讓我聯想到瞭一係列嚴謹的統計方法論和復雜的數學推導。當我翻開它，期待著能深入理解ARIMA、GARCH等經典模型是如何被應用於解釋和預測國民生産總值（GDP）的波動、通貨膨脹的趨勢，或是失業率的變化時，我發現這本書的重點似乎並不在於這些基礎模型的逐一講解。反之，它更多地像是在描繪一個宏觀經濟分析的宏大圖景，將時間序列分析作為一個強有力的工具，嵌入到更廣闊的經濟研究框架之中。其中關於如何選取閤適的宏觀經濟變量、如何構建多變量時間序列模型以捕捉不同經濟因素之間的相互影響，以及如何利用這些模型來評估政策效果等方麵，都給我留下瞭深刻的印象。尤其是關於數據可視化在宏觀經濟研究中的作用，書中提供的案例分析，展示瞭如何通過直觀的圖錶來揭示隱藏在海量數據背後的經濟規律，這一點對我啓發很大。雖然我並沒有找到對每個模型背後數學原理的詳盡闡釋，但這本書確實成功地幫助我理解瞭時間序列分析在宏觀經濟領域中的實際應用價值和戰略意義，讓我看到瞭理論工具如何與現實世界的問題相結閤，為決策提供支持。

評分☆☆☆☆☆

初拿到這本《時間序列分析：宏觀經濟數據分析模型》，我以為會是一本偏重技術細節和算法實現的教材。然而，它的內容鋪陳方式卻讓我有些意外。書中並沒有一開始就陷入對各種時間序列模型公式的推導，而是從宏觀經濟學的基本概念齣發，逐步引入時間序列分析的必要性和重要性。它花瞭相當大的篇幅去闡述，為什麼理解經濟數據的時變性、周期性、趨勢性和季節性對於製定有效的經濟政策至關重要。例如，在探討通貨膨脹問題時，書中並沒有簡單地介紹指數平滑法，而是深入分析瞭不同來源的通脹壓力，以及這些壓力如何在時間序列上錶現齣來，進而討論如何利用時間序列模型來識彆和量化這些因素的影響。此外，書中對數據預處理的強調也讓我印象深刻，它詳細講解瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何進行平穩化處理，這些步驟在實際的宏觀經濟數據分析中往往是至關重要的，卻常被簡化帶過。這本書記載瞭一種更為“接地氣”的分析思路，強調理論與實踐的結閤，將時間序列分析工具置於解決具體宏觀經濟問題的語境中進行討論，讓我受益匪淺。