用于自学时间序列分析的书籍？

我从汉密尔顿的时间序列分析开始，但我无可救药。这本书对我来说真的太理论化，无法自己学习。

是否有人推荐适合于自学的时间序列分析教科书？

我会推荐以下书籍：

1. 时间序列分析及其应用：以R为例
2. 示例的时间序列分析和预测

希望对您有帮助。祝你好运！

预测：Rob J Hyndman和George Athanasopoulos的原理和实践可在线免费获得：http： //otexts.com/fpp/

它本身就是一本好书。Hyndman先前与Makridakis和Wheelright一起撰写的预测书受到高度重视，但这具有额外的优势，即您可以看到所获得的价格。

从R编程和时间序列分析的角度来看，我总是参考三本书：

1. 时间序列分析及其应用：以 Shumway和Stoffer的R为例
2. 时间序列分析： Cryer和Chan 在R中的应用程序。
3. Cowpertwait和Metcalfe的R介绍性时间序列

Shumway and Stoffer撰写的第一本书有一个在线（精简版）在线版本，称为EZgreen版本。

如果您专门研究时间序列预测，我将推荐以下书籍：

1. Makridakis，Wheelwright和Hyndman的预测方法和应用。我一直在反复提到这本书，这是一部经典著作，写作风格绝对惊人。
2. Hyndman和Athanasopoulos 撰写的上述带有R实例的在线后继书是《预测原理和实践》。
3. 如果您正在研究经典的Box Jenkins建模方法，我建议您使用“ 时间序列分析： Box，Jenkins和Reinsel进行的预测和控制”。
4. 传递函数建模和预测的一种例外处理方法是 Pankratz的“动态回归模型预测”。同样，写作风格绝对很棒。
5. 如果您要应用预测来解决现实世界中的问题，那么另一个非常有用的方法就是Armstrong 的预测原理。

我认为，第一，第四和第五本书是最好的书中的一些。许多人喜欢Hyndman和Athanasopoulos的《预测原理和实践》，因为它是开源的并且具有R代码。距离预测方法的广度，覆盖范围的深度以及它的前任Makridakis等的写作风格再近不过了。以下是一些为什么我喜欢Makridakis等的对比特征：

1. 参考文献列表：例如在Box Jenkins一章中，Makridakis等人拥有约31种参考文献，Hyndman等人在许多章节中却很少或没有参考文献。
2. 覆盖范围的广度和深度-Hyndman等。主要集中在第一作者特别开发的单变量方法上，而Makridakis等。我不仅着重于自己的研究，还着重于各种方法和应用，还着重于现实世界的应用和学习，而不是更加注重学术。
3. 写作风格-我真的不能抱怨，因为这两本书都写得非常好。但是，我个人倾向于Makridakis，因为它将复杂的概念归纳为易于阅读的部分。关于动态回归或传递函数，有一节，对于这种“复杂方法”，我没有遇到过如此清晰的解释。需要出色的写作才能来帮助读者理解15页中的动态回归，然后他们才能成功。
4. Makridakis等人与软件/方法无关，他们列出了一些有用的软件包，并对它们进行了比较和对比（尽管这已经有20年的历史了），对于从业者来说仍然非常有价值。
5. 在Makridakis等人中，有关如何在现实世界中应用预测的三个专门章节。对于从业者来说，这是一大优势。

预测根本就没有运行像Arima和指数平滑这样的单变量方法并产生输出。不仅如此，尤其是当您展望更长的时间时进行战略预测。阿姆斯特朗的预测原则超越了单变量外推法，因此强烈建议所有进行真实世界预测（尤其是战略预测）的人使用。

这取决于您想要多少数学。对于数学上较不敏感的处理，Enders的《应用计量经济学时间序列》受到了广泛关注。

Damodar Gujarati和Dawn Porter的Basic Econometrics（第5版）的第四部分包含有关时间序列计量经济学的五章，这是一本非常受欢迎的书！它包含许多练习，回归输出，解释，以及最重要的是，您可以从本书的网站下载数据并自己复制结果。另一本不错的书是Stock和Watson的《计量经济学概论》。

从汉密尔顿入手是令人钦佩的，但是我想通读我刚才提到的两本书中的两个时间序列部分，然后继续讲类似沃尔特·恩德斯的《应用计量经济时间序列》或泰伦斯·C·米尔的《金融建模》。时间序列。

在此之后（也许在对数学经济学进行了一些回顾之后），您应该能够坐下来舒适地阅读汉密尔顿了。

注意：Box＆Jenkins的1970年经典时间序列分析：预测和控制显然比我提到的“现代教科书”更加集中（即，内容更窄），但我想说的是，任何想获得真正了解的人的时间序列不应将其排除在阅读清单之外。

除其他文字外，Springer的Use R中还有两本入门书籍！系列涵盖的时间序列：
初级时间系列有R 和 应用计量经济学中的R

该系列中还包含高级计量经济学文本 ，R的积分和协积分时间序列分析。

我没有使用过这些，但是发现该系列中的其他几项都很出色。

有一些不错的免费在线资源：

1. 艾弗里·科兰（Avril Coghlan）撰写的《时间序列R小书》（也有印刷版，价格相当便宜）-我还没有读完这一切，但是看起来它写得很好，有一些很好的例子，并且基本上是从零开始的（即容易进入）。
2. Vincent Zoonekynd撰写的第15章，R的统计资料-体面的介绍，但可能稍微先进一些。我发现代码太多（评论得很差），而没有足够的解释。

如果您觉得汉密尔顿太难了，那么可以参考本特·尼尔森（Bent Nielsen）和戴维·亨德利（David Hendry）撰写的普林斯顿大学计量经济学建模导论。它比更深入的理论更着重于直觉和实践方法。因此，如果您受时间限制，那将是一个不错的方法。

我仍然建议坚持与汉密尔顿进行时间序列分析。从数学上讲它非常深入，前四章将使您走很长一段时间，并且可以很好地介绍该主题。它还涵盖了Granger的非因果关系和协整关系，如果您决定更深入地研究该主题，那么它是无价的资源。

为了更直观地处理协整，我还建议使用Engle和White的协整，因果关系和预测。

最后，对于非常高级的治疗方法，还有索伦·约翰森（Soren Johansen）的书“协整VAR中基于相似性的推理”，当然还有戴维·亨德利（David Hendry）的“动态计量经济学”。

在这两个之中，我认为亨德利的观点更偏向大方向，而约翰森在数学上却很难相处。

《时间序列分析： William Wei和David P. Reilly的单变量和多变量方法》是一本关于时间序列的非常好的书，相当不实用。有更新的版本，但价格要高得多。它不包括R示例。它明确包含了干预检测程序的大量讨论/演示，在简化的解决方案/入门教科书中忽略了该过程。

NBER夏季研究所有“时间序列计量经济学的新功能”（不确定是否对这种材料进行了门控）。有带随附幻灯片的视频。讲座由一对以流行的本科计量经济学教科书着称的教授（Stock和Watson）进行。

在我看来，您真的无法超越“ 预测：原则和实践”。 它是由CV自己的Rob Hyndman和George Athanasopoulos 编写的，可以在线免费获得，并且使用了出色的预测程序包，其中包含大量R语言示例代码。

如果您使用Stata，Sean Becketti撰写的使用Stata的时间序列简介将是一个扎实的温和介绍，其中包含许多示例，并且着重于对理论的直觉。我认为这本书会很好地补充Ender。

该书首先介绍了Stata语言，然后快速回顾了回归和假设检验。

时间序列部分从移动平均和Holt-Winters技术开始，以平滑和预测数据。下一节将重点介绍如何将其用于技术预测。这些方法通常被忽略，但是它们对于自动预测非常有效，并且易于解释。Becketti解释了什么时候可以工作，什么时候不工作。

下一章介绍了单方程时间序列模型，例如自相关干扰，ARIMA和ARCH / GARCH建模。

最后，贝凯蒂讨论了多重方程模型，尤其是VAR和VEC，以及非平稳时间序列。

有一些书可能有用。如果您在数学上受到挑战，则可能想从Mcdowall，Mcleary，Meidinger和Hay的两本SAGE书籍入手，它们分别是1980年的《中断时间序列分析》或Richard McLeary的《应用时间序列分析》。当您了解更多关于时间序列的信息，并确定自己想要的不是散文，并且愿意通过数学学习时，Addison-Wessley发表的题为“时间序列分析”的Wei文本将是一个很好的选择。关于基于网络的教育资料，我写了很多有用的资料，可以在http://www.autobox.com/cms/index.php/afs-university/intro-to-forecasting上查看，标题为“简介”。进行预测”。

HILL GRIFFITHS LIM 2011“计量经济学原理” 4E Wiley
优势：
（1）易于理解。主题很好。即使我一生中没有参加任何计量经济学课程，我也很容易掌握这本书的入门计量经济学。

（2）有supplemantary书籍了解希尔的书：
一。将EViews用于计量经济学原理
b。使用Excel进行计量经济学原理
c。将Gretl用于计量经济学原理
d。将Stata用于计量经济学原理

缺点：
（1）没有“将R用作计量经济学原理”！
R是行业标准。R比Python更好。通过R可以最好地体现数学思想（我是说这是一个用Excel编写VBA模块，编写Gretl代码，编写Eviews代码的人）。

我使用“ GREENE 2011计量经济学分析-WH GREENE 7E PearsonPrentice Hall”自学了计量经济学。对于初学者来说可能很难。

总之，我强烈建议您使用Hill的书来掌握计量经济学，并通过另一本基于R的计量经济学书来应用这种理解。