時間序列分析：總體經濟與財務金融之應用 二版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 金融工程
• 財務金融
• 經濟預測
• 統計建模
• R語言
• Python
• 投資分析
• 金融風險管理

本書目的在於以直觀且有係統的方式，介紹讀者現代時間序列的計量分析工具，對於每一個主題都有總體經濟或是財務金融的實例應用，並說明如何以計量軟體執行估計、檢定、預測與模擬。應用的例子包含：

　　‧匯率，購買力平價睏惑
　　‧亞洲金融風暴
　　‧物價膨脹率，失業率，以及短期利率ＶＡＲ模型
　　‧股票價格現值模型
　　‧貨幣政策的認定
　　‧需求麵／供給麵衝擊與景氣循環
　　‧利率期限結構模型
　　‧央行在外匯市場的乾預

　　相信此書將有助於讀者研讀總體經濟或財金相關領域的實證文獻。

　　二版中最為重要的新「亮點」就是有關 DSGE 模型的討論。DSGE 模型儼然已經成為現代總體經濟研究的基本研究工具 (workhorse of modern macroeconomics)。我將會討論許多與 DSGE 模型有關的主題，包括理性預期、一階與二階隨機差分方程式、一階與二階隨機差分方程組、對數綫性化，以及 DSGE 模型的求解。其中，我特彆介紹一個簡單而符閤直覺的求解法：Binder-Pesaran 法。最後，除瞭介紹如何自行撰寫程式求解 DSGE 模型，我還進一步介紹目前在 DSGE 模型建構中十分優越且受人歡迎的外掛程式:Dynare。

好的，為您構思一份符閤要求的圖書簡介： --- 經濟與金融數據背後的“脈搏”：探索時間序列分析的深度與廣度 麵嚮金融市場實踐者、宏觀經濟研究者與量化分析師的進階指南 在瞬息萬變的全球經濟與金融市場中，數據的“時間維度”是理解事物演變規律的核心綫索。從股票價格的波動、利率的變遷，到通貨膨脹的走勢、GDP的季度增長，所有這些關鍵指標都以時間為軸綫展開。然而，這些數據並非孤立的點，它們之間存在著復雜的依賴關係、潛在的周期性以及難以預測的隨機衝擊。 本書旨在深入剖析如何運用嚴謹的時間序列分析（Time Series Analysis）工具，揭示隱藏在這些復雜數據背後的結構、驅動因素和未來趨勢。我們不局限於教科書式的理論闡述，而是將重點放在如何將這些強大的統計和計量經濟學工具，實戰性地應用於宏觀經濟預測、資産定價、風險管理以及政策評估等實際場景中。 第一部分：基礎構建與診斷——理解數據的內在語言 本書的開篇部分，我們將為讀者建立堅實的時間序列分析基礎。這不是簡單地羅列模型公式，而是側重於數據的預處理、平穩性檢驗和模型的選擇邏輯。 1. 數據形態的識彆與處理： 現實世界的經濟金融數據往往充斥著趨勢、季節性和異方差性。我們將詳細探討如何使用差分技術消除趨勢，如何通過分解方法分離季節性成分，以及如何應用變換（如Box-Cox）來穩定序列的方差，確保後續建模的有效性。 2. 平穩性的重要性與檢驗： 明確非平穩性對模型推斷的緻命影響。我們將細緻講解單位根檢驗（如ADF、KPSS檢驗）的實際操作細節和結果判讀，並介紹如何通過協整關係（Cointegration）來處理看似不相關但長期共存的非平穩序列。 3. 自相關與偏自相關的深度解讀： 深入剖析ACF和PACF圖譜，這些圖譜是識彆時間序列內在結構的“指紋”。我們將指導讀者如何通過觀察這些函數圖樣，準確地初步判斷應采用的ARMA或ARIMA模型的階數。 第二部分：經典模型的精細化應用——從單變量到多變量的跨越 在掌握瞭基礎診斷後，我們將進入時間序列分析的核心——模型的構建與優化。本書強調模型的適用性與穩健性。 1. ARIMA傢族的實戰部署： 詳細解析自迴歸（AR）、移動平均（MA）及其組閤模型（ARMA、ARIMA）。重點闡述如何通過最小二乘法和最大似然估計對模型參數進行估計，並嚴格執行模型的診斷性檢驗（如Ljung-Box檢驗），確保殘差序列的白噪聲特性。 2. 波動率建模的突破： 金融市場分析的重中之重在於波動率。本書將詳盡介紹處理異方差問題的ARCH/GARCH族模型。我們將超越基礎的GARCH(1,1)，探討EGARCH、GJR-GARCH等非對稱模型在捕捉金融時間序列中“波動率聚集”和“杠杆效應”方麵的威力，這對於期權定價和VaR（風險價值）計算至關重要。 3. 多元時間序列的動態關聯： 經濟與金融變量之間相互影響，因此必須采用多元模型。我們將係統介紹嚮量自迴歸（VAR）模型的建立流程，並深入講解如何運用格蘭傑因果關係檢驗來識彆變量間的先導滯後關係，以及如何通過脈衝響應函數（IRF）來量化一個變量的衝擊在係統中擴散和衰減的動態路徑。 4. 結構化信息的提取： 復雜係統的分析需要更精細的工具。我們將探討狀態空間模型（State Space Models）和卡爾曼濾波（Kalman Filtering），這使得我們能夠從有噪聲的觀測數據中，實時估計齣那些不可直接測量的潛在宏觀經濟狀態變量（如潛在産齣、自然利率）。 第三部分：前沿拓展與高級主題——麵嚮復雜係統的分析框架 為瞭應對現代經濟與金融研究中日益復雜的挑戰，本書引入瞭多項前沿分析技術，這些技術極大地拓寬瞭傳統方法的應用邊界。 1. 非綫性與高頻數據的挑戰： 許多經濟金融現象本質上是非綫性的。我們將介紹非綫性時間序列模型的基本思想，以及閾值自迴歸（TAR）模型在刻畫經濟狀態轉換時的應用。對於高頻交易數據，我們將討論如何處理和建模高頻數據的微觀結構。 2. 協整關係與長期均衡： 深入探討如何識彆和估計多個非平穩序列之間的長期均衡關係——協整。我們將重點講解Johansen檢驗的實際操作，以及如何利用嚮量誤差修正模型（VECM）來同時描述變量間的短期動態調整和長期均衡約束，這對於匯率決定、利率平價等理論的實證檢驗極為關鍵。 3. 模型選擇的藝術與穩健性： 介紹信息準則（AIC、BIC）在模型篩選中的作用，同時強調模型的交叉驗證和滾動預測的重要性。我們將指導讀者如何進行模型診斷與選擇的迭代過程，以確保所建模型既具有解釋力，又具備較強的外推能力。 學習收獲 本書力求成為一本連接理論深度與實踐應用之間的橋梁。讀者在完成學習後，不僅能夠熟練掌握時間序列分析的統計技術，更重要的是，能夠： 準確診斷任何給定的經濟或金融時間序列的統計特性。 批判性地選擇最適閤特定預測任務的計量模型。 構建和評估基於時間序列數據的宏觀經濟預測模型，為政策製定提供量化支持。 量化和管理金融資産價格波動帶來的市場風險。 本書的案例和練習將緊密圍繞實際的宏觀經濟指標（如CPI、失業率、貨幣供應量）和金融市場數據（如資産收益率、波動率指數），確保所學工具能夠直接轉化為解決實際問題的能力。通過本書，您將真正掌握解讀經濟金融世界“脈搏”的科學方法。 ---

1. 緒論：經濟理論與實證
2. 時間序列導論
3. 定態時間序列I：自我迴歸模型
4. 定態時間序列II：ARMA 模型
5. 預測錶現之評估
6. 單根與隨機趨勢
7. 結構性變動
8. 嚮量自我迴歸模型概論
9. 縮減式 VAR
10. 結構式嚮量自我迴歸I：遞迴式 VAR
11. 結構式嚮量自我迴歸II
12. 共整閤與嚮量誤差修正模型
13. ARCH-GARCH 模型
14. 濛地卡羅模擬與 Bootstrap
15. 時間序列中的 AR 迴歸模型
16. DSGE 模型

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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瞭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，而是偏嚮實務操作的領域，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。這本書的書名強調瞭「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，不隻是理論的堆疊，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，那就太棒瞭。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，光是書名就引起瞭我極大的好奇心，希望它能填補我在這方麵知識的斷層，並且給我一些實用的啟發。

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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瞭絕大多數。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，正好點齣瞭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齣瞭名的。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，並做齣更精準的預測，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，最好是能結閤颱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瞭。我也很想知道，在「二版」中，是否有針對近期齣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。

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身為一個長期關注颱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，立刻就勾起瞭我的目光。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，不能隻看單一的數字，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齣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麵，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，那就更好瞭。畢竟，經濟大環境的變化，對投資決策的影響絕對不容小覷。

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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麵。《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，而且涵蓋瞭總體經濟和財務金融這兩個關鍵領域，這正是我想深入瞭解的部分。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。在財務金融方麵，我希望能看到關於如何運用時間序列技術來識別係統性風險、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颱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。

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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。我目前的研究方嚮涉及貨幣政策的傳導機製，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，完美契閤瞭我的研究領域。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、甚至是麵闆時間序列的分析。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。