R语言实现的集成与协整时间序列分析

"Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R" 是一本专注于使用R语言进行时间序列分析，特别是协整分析的书籍。这本书分为理论概念、单位根测试和协整三个部分。 在**第一部分：理论概念**中，作者首先介绍了单变量平稳时间序列的特性，包括自回归AR(p)、滑动平均MA(q)以及ARMA(p, q)过程。这些模型是时间序列分析的基础，用于描述和预测具有统计稳定性的数据序列。书中还详细探讨了多元平稳时间序列分析，涉及向量自回归模型（VAR），包括模型的设定、假设、估计、诊断测试、因果性分析、预测、脉冲响应函数和预测误差方差分解。此外，还有结构向量自回归模型（SVAR）的讨论，涉及模型设定、估计和脉冲响应分析。 **第二部分：单位根测试**，作者介绍了不同类型的单位根检验，如Dickey-Fuller检验、Phillips-Perron检验、Elliott-Rothenberg-Stock检验、Schmidt-Phillips检验和Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin检验，这些都是检测非平稳时间序列的关键工具，用于确定数据的整合阶数。 **第三部分：协整**，书中深入讲解了协整的概念，如何避免虚假回归，并阐述了协整与误差修正模型的关系。这部分还涵盖了系统中协整变量的处理方法。Engle-Granger两步法和Phillips-Ouliaris方法是单方程协整方法的示例，而向量误差修正模型（VECM）则被用作处理多个方程的协整方法，包括确定协整秩、测试弱外生性和限制性假设等。 这本书对于理解时间序列的非平稳性质、单位根过程和长期记忆过程，以及如何在R中应用这些概念进行统计分析非常有用。通过大量的练习题，读者可以加深对理论和方法的理解，提高实际操作能力。适合统计学、经济学、金融学和其他相关领域的研究者和学生使用。