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商品简介：

A graduate-level text which describes the recent dramatic changes that have taken place in the way that researchers analyze economic and financial time series. It explores such important innovations as vector regression, nonlinear time series models and the generalized methods of moments.

书评摘要：

The last decade has brought dramatic changes in the way that researchers analyze economic and financial time series. This book synthesizes these recent advances and makes them accessible to first-year graduate students. James Hamilton provides the first adequate text-book treatments of important innovations such as vector autoregressions, generalized method of moments, the economic and statistical consequences of unit roots, time-varying variances, and nonlinear time series models. In addition, he presents basic tools for analyzing dynamic systems (including linear representations, autocovariance generating functions, spectral analysis, and the Kalman filter) in a way that integrates economic theory with the practical difficulties of analyzing and interpreting real-world data. Time Series Analysis fills an important need for a textbook that integrates economic theory, econometrics, and new results. 

The book is intended to provide students and researchers with a self-contained survey of time series analysis. It starts from first principles and should be readily accessible to any beginning graduate student, while it is also intended to serve as a reference book for researchers.

内容简介：

近几年间，研究者分析时间序列数据的方式发生了显著的变化。因此，很有必要对这一日益重要的研究领域的新近发展进行综合，并整体呈现出来。作者一次对时间序列分析的相关进展做出详细、全面的梳理与阐述。这些研究进展包括向量自回归、广义矩估计、单位根的经济与统计结果、非线性时间序列等。另外，作者在《时间序列分析（套装上下册）》中还阐述了包括线性表征、自相关、生成函数、谱分析、卡尔曼滤波等动态系统的传统分析工具。这些内容有助于经济理论研究和解释现实世界的数据。《时间序列分析（套装上下册）》将为学生、研究者和预测人员提供对动态系统、计量经济和时间序列分析的独立而明确的全面分析。从简单的原理出发，作者的清晰表达使得一年级研究生和非专业人士也能理解相关内容的历史进展和新近发展。同时，由于其全面性，使得该书为研究者了解学术前沿提供了宝贵的参考文献。作者一方面通过大量的例子展示理论结果如何运用于实践，另一方面在相关章节后面提供了详细的数学附录。作为为相关领域学生和研究者提供的理论路线图，该书将成为未来若干年相关领域的指导书。

作者简介：

詹姆斯·D·汉密尔顿（James D．Hamilton）现为加州大学圣地亚哥分校（University of California，SanDiego）经济学教授，1983年毕业于加州大学伯克利分校（University ofCalifornia，Berkeley），早年曾在弗吉尼亚大学（University of Virginia）任教。他在时间序列和能源经济学研究方面取得了丰硕的研究成果。

前言/序言：

很多经济学问题关注动态建模。这一领域的研究在过去十年有爆炸式增长，以致“时间序列计量经济学”已成为“实证宏观经济学”的代名词。

　　一些教材已经很好地涵盖了动态系统经济分析的进展，还有一些教材则总结了早期关于时间序列数据统计推断的文献。然而，写一本将理论与实证的相关问题整合到一起的书，同时包含最近十年的新发展，比如向量自回归分析、广义矩估计、非平稳时间序列建模，非常有必要。这就是《时间序列分析》的目标。

　　本书主要用于研究生计量经济学课程“时间序列分析”的教材。本书采用模块化结构以求最大限度的灵活性。例如，第13章关于卡尔曼滤波的前三节可以根据需要放在第4章后面。另外，跳过第13章对后文的理解也不会产生影响。除了灵活性，状态空间的思想已经完全集成到第1章的开始，状态空间表达（不含任何专业术语或形式主义）用来引出差分方程的关键结论。因此，当读者遇到状态空间框架的正式发展以及第13章的卡尔曼滤波时，对看到的符号以及关键思想想必已经非常熟悉。

　　谱分析（第6章）是读者可以选学或跳过的另外一个专题。在这一章，完整的模块化结构是由开始的引论、自回归生成函数以及滤子构成的。结论尽可能采用这些形式而不是谱的表达。

　　尽管本书在设计的时候是针对研究生计量经济学的时间序列分析，但本书也可以用于其他方面。本书自成体系，它以一年级研究生应有的知识为基础，同时包含了很丰富的数学附录。因此，本书也很适合不开计量经济学课程的一年级研究生在学习宏观经济学或动态方法的课程时使用，包括第1、2章，3.1节～3.5节，以及4.1节～4.2节。

　　另外，本书也可以用于不专门讨论时间序列的传统计量经济学课程。主流的计量经济学课本关于数值方法；序列相关的渐近结果；不同分布的观测值；分布滞后模型的估计；自相关一异方差一致的标准误；贝叶斯分析或广义矩方法等的讨论较少。所有这些内容在时间序列分析中均有详细的讨论。因此，一个不专门讨论时间序列的计量经济学课程可以使用本书的3.1节～3.5节，第7～9章以及第14章。可能的话，还可以采用第5、11和12章。同时，本书也自成体系，在第9章中关于传统的联立方程方法有非常详尽的讨论。事实上，本书的一个非常重要的目标是将（1）传统的联立方程计量方法；（2）当前流行的自回归和广义矩方法，平行地展开讨论。

　　最后，本书试图在方法上提供严格的思路，然而对那些只对应用感兴趣的学者也适用。这通过下述方法来实现。将很多证明细节放到章节最后的数学附录，以及提供了大量关于理论结果如何在实际中使用的例子。