沃尔特·恩德斯所著的《应用计量经济学：时间序列分析》（原书第4版）是计量经济学领域的一部经典教材，全书自始至终贯穿由浅入深、由简单到复杂的学习过程，运用真实的数据举例，阐述关键概念，不但完整、精简，而且非常注重应用。本书通过案例阐释计量方法的实际应用，鲜有复杂的数学公式推导。全书的主题涵盖差分方程、平稳时间序列模型、波动性建模、包含趋势的模型、多方程时间序列模型、协整与误差修正模型以及非线性时间序列模型等内容。
本书运用真实的数据举例，对时间序列分析进行了由浅入深的介绍，展现了时间序列分析的最新发展成果，以及如何利用最新方法对经济数据建模。全书所有案例都是根据我们熟知的理论模型设计的，且对于同一问题运用不同方法进行分析，方便读者进行多角度思考。书中每种方法都有具体步骤，每一步都有详细的阐述，一目了然，便于学习。
本书可作为经济类、管理类以及其他学科的本科高年级或研究生学习时间序列分析的教材用书。同时，也是科研工作者和实际工作者十分有用的工具参考书。
本书特点
通过案例强调方法的实际应用，几乎没有复杂的数学公式。
用通俗易懂、由浅入深、循序渐进的方法估计时间序列。
强调差分方程的应用是分析所有时间序列模型的基础。
大量的问题和实证练习可以帮助读者掌握本书提到的各种方法。
本书所使用的各种数据集可在合作网站或作者私人网站下载。
本版创新之处
新增内容涉及多变量和单变量预测的结合，对多元GARCH模型的讨论，自回归分布滞后模型的定义和估计，戴维斯问题和冗余参数等。
为了帮助读者编程，作者编著了一本RATS编程手册，可在本书合作网站或作者私人网站下载。
在开始撰写本书第1版时，我的初衷是写一本有关宏观计量经济学时间序列分析的教材。幸运的是，不少同事劝我扩大视野，拓宽内容。应用微观经济学家已经掌握了时间序列分析方法，政治学科类期刊也更注重定量研究。在之前的版本中，案例都来自宏观经济学、农业经济学、国际金融领域，还有来自我和托德·桑德勒一同对国内及跨国恐怖主义的研究。读者会发现，书中的应用实例既有宏观经济学方面的，也有微观经济学方面的，并且二者的应用比例适当。
背景
本书适合于有一定多元回归分析知识背景的读者。我假定读者了解并会应用普通最小二乘法。我所有的学生都熟悉相关性和协方差的概念，他们都知道如何在回归中使用t检验和F检验。我会使用一些术语，但不解释它们的含义，如均方误差、显著性水平、无偏估计。本书用两章来讨论多元时间序列分析方法。为了理解和学好这些章节，读者需要知道如何用矩阵代数对方程组求解。第1章是差分方程，它是本书的基石。按照我的经验，在掌握回归分析知识的基础上，又通过对本书的学习，学生就足以阅读专业期刊，也会达到从事严谨的应用研究的水平。然而，仍有一位不幸的读者，给我来信写道：“我的文章全都是按照您所讲的来写的，但投稿论文仍然没被采用，退稿了。”
书中叙述的一些方法需要程序处理。估计结构向量自回归模型VAR需要有足够容量的软件包来运算矩阵。蒙特卡洛算法需要大量的运算处理。估计非线性模型需要用软件包，这个软件包要含有对非线性最小二乘法和最大似然估计的运行程序。完全由菜单驱动的软件包无法估计每一种时间序列模型。正如我对学生所讲的，当一个时间序列模型的处理程序出现在计量经济学软件包的名单中时，它已经不新鲜了。为了更好地从书中汲取知识，你应该运用如EViews、RATS、MATLAB、R、STATA、SAS、GAUSS等软件。
我在书名中使用“应用”二字是非常真诚的。之所以用它，是因为我相信归纳教学法。归纳教学方法是先举简单的例子，从简单的情形出发，然后以此逐步构建更一般、更复杂的模型或过程。本书提供了每个归纳过程的详细实例，按照由简单到复杂的基本思想，每个例子都有分步骤的总结。学习方法只有一种，那就是实践，“行而学”。每章的正文部分都有大量已经解决的问题。还有，每章最后的“习题”尤其重要。你学习的例子和练习越多越好。
第4版的创新
我深思熟虑，非常谨慎地权衡了本书的完整性与简练性。在决定书中新引入的内容时，我非常愿意倾听，重视教师和学生传来的电子邮件。为了避免原稿过于冗长，我在补充手册（Supplementary Maunal）中介绍了很多新论题。在第2章新增内容中，讨论了组合多种单变量预测的问题，其目的是降低总体预测误差的方差。第3章通过介绍波动性脉冲响应函数扩展了多元GARCH模型的讨论。据此，波动性扩散就要用类似于向量自回归（VAR）模型中的脉冲响应的方法计算。很多读者问及了关于自回归分布滞后模型（autoregressive distributed lag model，ADL）的问题。因此，我重写了第5章前面一部分，说明了定义和估计自回归分布滞后模型的合适方法。这些新的内容补充完善了第6章中关于在协整系统中使用自回归分布滞后模型的内容。第7章讨论了在原假设下的不明冗余参数的所谓的戴维斯问题（Davies problem）。在这一章，还用Bai-Perron方法讨论了多个内生突变（例如，潜在的突变发生于未知的时间）的问题。另外，由于突变可以很久才表现出来，在该章也论述了估计有逻辑突变的模型的过程。
有些内容放到了第4版的主页（网站）上，如参考文献、注释和统计表。要获取这些内容，请参考Wiley.com/College/Enders或访问time-series.net。
新增内容
因为需要将一些论题放在本书之外，我准备了一本补充手册。这本手册包含了我认为比较重要（或有趣）的内容，但并不是对所有读者都是如此。书中会提示读者查看补充手册以寻求更多关于论题的信息。
为了帮助读者编程，我编著了一本RATS编程手册（Programming Manual）。当然，我没有办法取得每个平台的指南。多数程序设计者都应该能将RATS语言的程序转变为他们自己软件包的语言。
还有一本教师手册供给使用本书的教师。该手册包含了所有数学问题的答案。还包含了一些程序，能运行出书中所示结果和在习题中所列示的模型。手册中的版本适用于EVIEWS、RATS、SAS和STATA。
我还为每一章准备了PPT。幻灯片中的内容都来自我上课使用的素材。因此，PPT中强调的内容是我比较重视的。另外，部分幻灯片有扩展内容。
Wiley使所有采用本书的教师都能获得这些手册。补充手册和编程手册的不同版本都能从Wiley或我的私人网站：www.time-series.net下载。编程手册还能在ESTIMA网下载，网址是：www.estima.com。
即使尽我所能，毫无疑问，书中也会出现错误。如果以前三个版本为鉴，那就是出现的错误很多。因此，我会在我的网站上持续更新错误和更正单，网址是：www.time-series.net。
很多人都提出了对原稿排版、风格、清晰度的改进意见。我收到了大量读者的电子邮件，指出了书中的错误，并提出了关于书中论述的建议。我很感谢指出错误让我不断挑战的学生。尤其是Karl Boulware、Pin Chung、Selahattin Dibooglu、HyeJin Lee、Jing Li、Eric Olson、Ling Shao、Jingan Yuan。Pierre Siklos和Mark Wohar基于第2版的修订章节提出了非常重要的意见。我从Barry Falk和Junsoo Lee 处学到了很多关于时间序列的知识，因此，特别提及并感谢他们。也要感谢我的妻子Linda在我生病时支持我（特别是在我写作原稿时）。
就在写第3版的前言时，我得知Clive Granger永远地离开了我们。我在明尼苏达大学休假的前几个月，得到了一次赴加州大学圣迭戈分校参加研讨的机会。那时，我正在研究迭代模型，根本就没有想过要做一名应用计量经济学家。然而，当我初次遇见Clive时，他说：“在冬天，这里会比明尼苏达暖和100度（华氏），为什么不在这里休假呢？”于是，我改变了计划，决定留在加州大学圣迭戈分校，与众多数理经济学研究者共事。幸运的是，我碰巧完整地听了他的一节课（和Robert Engle共同教学），从此，深深地爱上了计量经济学的时间序列分析。我知道，告诉大家他的课如何改变了我的职业生涯，这会使他高兴的，也寄托着对他深深的哀思。他和Robert Engle以一种很重要的方式，影响并且引领了书中所使用的方法。
经济学-计量
沃尔特·恩德斯编写的《应用计量经济学：时间序列分析》是一部计量经济学领域的优秀教材，全书自始至终贯穿由浅入深、由简单到复杂的学习过程，运用真实的数据举例，阐述关键概念，不但完整、精简，而且非常注重应用。本书通过案例强调方法的实际应用，几乎没有复杂的数学公式。全书共分7章，分别介绍了差分方程、平稳时间序列模型、波动性建模、包含趋势的模型、多方程时间序列模型、协整与误差修正模型以及非线性时间序列模型等内容。
杜江：暂无
在日本广岛大学攻读硕士学位时，我就与本书第1版结缘，相伴走过了一个个寒暑。如今，我鬓已微霜，而这位“老伙计”却越发有活力。
初在日本留学时，从事计量经济学研究的人数还没有呈爆炸式的增长，因此，计量经济学相关的教材也是晦涩难懂。庆幸的是，我的指导教官选择本书第1版作为读本，我才避免了因噎废食之命运，由浅入深步入计量经济学的殿堂，有赖于它督我成长。1998年，我有幸进入秉持“海纳百川，有容乃大”校训的四川大学，在人文气息浓厚的经济学院执起了教鞭，用我所学之长播种耕耘。在之后的教学和科研中，我都参详了这位德高望重的“老伙计”，每次拜读，必有斩获。2004年10月，受国家留学基金委员会的资助，我以访问学者的身份重返广岛大学，在为期一年的访学中，又接触到了第2版，内容与时俱进，风格一如往昔。恩德斯教授讲究深入浅出，注重详细过程和步骤，强调方法的实际应用。书中的案例涉及宏观经济学、微观经济学、金融学等领域，以及作者擅长的对国际恐怖事件的研究。本着对计量经济学的热爱，虽不能开宗立派，至少也要为这门学科的传播添砖加瓦，我便萌生了将此书翻译成中文的念头。于是，在众志成城之下，第2版中文译本于2006年金秋问世。之后一年，我时常惶惑不安，唯恐驽钝之姿不堪重任，不仅没有使计量经济学中的时间序列分析在我国有所广益，反而成为计量经济学领域的害群之马。所幸读者不良反应甚少，反而偶有所得，茅塞始开。因此，在2009年第3版面世后，为加深对时间序列分析真谛的透彻理解，我想，初心不改，再次翻译并传播于众，何乐而不为呢？2011年夏天，恩德斯教授到访四川大学经济学院，展现了他在时间序列分析方面的最新成果。我也得见这位神交已久的老师兼前辈。他在原著内封上留下了后由第3版译者序所展现的让我倍感压力也倍受鼓励的寄语。本着“驽马十驾，功在不舍”的精神，2012年的中译本出版了。对焕发青春的第4版，我的“老伙计”，我保证是秉承了你的活力，也是撸起袖子加油干的。可以说，在与“老伙计”的相伴中，我得以修正漫长而不辨方向的学术之路，辟出探窥计量经济学的门径。
时间序列分析是一种处理动态数据的方法，通过研究随机序列的规律，预测序列的走势，以解决实际问题。时间序列分析最初于自然科学大有裨益，科学工作者将所探寻事件发生的时间、频率、程度等信息记录下来，研究信息中所包含的规律，并通过探索出规律来预测未来事件的走势，解决了繁复的问题。时间序列分析作为计量经济学的一个分支，渐受学术界的重视。格兰杰(Granger)、恩格尔（Engle）和西蒙斯（Sims）等经济学家都得益于在经济时间序列方面的卓越贡献而获得诺贝尔经济学奖；顶级经济学术刊物刊登的经济、金融等诸多领域的学术论文大多采用时间序列分析方法。因此，在社会科学研究中，时间序列分析方法已经成为主流的研究方法之一。
对本书的学习虽不能帮助读者脱胎换骨，成为时间序列分析的集大成者，但能使读者将所学知识融会贯通。恩德斯先生惯用真实的案例和数据来辅助概念的学习，并且更强调实际的应用而非理论公式的推导。对于单变量序列是从1阶入手，层层递进。对于多变量时间序列也是由浅入深，循序渐进。本书所有案例都是根据理论模型设计的，且对于同一问题使用不同方法进行分析，方便读者从多角度思考。书中每种方法都有具体步骤以供读者参考，一目了然，便于自学。本书可以作为经济类、管理类以及其他学科的本科高年级及研究生学习和运用计量经济学的教材用书，同时也可作为科研工作者和实践者的参考工具。读者只要对初级计量经济学有所涉猎，就可以通过对本书的学习，逐步阅读专业期刊和从事严谨的应用研究。即使没有学过计量经济学的读者，只要稍加掌握多元回归分析的基本思想，也可直接学习本书。
迄今为止，这本书的中文译本紧跟原作的步伐，业已出至第4版了。第4版的内容在之前三个版本的基础上有所增益。新增内容涉及多变量和单变量预测的结合，多元GARCH模型的讨论，自回归分布滞后模型的定义和估计，戴维斯问题和冗余参数等。本书由7章组成。第1章介绍差分方程，它是所有时间序列分析方法的理论基础。第2章介绍平稳时间序列模型，以ARMA为代表的线性随机差分方程的内容是构成时间序列经济学理论的主要部分。第3章介绍异方差条件下的时间序列处理技术，主要讲述ARCH模型的构建方法。第4章主要介绍序列是否平稳的单位根检验方法和模型的选择准则。第5章介绍多元时间序列模型，主要讲述自回归（VAR）模型的原理以及基础的VAR模型的因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解及其他与VAR模型相关的问题。第6章介绍协整与误差修正模型，包括协整的概念及在不同模型中的应用，考察协整变量的路径，讨论检验协整的各种方法，还涉及非平稳变量的向量误差修正模型。第7章介绍非线性时间序列模型，包括不同类型的非线性模型，讨论是否存在非线性调整的检验方法。为了巩固所学内容，每章后面都附有习题。
在本书的翻译过程中，得到了很多人士的帮助，有相识的，也有未谋面的，在此一并表示感谢。他们有：我的指导老师前川功一教授、赵昌文教授；我的学生韩旭、雷超、李丹丽、李恒、李倩、谢志超、杨文溥、易瑾、张宏波；还有我的师弟，国务院发展研究中心的朱鸿鸣副研究员。需要提及的是，机械工业出版社的杨晓莉和程天祥编辑付出了大量心血，我的家人给予了很大支持，我也要在此表示感谢。本书的译者袁景安是恩德斯教授的弟子，对原作的理解深刻，也在此表示谢意。在我使用本书的教学过程中，蒲贞子、宋跃刚、吴耀国、杨文溥等都提出了宝贵意见，特表示感谢。
本书翻译的具体分工如下：前言，杜江、袁景安、唐雨虹；第1章，杜江、袁景安、唐雨虹、许倩；第2章，杜江、张伟科、马一心、曾明；第3章，杜江、袁景安、马一心、谢正娟；第4章，杜江、许倩、闫美如、刘诗园；第5章，杜江、闫美如、王胜斌；第6章，杜江、袁景安、董晓晗、张伟科；第7章，杜江、谢正娟、董晓晗。杜江、袁景安负责校对全书，杜江负责审定和最后的统稿。
翻译是译者用自己的语言对原作进行的再加工。尽管我们与作者恩德斯有许多沟通和交流，袁景安也是恩德斯的得意门生，由于译者的专业能力和语言水平所限，书中可能也会出现不尽如人意的地方。由此对读者造成的困扰，我们深感抱歉，欢迎读者加以斧正。我的联系方式为dujiang@scu.edu.cn。
杜 江
2017年夏于四川大学经济学院
译者序
作译者简介
前言
第1章 差分方程1
本章学习目标1
导论1
1.1 时间序列模型1
1.2 差分方程及求解方法5
1.3 迭代法求解方程7
1.4 备选方法11
1.5 蛛网模型14
1.6 解齐次差分方程17
1.7 求确定性过程的特解25
1.8 待定系数法27
1.9 滞后算子31
1.10 总结33
习题34
第2章 平稳时间序列模型36
本章学习目标36
2.1 随机差分方程模型36
2.2 自回归移动平均ARMA模型38
2.3 平稳性39
2.4 ARMA(p,q)模型的平稳性限制42
2.5 自相关函数46
2.6 偏自相关函数50
2.7 平稳序列的样本自相关52
2.8 Box-Jenkins模型筛选方法59
2.9 预测性质62
2.10 利率差模型68
2.11 季节性模型75
2.12 参数稳定性和结构变化80
2.13 组合预测84
2.14 总结87
习题88
第3章 波动性建模93
本章学习目标93
3.1 定式化的经济时间序列93
3.2 ARCH和GARCH过程97
3.3 通货膨胀的ARCH和GARCH估计103
3.4 GARCH模型的三个例子105
3.5 风险的GARCH模型111
3.6 ARCH-M模型112
3.7 ARCH过程的其他性质114
3.8 GARCH模型的最大似然估计119
3.9 其他条件方差模型121
3.10 估计纽约证券交易所100指数124
3.11 多元GARCH模型129
3.12 波动的脉冲响应133
3.13 总结135
习题136
第4章 包含趋势的模型140
本章学习目标140
4.1 确定性趋势和随机趋势140
4.2 去除趋势146
4.3 单位根与回归残差151
4.4 蒙特卡洛方法154
4.5 DF检验159
4.6 DF检验实例161
4.7 扩展的DF检验165
4.8 结构性变化174
4.9 有效性与确定性回归变量180
4.10 有效性更好的检验182
4.11 Panel单位根检验186
4.12 趋势和单变量分解189
4.13 总结195
习题196
第5章 多方程时间序列模型199
本章学习目标199
5.1 干扰分析200
5.2 传递函数模型205
5.3 估计传递函数213
5.4 结构性多元估计的约束216
5.5 向量自回归（VAR）介绍219
5.6 估计和识别223
5.7 脉冲响应函数227
5.8 假设检验233
5.9 简单的VAR实例：美国与国际恐怖事件238
5.10 结构性VAR241
5.11 结构性分解实例244
5.12 过度识别系统248
5.13 Blanchard和Quah分解251
5.14 实例：分解实际汇率与名义汇率变动255
5.15 总结258
习题259
第6章 协整与误差修正模型264
本章学习目标264
6.1 单整变量的线性组合264
6.2 协整与共同趋势270
6.3 协整与误差修正模型271
6.4 协整检验：Engle-Granger检验方法277
6.5 协整检验：Engle-Granger检验方法演示280
6.6 协整和购买力平价理论283
6.7 特征根、秩与协整286
6.8 假设检验291
6.9 Johansen协整检验方法298
6.10 误差修正和ADL检验301
6.11 三种方法的比较303
6.12 总结306
习题306
第7章 非线性时间序列模型311
本章学习目标311
7.1 线性与非线性调整311
7.2 ARMA模型的简单扩展313
7.3 非线性检验316
7.4 门限自回归（TAR）模型321
7.5 TAR的扩展形式325
7.6 三个门限模型330
7.7 平滑转换模型335
7.8 其他状态转换模型340
7.9 平滑转换自回归(STAR)模型的估计343
7.10 一般化的脉冲响应及其预测346
7.11 单位根与非线性352
7.12 更多内源性结构阶355
7.13 总结361
习题362
