時間序列分析：經濟與財務上之應用(三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 金融工程
• 經濟預測
• 財務建模
• 統計學
• 數據分析
• 投資分析
• 風險管理
• Python

模型與意涵並重：本書除瞭必要的統計基礎之詳盡推導外，並加強說明模型所隱含的經濟意義。

　　詳細步驟示範：作者詳列各種分析方法的施行步驟，配閤所附之數據資料，在範例中逐步導引讀者實際操作軟體進行檢定、估計、和模型診斷。

　　研究實例解說：在各章中精選實證文獻來解說模型之應用實例，期使讀者能與真正的實證研究實務接軌。

　　介紹熱門研究主題：ARMA、門檻迴歸、多變量 GARCH、嚮量自我迴歸、單根與共整閤、最大概似法之估計。

　　本版全新內容：
　　＊依最新 Eviews 9.5版，更新操作範例
　　＊新增門檻自我相關模型之實作範例（第4章）
　　＊增補單根檢定自動選擇落後期之功能說明示範（第8章）
　　＊增述使用 AIC、BIC 和 HQC來選擇共整閤模型的落後期之範例（第9章）
　　＊全新第10章的進階研究，詳細舉例並說明如何運用最大概似法，以利估計軟體沒有的計量模型。

經典計量經濟學：理論與前沿實踐 內容簡介 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且與時俱進的計量經濟學知識體係，重點關注理論基礎的嚴謹性、模型構建的實用性，以及在經濟學、金融學及相關領域的前沿應用。本書不僅涵蓋瞭計量經濟學領域的核心基石，更緊密結閤瞭近年來新興的計量方法和大數據背景下的分析挑戰，力求在理論深度與實踐廣度之間找到完美的平衡點。 第一部分：計量經濟學基礎與經典綫性模型 本部分奠定讀者理解復雜計量模型的理論基礎。我們從概率論和數理統計的必要迴顧開始，確保讀者對推斷的統計學前提有清晰的認識。隨後，本書係統地引入一元和多元綫性迴歸模型（OLS）。我們不僅詳盡闡述OLS估計量的性質（無偏性、有效性、一緻性），更將重點放在高斯-馬爾科夫定理的深刻含義及其對現實經濟數據的適用性。 理論推導部分深入剖析瞭異方差性（Heteroskedasticity）和自相關（Autocorrelation）的檢驗與修正。對於異方差性，本書不僅介紹瞭White檢驗和Breusch-Pagan檢驗，更詳細討論瞭加權最小二乘法（WLS）的原理及其在模型優化中的作用。針對時間序列數據中常見的序列相關問題，我們推導瞭Newey-West標準誤的計算過程，並探討瞭廣義最小二乘法（GLS）在解決特定結構性自相關問題上的優勢。 此外，模型設定的微小偏差如何影響估計結果（如多重共綫性問題），也被置於本部分進行深入討論。我們提供瞭識彆多重共綫性的實用指標（如方差膨脹因子 VIF），並探討瞭在信息損失可控的前提下進行正則化處理的可能性。 第二部分：模型選擇、非綫性與麵闆數據分析 隨著經濟學研究對模型擬閤優度的要求日益提高，第二部分轉嚮更具靈活性的建模技術。我們詳細探討瞭模型設定誤差（Misspecification）的影響，並係統介紹瞭信息準則（AIC、BIC）在模型選擇中的應用，強調瞭在模型復雜性與擬閤優度之間進行權衡的重要性。 非綫性模型部分，本書聚焦於Logit和Probit模型，這些模型在分析離散因變量（如選擇、違約、購買意願）時至關重要。我們不僅解釋瞭極大似然估計（MLE）的原理，更側重於邊際效應的計算與解釋，這是將模型預測轉化為實際政策含義的關鍵步驟。對於廣義綫性模型（GLM）的框架，本書也給予瞭充分的介紹。 麵闆數據分析作為現代經驗研究的支柱，占據瞭本部分的核心地位。我們區分瞭混閤迴歸模型、固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）的理論基礎及其適用場景。對於如何判斷並選擇最適閤數據的模型（如Hausman檢驗），本書提供瞭詳盡的操作指南和嚴謹的統計依據。同時，我們也討論瞭麵闆數據中可能齣現的個體異質性（Heterogeneity）對估計結果的係統性偏差。 第三部分：時間序列與動態模型（側重於宏觀經濟學與金融市場） 雖然本書不聚焦於某一特定領域應用，但對處理時間序列數據的核心方法進行瞭深入探討，這些方法是理解宏觀經濟變量（如GDP、通脹）和金融資産價格波動的基礎。 我們首先建立瞭平穩性（Stationarity）的概念，並介紹瞭ADF、PP檢驗等核心檢驗方法。對於非平穩序列，本書詳細介紹瞭差分處理方法，並探討瞭單位根過程的理論含義。 動態模型的構建是本部分的重頭戲。我們係統講解瞭自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）模型的識彆、估計與診斷。隨後，本書將重點放在瞭處理序列依賴性的更高級模型： 1. 自迴歸嚮量模型（VAR）：用於分析多個相互關聯的時間序列之間的動態關係。本書重點講解瞭VAR模型的結構設定、延遲項的選擇（通過信息準則），以及如何運用脈衝響應函數（IRF）來追蹤外部衝擊在係統中的傳播路徑。 2. 協整（Cointegration）：針對非平穩序列但存在長期均衡關係的場景，我們詳細介紹瞭Engle-Granger兩步法和Johansen檢驗的原理和應用，這是檢驗長期經濟關係的關鍵工具。 第四部分：前沿計量方法與因果推斷 本部分是本書與傳統教材拉開差距的關鍵所在，它側重於解決“如果……會怎樣？”的因果識彆問題，這是計量經濟學研究的終極目標。 我們從工具變量法（IV）入手，詳述瞭其理論基礎——外生性、相關性與恰當識彆。重點分析瞭兩階段最小二乘法（2SLS），並探討瞭當存在多個工具變量時的廣義矩估計（GMM）框架。 隨後，本書係統引入瞭現代因果推斷的非參數和半參數方法： 斷點迴歸（RDD）：詳細分析瞭清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）的識彆策略，以及帶寬（Bandwidth）選擇對估計穩健性的影響。 傾嚮得分匹配（PSM）：重點討論瞭如何構建一個可比的控製組，並深入剖析瞭可比性假設（CIA）的含義及檢驗。 雙重差分法（DID）：本書強調瞭DID模型的平行趨勢假設的檢驗，並討論瞭多期DID模型的估計策略，以應對衝擊發生時間不一緻的情況。 第五部分：高維數據與機器學習在計量中的融閤 麵對大數據時代的挑戰，本書引入瞭處理高維度變量和處理非綫性、高階交互項的新興工具。我們探討瞭因子模型在處理大量宏觀經濟指標時的降維作用。此外，本書介紹瞭LASSO、Ridge迴歸等正則化技術在變量選擇與模型收縮中的應用，展示瞭如何利用這些技術來構建更具預測能力和穩健性的計量模型。 結論 本書的結構設計旨在引導讀者從最基本的OLS模型齣發，逐步掌握處理現實數據中復雜問題的各種高級工具。理論推導力求嚴謹，但最終落腳點始終是經濟學和金融學中的實際問題。讀者在掌握本書內容後，將具備獨立構建、估計、檢驗和解釋復雜計量模型的能力，從而能夠自信地應對現代經驗研究中的各項挑戰。

作者簡介

楊奕農

　　現職
　　中原大學國際貿易與經營係與研究所副教授    

　　學曆
　　美國猶他州立大學經濟學博士（Ph. D. in Economics, Utah State University）
　　颱灣大學農業經濟係畢業    

　　研究與教學領域
　　總體經濟學、國際金融、計量經濟等課程。
　　時間序列的實證分析、實驗經濟、國際金融、網路經濟等。    

　　學術成就
　　研究論文發錶在 Journal of International Economics（科技部 A+ 期刊）、Quantative Finance（科技部A- 期刊）、Mathematical Problems in Engineering（SCI 期刊, Impact Factor = 1.383）、人文及社會科學集刊、經濟研究、農業經濟叢刊、農業與經濟、亞太經濟管理評論等國內外期刊，並曾獲「經濟研究」期刊年度最佳論文奬。

第01章 時間序列分析的基礎
1.1 從AR(1) 模型談起
1.2 時間序列模型之目的與涵義
1.3 蛛網理論、結構式與縮減式
1.4 AR(1) 模型的收歛值和經濟長期均衡之關係
1.5 加入誤差觀念的AR(1) 模型
本章習題

第02章 Box-Jenkins 的ARMA 模型
2.1 先談談白噪音 (white noise)
2.2 ARMA(p,q) 模型
2.3 MA 隱含的經濟意義
2.4 定態與安定條件
2.5 用ACF 和PACF 判斷落後期數
本章習題
附錄：ARMA 模型的另一種錶示法：落遲運算符號

第03章 ARMA 模型的估計
3.1 估計ARMA 模型的第一步
3.2 ARMA 模型的診斷─Q 統計量和JB 統計量
3.3 如何選擇適當的ARMA 模型
本章習題

第04章 結構轉變的考量
4.1 結構轉變在經濟模型和計量模型上之意義
4.2 Chow 的結構轉變之檢定與估計
4.3 讓資料說話的結構轉變檢定
4.4 門檻式自我相關結構轉變模型
本章習題

第05章 自我相關條件異質變異模型
5.1 經濟與財務時間序列統計資料之特性
5.2 ARCH/GARCH 基本模型
5.3 未考量ARCH 對模型估計的影響
5.4 找齣模型中是否有自我相關異質變異的問題
5.5 估計ARCH/GARCH 模型
5.6 ARCH 模型在財務上之應用─ARCH-M 模型
5.7 GARCH 模型之擴展應用
本章習題

第06章 多變數模型與嚮量自我迴歸
6.1 多變數時間序列模型與迴歸
6.2 多變數模型中殘差的問題
6.3 殘差含自我相關之處理
6.4 動態時間序列模型
6.5 嚮量自我迴歸
本章習題

第07章 多變量GARCH 模型
7.1 多變量GARCH 模型之矩陣基礎
7.2 從GARCH(1,1) 到 多變量GARCH(1,1)
7.3 下三角堆疊模型：vech model
7.4 BEKK 模型
7.5 條件相關係數模型：CCC and DCC models
本章習題
附錄：Eviews 可估計之多變量 GARCH 對照錶

第08章 非定態時間序列模型
8.1 從 Random Walk 模型開始
8.2 RW 模型所隱含的經濟涵意
8.3 什麼是單根?
8.4 Dickey-Fuller 的單根檢定與衍生之檢定
8.5 Panel 單根檢定
本章習題

第09章 共整閤與誤差修正模型
9.1 整閤變數
9.2 什麼是共整閤?
9.3 誤差修正模型
9.4 Engle-Granger 共整閤檢定與估計
9.5 Johansen 共整閤檢定與估計
9.6 Johansen 共整閤加入限製式之檢定
本章習題

第10章 進階專題: 最大概似法應用
10.1 最大概似法的基礎觀念
10.2 應用一: 牛刀殺雞─最大概似法估計迴歸
10.3 應用二: 最大概似法估計AR(1)-ARCH(1)
10.4 應用三: 最大概似法估計Probit 模型
本章習題

第11章 附錄 矩陣、嚮量與特性根
A.1 矩陣和嚮量之定義與運算
A.2 以矩陣方式錶示聯立方程式
A.3 特性根與特性方程式

评分☆☆☆☆☆

**評價三** 我一直對金融市場的波動和背後的驅動因素非常感興趣，而時間序列分析無疑是理解這些現象的關鍵工具。《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，在我看來，就是一本能夠讓我深入洞察市場本質的絕佳讀物。這本書不僅名字就點明瞭其核心應用領域，從前言和目錄來看，它也確實覆蓋瞭時間序列分析在經濟和金融領域的一係列重要模型和方法。我尤其關注書中關於如何處理金融時間序列特性的部分，比如非平穩性、異方差性等，這些都是在實際金融數據分析中經常遇到的挑戰。書中提到的GARCH模型、EGARCH模型等，我相信能夠幫助我更好地理解和建模金融資産的波動性，這對於風險管理和投資策略的製定至關重要。更讓我驚喜的是，這本書並非僅僅停留在理論層麵，而是強調“應用”，這意味著它會提供大量的實證研究和案例分析，指導讀者如何將所學的模型應用於解決實際問題。我期待書中能夠展示如何利用時間序列模型來預測資産價格、分析宏觀經濟指標（如GDP、CPI）、評估政策影響等等。對於我這樣一個希望將理論知識轉化為實際操作能力的讀者來說，這絕對是一本“寶藏”。“三版”的更新，意味著它可能包含瞭最新的研究進展和更優化的分析方法，這對於緊跟時代步伐的我來說，非常重要。我迫不及待地想通過這本書，更係統、更深入地掌握時間序列分析這門技術，並將其應用到我的金融研究和實踐中，希望能從中獲得新的啓發和突破。

评分☆☆☆☆☆

**評價六** 作為一名長期關注宏觀經濟動態並進行投資的業餘愛好者，我一直深信，理解經濟數據背後的規律，是做齣明智投資決策的關鍵。《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，光是書名就足夠吸引我瞭。我平時閱讀瞭不少經濟學相關的書籍，但很多在數據分析方麵都點到為止，缺乏係統性的講解。這本書的齣現，給瞭我一個深入瞭解如何“玩轉”經濟和財務數據的機會。我特彆好奇書中會如何講解一些經典的宏觀經濟指標，比如GDP增長率、通貨膨脹率、失業率等，以及如何利用時間序列方法來分析它們的趨勢、周期和季節性。我希望書中能夠提供一些具體的例子，說明如何通過這些分析來理解經濟周期的變化，以及如何預判未來的經濟走嚮。對於投資而言，這無疑是非常有價值的信息。我也很期待書中能夠介紹一些在金融市場中常用的時間序列模型，比如如何分析股票市場的波動性，如何預測匯率的變動，或者如何理解利率的傳導機製。這些內容對於我進行投資分析和風險管理具有直接的指導意義。這本書是“三版”，意味著它可能已經經曆瞭市場的檢驗，並不斷更新和完善，這讓我對它的內容質量和實用性更加信任。我希望通過閱讀這本書，能夠提升自己的經濟洞察力，並在投資決策上更加遊刃有餘。

评分☆☆☆☆☆

**評價一** 我拿到《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，簡直是眼睛一亮！拿到手就覺得這書的分量和厚度就不一般，一看封麵設計，那種沉穩又專業的風格就撲麵而來，完全符閤我對一本嚴謹學術著作的期待。我本身就是在金融行業打拼瞭好幾年的老兵，平時工作中接觸各種數據分析，但總覺得對時間序列這塊的理解還不夠深入。尤其是在麵對一些復雜的經濟波動、市場趨勢的預測時，總感覺差瞭點什麼。市麵上很多書要麼太理論化，要麼太膚淺，很難找到一本既有深度又有實際應用價值的書。《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，從我翻閱的目錄和章節標題來看，就已經展現齣瞭其全麵性和係統性。它不僅僅是羅列一些模型和公式，而是從經濟和財務的實際應用場景齣發，循序漸進地講解時間序列分析的原理和方法。我特彆期待書中對各種經典模型（比如ARIMA、GARCH係列）的詳細闡述，並且能夠結閤最新的研究成果和實證案例，讓我瞭解如何在實際工作中靈活運用這些工具。特彆是“三版”這個標簽，意味著它一定是在前兩版的基礎上進行瞭更新和完善，很可能加入瞭新的模型、新的技術，或者對現有內容進行瞭更精煉的解釋，這對於追求最新知識的我來說，無疑是巨大的吸引力。這本書的齣現，感覺就像是給我打開瞭一扇新世界的大門，讓我有機會係統地提升自己在經濟和財務數據分析領域的專業能力，期待著能從中汲取寶貴的知識，運用到我未來的工作中，解決實際問題，做齣更精準的判斷。

评分☆☆☆☆☆

**評價七** 我是一名從事量化金融研究的初學者，一直以來都對時間序列分析在金融建模中的應用充滿瞭好奇和渴望。《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，恰好是我一直在尋找的那本“寶典”。我一直認為，時間序列分析是理解金融市場動態、構建預測模型、進行風險管理的基石。這本書的“經濟與財務應用”定位，正是我最感興趣的方嚮。我期待書中能夠詳細介紹各種主流的時間序列模型，如ARIMA、SARIMA、GARCH族模型，並且更重要的是，能夠提供這些模型在實際金融數據分析中的應用案例。我希望能看到書中如何運用這些模型來預測股票價格、期權價格，或者分析利率的期限結構。同時，我也非常關注書中關於如何處理金融時間序列特有的性質，比如非平穩性、厚尾性、波動率聚集等，以及如何選擇閤適的模型來捕捉這些特性。這本書是“三版”，意味著它可能包含瞭最新的模型和技術，比如在深度學習時代，可能也融入瞭一些神經網絡在時間序列分析中的應用，這對我來說是非常具有吸引力的。我希望通過這本書，能夠建立起紮實的時間序列分析理論基礎，掌握常用的建模和分析工具，並能將這些知識有效地應用於我的量化研究工作中，為我未來的學術和職業發展奠定堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

**評價九** 我一直認為，掌握一套行之有效的數據分析方法，對於理解經濟運行規律和把握金融市場脈搏至關重要，而時間序列分析無疑是其中最為核心的工具之一。《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，從其定位和內容來看，正是我一直在尋找的能夠係統提升這方麵能力的良師益友。我特彆期待書中能夠深入講解各種經典的時間序列模型，不僅僅是停留在理論層麵，更重要的是如何將其靈活地應用於復雜的經濟和財務場景。我希望能看到書中能夠提供詳實的案例分析，例如如何利用ARIMA模型來預測GDP增長，如何運用GARCH模型來分析股市的波動性，或者如何通過嚮量自迴歸（VAR）模型來探究不同宏觀經濟變量之間的相互影響。這些實操性的內容，對於我這樣的讀者來說，具有極高的學習價值。此外，本書的“三版”更新，也讓我對它充滿瞭信心，這意味著它很可能已經融閤瞭近些年來時間序列分析領域最新的理論發展和技術進步，能夠幫助我站在當前研究的前沿。我期待通過這本書，能夠係統地掌握時間序列分析的精髓，並能將其有效地應用到我的經濟研究和金融實踐中，做齣更精準的判斷和更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

**評價十** 作為一名對經濟學和金融學抱有濃厚興趣的跨學科學習者，我一直覺得時間序列分析是連接理論與實踐的一座關鍵橋梁。《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，從它的書名來看，就精準地捕捉到瞭我學習的重點和方嚮。我一直以來都認為，僅僅理解抽象的經濟理論是不夠的，更重要的是能夠通過數據分析來驗證和深化這些理論。《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，我期待它能夠提供一個非常係統和完整的框架，來講解如何運用時間序列分析的方法來解讀經濟現象和財務數據。我特彆希望書中能夠詳細介紹各種常用的時間序列模型，例如ARIMA、SARIMA、狀態空間模型等等，並且著重講解這些模型在處理經濟和金融數據時，如何剋服數據本身的復雜性，如非平穩性、季節性、異方差性等。我更看重的是書中能夠提供大量的、貼近實際的經濟和財務案例，例如如何利用時間序列模型來分析通貨膨脹的驅動因素，如何預測金融市場的短期波動，或者如何評估宏觀經濟政策的影響。這本書是“三版”，這讓我相信它一定經過瞭時間的沉澱和不斷的完善，能夠提供最權威、最前沿的知識。我期待通過這本書，能夠真正掌握時間序列分析這門強大的工具，並能將其融會貫通，應用於我未來的學習和研究中，希望能從中獲得寶貴的啓示。

评分☆☆☆☆☆

**評價八** 我一直在尋找一本能夠係統性地、深入淺齣地講解時間序列分析在實際經濟和財務領域應用的書籍，而《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，從我初次接觸到的信息來看，正是我心中的理想選擇。我理解時間序列分析不僅僅是關於數學公式和統計模型，更重要的是如何將這些工具應用於解決實際問題，比如預測經濟增長、分析通貨膨脹、理解金融市場波動等。這本書的“應用”導嚮，讓我對它充滿瞭期待。我尤其希望能看到書中詳細闡述如何從經濟和財務數據中提取有用的信息，如何識彆和建模數據中的趨勢、周期、季節性和隨機性，以及如何利用這些模型進行有效的預測和決策。對於“三版”這個更新的版本，我更加看重它可能包含的最新研究成果和更優化的模型。我希望書中能夠介紹一些在當前經濟環境下更具代錶性的案例，比如如何分析數字經濟對傳統經濟指標的影響，或者如何利用時間序列方法來評估新興金融工具的風險。總之，我希望通過這本書，能夠更深入地理解時間序列分析在經濟和財務領域的強大力量，並能將其應用於我所關心的實際問題中，從中獲得更深刻的洞察和更明智的判斷。

评分☆☆☆☆☆

**評價五** 我是一名即將畢業的碩士研究生，正在撰寫我的畢業論文，主題正好涉及到金融市場數據的分析。在尋找閤適的參考資料時，《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書引起瞭我的極大興趣。我一直覺得時間序列分析是理解金融市場動態的“鑰匙”，但之前接觸到的知識相對零散，缺乏一個係統性的框架。這本書的書名就非常契閤我的需求，它明確指齣瞭這本書的重點在於“經濟與財務上的應用”，這正是我在實際論文寫作中最為看重的部分。我期待書中能夠詳細介紹如何運用時間序列模型來處理和分析股票價格、匯率、利率等金融時間序列數據，並提供一些具體的編程實現方法（比如R語言或Python）。我尤其希望能看到書中關於如何構建預測模型、如何評估模型的預測精度、以及如何解釋模型結果的詳細講解。論文寫作過程中，模型選擇的閤理性和結果的可解釋性是至關重要的。此外，這本書是“三版”，我相信它一定在內容上進行瞭更新和優化，能夠包含最新的模型和技術，這對於我的研究來說，能夠讓我站在前人的肩膀上，做齣更有價值的貢獻。我希望通過這本書，能夠係統地掌握時間序列分析的理論知識和實踐技巧，為我的畢業論文打下堅實的基礎，也為我未來從事金融相關工作做好準備。這本書的齣現，對我而言，就像是及時雨，讓我對接下來的論文研究充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

**評價四** 作為一名在經濟研究領域深耕多年的學者，我對時間序列分析的工具和方法一直有著持續的關注和需求。過去幾年，我嘗試過不少相關的書籍，但很多都停留在比較基礎的層麵，或者過於偏重理論而忽略瞭實際的應用落地。《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書，從其書名和內容概述來看，似乎恰好能夠彌補我之前遇到的不足。我特彆期待書中能夠深入探討一些高級的時間序列模型，例如狀態空間模型、嚮量自迴歸（VAR）模型，以及如何處理麵闆時間序列數據。這些模型在分析宏觀經濟聯動效應、跨國經濟傳導機製等方麵具有重要的理論和實踐意義。同時，我也非常關注書中在“經濟與財務上之應用”方麵的具體案例。我希望能看到作者如何利用時間序列方法來分析通貨膨脹的動態變化、解讀貨幣政策對經濟增長的影響、預測資産泡沫的形成與破裂，以及評估金融危機的傳導路徑等等。這些都是我研究工作中經常會遇到的問題，而一本能夠提供紮實理論基礎和豐富實踐指導的書籍，對我來說無疑是極其寶貴的資源。“三版”的更新，也讓我對這本書的權威性和前沿性有瞭更高的期待，它很可能整閤瞭近些年來時間序列分析領域最新的理論突破和實證發現，能讓我及時瞭解行業內的最新動態，保持研究的領先性。我期待通過這本書，進一步提升我在經濟學領域的時間序列分析能力，並能將其更好地應用於我的學術研究和政策建議工作中，為推動經濟學研究的深入發展貢獻一份力量。

评分☆☆☆☆☆

**評價二** 說實話，一開始我拿到《時間序列分析：經濟與財務上之應用（三版）》這本書的時候，內心是有些忐忑的。我一直覺得時間序列分析是個非常高深的領域，充滿瞭各種復雜的數學公式和統計概念，對我這個理工科背景不是那麼強的文科生來說，簡直是“天書”。但這次為瞭工作需要，我不得不硬著頭皮去瞭解一下。翻開這本書，我首先注意到的是它的排版和圖錶。不得不說，這本書在視覺呈現上做得相當不錯，圖錶清晰易懂，公式推導過程也顯得很有條理。即使有些地方的數學推導我一時半會兒看不懂，但作者的講解思路似乎能夠引導我慢慢理解。我特彆喜歡它前麵幾章對時間序列基本概念的解釋，比如平穩性、自相關性等等，這些基礎概念的講解非常紮實，讓我能建立起一個初步的認知框架。然後，書中對各種模型，比如ARIMA模型的講解，也讓我覺得沒有那麼遙不可及。作者似乎很注重理論與實踐的結閤，通過大量的經濟和財務案例來闡釋模型的應用，這對於我這種更偏嚮實際操作的學習者來說，簡直是福音。我一直覺得，學習一個理論知識，最重要的是知道它能做什麼，怎麼用。這本書在這方麵做得非常齣色，讓我看到瞭時間序列分析在預測股市、分析通貨膨脹、評估經濟周期等方麵巨大的應用潛力。雖然還有很多內容需要我去消化吸收，但我對這本書充滿信心，相信它能夠幫助我跨越時間的門檻，掌握這門重要的分析工具。