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） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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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
• 預測
• 建模
• 金融
• 數據分析
• 經濟科學
• 方法論

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300202136

版次：1

商品編碼：11614317

包裝：平裝

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

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、卡爾曼濾波等動態係統的傳統分析工具。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係統、計量經濟和時間序列分析的獨立而明確的全麵分析。從最簡單的原理齣發，作者的清晰錶達使得一年級研究生和非專業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

目錄

（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 高斯過程的最優預測
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 普通最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最小二乘法迴顧
8．2 一般條件下的普通最小二乘法
8．3 廣義最小二乘法
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 綫性聯立方程係統
9．1 聯立方程偏差
9．2 工具變量與兩階段最小二乘法
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 動態係統的狀態空間錶達
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最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 協整係統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

好的，為您撰寫一本與您提供的書名《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）》不相關的圖書簡介。 --- 書名： 《全球供應鏈的韌性與重塑：數字經濟時代的風險管理與戰略優化》 作者： [此處可虛構一位資深行業專傢或學者的名字，例如：王建明 教授] 齣版社： [此處可虛構一傢信譽良好的學術或專業齣版社的名稱，例如：未來視野齣版社] 圖書簡介 在當今世界，全球供應鏈已經成為衡量一個國傢或企業核心競爭力的關鍵指標。從新冠疫情的衝擊到地緣政治的波動，再到氣候變化帶來的極端天氣，一連串的“黑天鵝”與“灰犀牛”事件，無情地揭示瞭傳統綫性、低成本導嚮的供應鏈結構的脆弱性。我們正站在一個曆史性的十字路口：是固守過去的效率至上原則，還是擁抱麵嚮未來的韌性與可持續性？ 《全球供應鏈的韌性與重塑》正是為應對這一時代挑戰而精心撰寫的一部深度專業著作。本書並非停留在對供應鏈中斷事件的錶麵描述，而是深入剖析瞭驅動全球供應鏈重塑的核心動力、新興的技術賦能，以及企業必須采取的戰略性變革路徑。 第一部分：韌性本質與診斷框架 本書開篇即對“供應鏈韌性”進行瞭係統性的界定和量化分析。韌性不再是模糊的概念，而是可以通過科學模型進行評估的戰略資産。我們引入瞭多維風險暴露指數（MREI），該模型綜閤考慮瞭地理集中度、供應商多樣性、物流瓶頸以及政治穩定度等關鍵變量，幫助管理者準確識彆供應鏈的薄弱環節。 本部分詳細探討瞭後疫情時代供應鏈麵臨的四大核心風險：結構性風險（如單一來源依賴和庫存策略失衡）、操作性風險（如港口擁堵和勞動力短缺）、金融風險（如匯率波動和信用鏈斷裂），以及可持續性風險（如碳排放法規趨嚴和ESG閤規壓力）。通過對全球數十個典型案例的深度復盤，本書揭示瞭不同行業（如半導體、製藥、快速消費品）在應對衝擊時所采取的差異化策略及其成效。 第二部分：數字化賦能與智能決策 現代供應鏈的重塑，離不開先進信息技術的驅動。本書花費大量篇幅聚焦於工業4.0技術如何從根本上提升供應鏈的可視性、預測能力和響應速度。 數字孿生（Digital Twin）的應用： 我們展示瞭如何構建端到端的供應鏈數字孿生模型，實時模擬不同情景下的影響，從而實現“預見性調度”而非“反應性修復”。 區塊鏈與可信交易： 探討瞭區塊鏈技術在增強跨境貿易透明度、確保産品原産地和閤規性方麵的革命性潛力，尤其是在高價值和高監管行業中的落地實踐。 人工智能與需求預測的飛躍： 區彆於傳統的統計預測方法，本書深入介紹瞭基於深度學習的先進預測模型如何整閤宏觀經濟指標、社交媒體情緒和實時庫存數據，將預測精度提高至前所未有的水平，從而有效規避“牛鞭效應”。 第三部分：供應鏈的區域化與多元化戰略 麵對地緣政治風險的上升，企業正在從“全球化”嚮“區域化”（Regionalization）和“友岸外包”（Friend-shoring）加速轉型。本書係統梳理瞭新興的供應鏈地理布局模式： 1. 近岸外包（Nearshoring）與再工業化： 分析瞭北美、歐洲等發達經濟體推動製造業迴流的驅動因素、政策激勵以及對新興市場的溢齣效應。 2. “中國+N”戰略的精細化管理： 針對在中國擁有深厚基礎的跨國企業，本書提供瞭如何構建冗餘備份網絡，平衡成本效益與戰略安全性的實操指南。 3. 彈性網絡的構建： 強調構建“多源、多地、多渠道”的彈性網絡架構，確保在任何單一節點失效時，係統仍能保持關鍵業務的持續運行。這涉及供應商層級的重新劃分、緩衝庫存的戰略部署以及跨區域物流協同機製的建立。 第四部分：可持續性與循環經濟的整閤 未來的供應鏈必須是綠色的、負責任的。本書認為，可持續性不應被視為成本中心，而應是創新和價值創造的新驅動力。我們探討瞭如何將循環經濟原則嵌入供應鏈設計中，包括産品生命周期管理、逆嚮物流的優化、以及如何利用碳足跡追蹤技術，將環境績效納入供應商的評估體係。通過對標全球領先企業的實踐，本書展示瞭如何實現環境目標與經濟效益的協同增長。 本書特色： 理論與實務的完美結閤： 融閤瞭最新的運籌學模型、信息係統架構與全球商業案例研究。 前瞻性視野： 重點關注未來五年內可能顛覆現有格局的技術和政策變化。 操作指南： 提供瞭風險評估工具包和供應鏈重塑的路綫圖，適用於企業高層管理者、供應鏈總監、物流規劃師及相關領域的政策製定者。 《全球供應鏈的韌性與重塑》是理解和駕馭復雜多變全球商業環境的必備案頭工具，它指引企業從被動應對危機，走嚮主動塑造未來的競爭優勢。它清晰地描繪齣一條通往更安全、更智能、更可持續的全球供應鏈的實踐路徑。 ---

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界摸爬滾打多年的老研究者，我深知一本好的教科書對於培養人纔和推動學科發展的重要性。《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）的齣現，無疑是統計學和經濟學領域的一件盛事。這套書的作者在時間序列分析領域享有盛譽，再加上“十一五”國傢重點圖書齣版規劃項目的背書，預示著它將是一部具有裏程碑意義的著作。我非常期待它能夠係統地梳理和總結時間序列分析的最新進展，尤其是那些在計量經濟學、金融學等領域得到廣泛應用的模型和方法。我尤其關心書中對模型選擇、估計和檢驗的討論，以及如何處理時間序列中的異方差、自相關等問題。我還希望書中能夠包含一些關於因果推斷和預測準確性評估的章節，這些都是實證研究中至關重要的環節。一套完整的上下冊，也意味著它能夠從基礎理論到高級應用，為讀者提供一個全麵的學習路徑，絕對是值得收藏和深入研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

我是一位剛開始接觸計量經濟學和數據分析的本科生，對於各種復雜的統計模型感到既好奇又有些畏懼。《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）這套書，雖然名字聽起來很高深，但“譯叢”和“重點圖書”的標簽讓我相信它的質量。我希望這本書能夠成為我學習時間序列分析的“領路人”。我特彆期待書中能夠從最基礎的概念講起，比如什麼是時間序列，時間序列有哪些基本特徵，以及為什麼需要專門的時間序列分析方法。我希望書中能夠用通俗易懂的語言解釋像是“平穩性”、“自迴歸”、“移動平均”等概念，並配以簡單的例子。我也希望書中能夠介紹一些實用的軟件操作技巧，比如如何使用R或者Python來生成時間序列圖、擬閤模型等，讓我能夠親自動手去驗證書中的內容。能夠擁有一套完整的上下冊，意味著我可以係統地學習，從入門到進階，為我未來的學術生涯打下堅實的基礎，剋服對統計模型的“恐慌感”。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融領域工作的分析師，工作中經常需要處理大量的股票價格、匯率、利率等時間序列數據。過去，我主要依賴一些零散的資料和軟件自帶的說明文檔來理解和應用時間序列模型，效果總是差強人意。這次入手《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），純粹是抱著“試一試”的心態，但翻開第一頁，就被其嚴謹的邏輯和清晰的結構所吸引。書中對經典模型如單位根檢驗、協整分析的講解，詳盡得讓我驚嘆，不僅解釋瞭“是什麼”，更深入剖析瞭“為什麼”，讓我對模型背後的統計理論有瞭更深的理解。我非常期待書中關於模型診斷、非綫性時間序列分析以及麵闆數據時間序列模型的內容，這些都是我工作中經常遇到的難題，希望能通過這本書找到有效的解決方案。上下冊的配置也顯得非常用心，理論與實踐的結閤應該會更加緊密，讓我在理論學習的同時，也能獲得實際操作的指導，從而提升我的工作效率和分析能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對經濟學理論和實證研究都充滿熱情的愛好者，雖然我並非科班齣身，但對通過數據來理解經濟運行的規律一直抱有濃厚的興趣。偶然間得知《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）這套書，就被其“經濟科學譯叢”的定位深深吸引。我知道，經濟科學領域的優秀著作能夠被引進並列入國傢重點圖書齣版規劃，其學術價值和影響力必然非同一般。我期待這套書能夠用一種相對易懂但又不失嚴謹的方式，嚮我介紹時間序列分析的核心思想和方法。我希望書中能夠提供豐富的圖錶和實例，幫助我直觀地理解那些抽象的統計概念，例如如何通過可視化手段來識彆時間序列的趨勢、季節性和周期性，以及如何解讀模型擬閤的結果。更重要的是，我希望這本書能引導我思考，在不同的經濟情境下，應該選擇哪種時間序列模型，以及如何根據實證結果來解釋經濟現象，從而拓展我的經濟學視野。

評分☆☆☆☆☆

終於收到這套《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）瞭，真是激動人心！作為一名對經濟數據和市場波動充滿好奇的研究生，我一直渴望找到一本既有深度又不失嚴謹的教材來係統學習時間序列分析。這套書的封麵設計就散發著專業與學術的氣息，厚實的上下兩冊也預示著其內容的豐富程度。我尤其看重“經濟科學譯叢”和“‘十一五’國傢重點圖書齣版規劃項目”這兩個標簽，它們通常意味著書籍的引進質量很高，並且經過瞭嚴格的學術評審，內容權威性毋庸置疑。我期待書中能夠詳細闡述ARIMA模型、GARCH模型等經典時間序列模型的原理、推導過程以及在經濟學中的應用案例。同時，我也希望它能涵蓋一些前沿的統計方法，例如狀態空間模型、貝葉斯時間序列分析等，能夠幫助我應對日益復雜多變的經濟現象。之前在閱讀相關文獻時，經常遇到一些難以理解的統計概念和模型，希望這套書能夠一一解答我的疑惑，讓我真正掌握時間序列分析的核心技術，為我的學術研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

藉彆人的書看瞭一個星期發現這套書真的不錯，公式各方麵都解釋的很到位，是真心實意寫書的人的作品！

評分☆☆☆☆☆

書已到，包裝完好

評分☆☆☆☆☆

書很好，沒有什麼大問題。對於包裹提個建議，用大盒子裝裏麵放個泡沫或氣袋什麼的，我的書來瞭以後側棱四個角都撞破瞭，其他沒有任何問題，物流也很快。總得來說好評！

評分☆☆☆☆☆

書很好，沒有什麼大問題。對於包裹提個建議，用大盒子裝裏麵放個泡沫或氣袋什麼的，我的書來瞭以後側棱四個角都撞破瞭，其他沒有任何問題，物流也很快。總得來說好評！

評分☆☆☆☆☆

很棒，我非常喜歡這套書，下次會繼續購買。

評分☆☆☆☆☆

買瞭很多次蘋果的數據綫瞭，隻有這個我用的時間最長，最初兩年前買的那一根現在還在用，其他的品牌的沒有蘋果認證，充電時無法識彆而且質量也不高，容易斷，這個數據綫是真的好，極力推薦！

評分☆☆☆☆☆

（2）強調計量經濟學在實際問題中的應用。

評分☆☆☆☆☆

叫嗷嗷6666666666666665555555555555556666

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，送貨很快，東西可以