时间序列分析：总体经济与财务金融之应用 二版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 时间序列分析
• 计量经济学
• 金融工程
• 财务金融
• 经济预测
• 统计建模
• R语言
• Python
• 投资分析
• 金融风险管理

本书目的在于以直观且有系统的方式，介绍读者现代时间序列的计量分析工具，对于每一个主题都有总体经济或是财务金融的实例应用，并说明如何以计量软体执行估计、检定、预测与模拟。应用的例子包含：

　　‧汇率，购买力平价困惑
　　‧亚洲金融风暴
　　‧物价膨胀率，失业率，以及短期利率ＶＡＲ模型
　　‧股票价格现值模型
　　‧货币政策的认定
　　‧需求面／供给面冲击与景气循环
　　‧利率期限结构模型
　　‧央行在外汇市场的干预

　　相信此书将有助于读者研读总体经济或财金相关领域的实证文献。

　　二版中最为重要的新「亮点」就是有关 DSGE 模型的讨论。DSGE 模型俨然已经成为现代总体经济研究的基本研究工具 (workhorse of modern macroeconomics)。我将会讨论许多与 DSGE 模型有关的主题，包括理性预期、一阶与二阶随机差分方程式、一阶与二阶随机差分方程组、对数线性化，以及 DSGE 模型的求解。其中，我特别介绍一个简单而符合直觉的求解法：Binder-Pesaran 法。最后，除了介绍如何自行撰写程式求解 DSGE 模型，我还进一步介绍目前在 DSGE 模型建构中十分优越且受人欢迎的外挂程式:Dynare。

好的，为您构思一份符合要求的图书简介： --- 经济与金融数据背后的“脉搏”：探索时间序列分析的深度与广度 面向金融市场实践者、宏观经济研究者与量化分析师的进阶指南 在瞬息万变的全球经济与金融市场中，数据的“时间维度”是理解事物演变规律的核心线索。从股票价格的波动、利率的变迁，到通货膨胀的走势、GDP的季度增长，所有这些关键指标都以时间为轴线展开。然而，这些数据并非孤立的点，它们之间存在着复杂的依赖关系、潜在的周期性以及难以预测的随机冲击。 本书旨在深入剖析如何运用严谨的时间序列分析（Time Series Analysis）工具，揭示隐藏在这些复杂数据背后的结构、驱动因素和未来趋势。我们不局限于教科书式的理论阐述，而是将重点放在如何将这些强大的统计和计量经济学工具，实战性地应用于宏观经济预测、资产定价、风险管理以及政策评估等实际场景中。 第一部分：基础构建与诊断——理解数据的内在语言 本书的开篇部分，我们将为读者建立坚实的时间序列分析基础。这不是简单地罗列模型公式，而是侧重于数据的预处理、平稳性检验和模型的选择逻辑。 1. 数据形态的识别与处理： 现实世界的经济金融数据往往充斥着趋势、季节性和异方差性。我们将详细探讨如何使用差分技术消除趋势，如何通过分解方法分离季节性成分，以及如何应用变换（如Box-Cox）来稳定序列的方差，确保后续建模的有效性。 2. 平稳性的重要性与检验： 明确非平稳性对模型推断的致命影响。我们将细致讲解单位根检验（如ADF、KPSS检验）的实际操作细节和结果判读，并介绍如何通过协整关系（Cointegration）来处理看似不相关但长期共存的非平稳序列。 3. 自相关与偏自相关的深度解读： 深入剖析ACF和PACF图谱，这些图谱是识别时间序列内在结构的“指纹”。我们将指导读者如何通过观察这些函数图样，准确地初步判断应采用的ARMA或ARIMA模型的阶数。 第二部分：经典模型的精细化应用——从单变量到多变量的跨越 在掌握了基础诊断后，我们将进入时间序列分析的核心——模型的构建与优化。本书强调模型的适用性与稳健性。 1. ARIMA家族的实战部署： 详细解析自回归（AR）、移动平均（MA）及其组合模型（ARMA、ARIMA）。重点阐述如何通过最小二乘法和最大似然估计对模型参数进行估计，并严格执行模型的诊断性检验（如Ljung-Box检验），确保残差序列的白噪声特性。 2. 波动率建模的突破： 金融市场分析的重中之重在于波动率。本书将详尽介绍处理异方差问题的ARCH/GARCH族模型。我们将超越基础的GARCH(1,1)，探讨EGARCH、GJR-GARCH等非对称模型在捕捉金融时间序列中“波动率聚集”和“杠杆效应”方面的威力，这对于期权定价和VaR（风险价值）计算至关重要。 3. 多元时间序列的动态关联： 经济与金融变量之间相互影响，因此必须采用多元模型。我们将系统介绍向量自回归（VAR）模型的建立流程，并深入讲解如何运用格兰杰因果关系检验来识别变量间的先导滞后关系，以及如何通过脉冲响应函数（IRF）来量化一个变量的冲击在系统中扩散和衰减的动态路径。 4. 结构化信息的提取： 复杂系统的分析需要更精细的工具。我们将探讨状态空间模型（State Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering），这使得我们能够从有噪声的观测数据中，实时估计出那些不可直接测量的潜在宏观经济状态变量（如潜在产出、自然利率）。 第三部分：前沿拓展与高级主题——面向复杂系统的分析框架 为了应对现代经济与金融研究中日益复杂的挑战，本书引入了多项前沿分析技术，这些技术极大地拓宽了传统方法的应用边界。 1. 非线性与高频数据的挑战： 许多经济金融现象本质上是非线性的。我们将介绍非线性时间序列模型的基本思想，以及阈值自回归（TAR）模型在刻画经济状态转换时的应用。对于高频交易数据，我们将讨论如何处理和建模高频数据的微观结构。 2. 协整关系与长期均衡： 深入探讨如何识别和估计多个非平稳序列之间的长期均衡关系——协整。我们将重点讲解Johansen检验的实际操作，以及如何利用向量误差修正模型（VECM）来同时描述变量间的短期动态调整和长期均衡约束，这对于汇率决定、利率平价等理论的实证检验极为关键。 3. 模型选择的艺术与稳健性： 介绍信息准则（AIC、BIC）在模型筛选中的作用，同时强调模型的交叉验证和滚动预测的重要性。我们将指导读者如何进行模型诊断与选择的迭代过程，以确保所建模型既具有解释力，又具备较强的外推能力。 学习收获 本书力求成为一本连接理论深度与实践应用之间的桥梁。读者在完成学习后，不仅能够熟练掌握时间序列分析的统计技术，更重要的是，能够： 准确诊断任何给定的经济或金融时间序列的统计特性。 批判性地选择最适合特定预测任务的计量模型。 构建和评估基于时间序列数据的宏观经济预测模型，为政策制定提供量化支持。 量化和管理金融资产价格波动带来的市场风险。 本书的案例和练习将紧密围绕实际的宏观经济指标（如CPI、失业率、货币供应量）和金融市场数据（如资产收益率、波动率指数），确保所学工具能够直接转化为解决实际问题的能力。通过本书，您将真正掌握解读经济金融世界“脉搏”的科学方法。 ---

1. 绪论：经济理论与实证
2. 时间序列导论
3. 定态时间序列I：自我回归模型
4. 定态时间序列II：ARMA 模型
5. 预测表现之评估
6. 单根与随机趋势
7. 结构性变动
8. 向量自我回归模型概论
9. 缩减式 VAR
10. 结构式向量自我回归I：递回式 VAR
11. 结构式向量自我回归II
12. 共整合与向量误差修正模型
13. ARCH-GARCH 模型
14. 蒙地卡罗模拟与 Bootstrap
15. 时间序列中的 AR 回归模型
16. DSGE 模型

评分☆☆☆☆☆

在學術研究的領域，時間序列分析一直是一個非常熱門且重要的課題。我目前的研究方向涉及貨幣政策的傳導機制，這其中牽涉到大量的宏觀經濟變數，例如GDP、CPI、利率、匯率等等，它們的動態關係和相互影響，是我的研究核心。而時間序列分析正是解開這些複雜關係的利器。《時間序列分析：總體經濟與財務金融之應用 二版》這個書名，讓我眼前一亮。書名中的「總體經濟」和「財務金融」這兩個關鍵詞，完美契合了我的研究領域。我迫切需要一本能夠深入探討如何運用各種時間序列模型（如VAR、VECM、State-Space Models等）來分析這些宏觀變數之間的動態關聯，以及如何評估不同政策衝擊的影響。尤其是在「二版」中，我希望能看到一些關於最新計量經濟學方法論的更新，例如如何處理序列相關、異質性變異數、甚至是面板時間序列的分析。我還非常期待書中能提供一些實際的數據分析範例，展示如何將理論模型應用於實際數據，並對研究結果進行嚴謹的解釋和討論。這對於我來說，不僅能加深對時間序列分析方法的理解，更能為我的學術論文提供寶貴的參考和啟發。

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期關注台灣股市的散戶投資人，我對於任何能夠提升我判斷能力、降低投資風險的工具都抱持著高度的興趣。《時間序列分析：總體經濟與財務金融之應用 二版》這本書名，立刻就勾起了我的目光。財務金融領域本身就是充斥著大量的時間序列數據，股價、交易量、利率、匯率等等，它們的變動都具有時間上的依賴性。我一直覺得，要真正理解市場的脈動，不能只看單一的數字，而是需要從這些數字的「趨勢」和「週期」去著 DFS。過去我都是憑著經驗和感覺在操作，雖然偶爾也能抓到一些波段，但更多的時候還是會感到迷惘，甚至被市場的雜訊所誤導。我非常期待這本書能夠深入淺出地介紹時間序列分析在財務金融領域的具體應用。例如，如何利用ARIMA模型來預測股價走勢？如何透過GARCH模型來衡量市場的波動性？或者，它有沒有介紹一些能幫助我們識別市場泡沫或衰退風險的指標？我希望它不僅僅是停留在理論層面，而是能提供具體的步驟和範例，讓像我這樣沒有深厚學術背景的投資人，也能夠理解並嘗試運用。如果書中有包含如何用這些模型來分析總體經濟數據，進而影響到金融市場的討論，那就更好了。畢竟，經濟大環境的變化，對投資決策的影響絕對不容小覷。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在金融機構工作的年輕分析師，我每天都在與大量的數據打交道，其中時間序列數據佔了絕大多數。我過去曾接觸過一些時間序列分析的基礎知識，但對於更深入的應用和一些較為進階的模型，我總覺得自己的掌握程度還有很大的進步空間。《時間序列分析：總體經濟與財務金融之應用 二版》這本書的書名，正好點出了我目前在工作上最需要加強的部分。尤其是在總體經濟和財務金融這兩個領域，數據的複雜性和變動性是出了名的。我經常需要分析經濟成長率、利率變動、通貨膨脹、匯率波動等總體經濟指標，同時也要研究股票、債券、衍生性金融商品等各種財務資產的價格走勢。如何有效地利用時間序列分析工具，來捕捉這些數據中的模式，識別潛在的風險，並做出更精準的預測，是我工作上的一大挑戰。我特別希望這本書能夠提供一些在實務上具有參考價值的案例研究，最好是能結合台灣本地的總體經濟和財務金融數據來進行分析。如果書中能夠介紹一些能夠處理非線性關係、結構性變動，或是多變量時間序列的模型，那就更能滿足我對於進階分析的需求了。我也很想知道，在「二版」中，是否有針對近期出現的一些新的經濟現象或市場趨勢，提供新的分析方法或觀點。

评分☆☆☆☆☆

我對金融市場的結構性變化感到非常有興趣，尤其是近年來科技發展對傳統金融模式帶來的衝擊，以及全球經濟格局的演變所引發的連鎖反應。我認為，要理解這些複雜的動態，單純的描述性統計是不足夠的，必須深入到時間序列的分析層面。《時間序列分析：總體經濟與財務金融之應用 二版》這本書的書名，聽起來就非常有份量，而且涵蓋了總體經濟和財務金融這兩個關鍵領域，這正是我想深入了解的部分。我特別好奇，書中是否會討論到如何利用時間序列模型來分析產業結構的轉型、或是消費者行為的長期趨勢如何影響總體經濟的發展。在財務金融方面，我希望能看到關於如何運用時間序列技術來識別系統性風險、預測資產泡沫的形成，或是分析新型金融產品（如加密貨幣、ESG投資）的價格波動特性。我對「二版」的更新內容也非常期待，希望能包含一些關於大數據分析、機器學習在時間序列建模中的應用，或是如何處理高頻交易數據等前沿話題。如果書中能提供一些台灣或亞洲區域的實際案例，那將更能引起我的共鳴，並幫助我將理論知識轉化為對實際市場狀況的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

看到這本《時間序列分析：總體經濟與財務金融之應用 二版》的書名，我立刻就聯想到我大學時期那段為了統計學和計量經濟學熬夜奮鬥的日子。雖然我畢業後從事的並非學術研究，而是偏向實務操作的領域，但每次遇到需要分析數據、預測趨勢的時候，還是會忍不住想起那些經典的統計模型。尤其是總體經濟和財務金融這兩個領域，變數之間的關聯性之複雜，絕對是時間序列分析的絕佳試煉場。我記得以前上課時，老師總是強調模型的選擇、殘差的診斷，還有實際應用時的解讀。這本書的書名強調了「應用」，這點讓我非常感興趣。我期待它能提供一些實際的案例，不只是理論的堆疊，而是能讓讀者看到這些複雜的數學模型是如何在真實世界中發揮作用的。像是分析GDP的變動、通膨的影響、或是股市的波動，這些都是我們日常生活中經常接觸到，卻又充滿不確定性的議題。如果這本書能用比較淺顯易懂的方式，帶領讀者一步步理解如何運用時間序列分析來解讀這些現象，那就太棒了。我特別好奇它在「二版」中，是否有更新一些近年來的新技術或案例，畢竟時間序列分析的領域也一直在進步。總之，光是書名就引起了我極大的好奇心，希望它能填補我在這方面知識的斷層，並且給我一些實用的啟發。