以下是引用shikelang在2008-9-15 10:59:00的发言：
This book, and its companion volume in the Econometric Society Monographs series (ESM number 33), present a collection of papers by Clive W. J. Granger. His contributions to economics and econometrics, many of them seminal, span more than four decades and touch on all aspects of time series analysis. The papers assembled in this volume explore topics in spectral analysis, seasonality, nonlinearity, methodology, and forecasting. Those in the companion volume investigate themes in causality, integration and cointegration, and long memory. The two volumes contain the original articles as well as an introduction written by the editors.
• Major essays of arguably the world’s leading active econometrician • Granger is internationally known, author of 1999 Press title Empirical Modeling in Economics • Topics cover major areas of econometrics and time series analysis, including forecasting, seasonality, and nonlinearity
Contents
Part I. Spectral Analysis: 1. Spectral analysis of New York Stock Market prices O. Morgenstern; 2. The typical spectral shape of an eonomic variable; Part II. Seasonality: 3. Seasonality: causation, interpretation and implications A. Zellner; 4. Is seasonal adjustment a linear or nonlinear data-filtering process? E. Ghysels and P. L. Siklos; Part III. Nonlinearity: 5. Non-linear time series modeling A. Anderson; 6. Using the correlation exponent to decide whether an economic series is chaotic T. Liu and W. P. Heller; 7. Testing for neglected nonlinearity in time series models: a comparison of neural network methods and alternative tests; 8. Modeling nonlinear relationships between extended-memory variables; 9. Semiparametric estimates of the relation between weather and electricity sales R. F. Engle, J. Rice and A. Weiss; Part IV. Methodology: 10. Time series modeling and interpretation M. J. Morris; 11. On the invertibility of time series models A. Anderson; 12. Near normality and some econometric models; 13. The time series approach to econometric model building P. Newbold; 14. Comments on the evaluation of policy models; 15. Implications of aggregation with common factors; Part V. Forecasting: 16. Estimating the probability of flooding on a tidal river; 17. Prediction with a generalized cost of error function; 18. Some comments on the evaluation of economic forecasts P. Newbold; 19. The combination of forecasts; 20. Invited review: combining forecasts - twenty years later; 21. The combination of forecasts using changing weights M. Deutsch and T. Terasvirta; 22. Forecasting transformed series; 23. Forecasting white noise A. Zellner; 24. Can we improve the perceived quality of economic forecasts? Short-run forecasts of electricity loads and peaks R. Ramanathan, R. F. Engle, F. VAhid-Araghi and C. Brace.
作 者： 〔英〕格兰杰 等著，〔美〕吉塞尔 等选编，朱小斌 等译
出 版 社： 上海财经大学
- 出版时间： 2007-12-1
- 字 数： 957000
- 版 次： 1
- 页 数： 866
- 印刷时间： 2007/11/01
- 开 本：
- 印 次：
- 纸 张： 胶版纸
- I S B N ： 9787810989404
- 包 装： 平装
编辑推荐
《格兰杰计量经济学文集》是过去四十年中时间序列计量经济学发展的广角镜。格兰杰教授对很多问题率先做了重要的开创性研究，这些研究体现为一篇又一篇的经典杰作。从中我们看到了因果关系检验、协整、季节分析、预测和非线性时间序列的发展历程。重读这些文章真的非常愉快。
——罗伯特·恩格尔（Pobert Engle），纽约大学
格兰杰是最具创造力的现代计量经济学家之一，他对帮助我们理解因果关系、建模方法、非平稳性、季节性和预测做出了重要的贡献。一些被广泛应用的时间序列计量经济学概念就来自于他的研究成果，这是因为格兰杰善于将观测到的经济结果系统地用模型来表述．而且这些模型很好地反映了经济体复杂和进化的本质。这本书收录了他发表过的作品，而且把主要主题下相关联的研究集合到一起，这样便更容易找到相关的论文，里面的很多文章值得我们认真反复研读。
——大卫·亨德里（DavId Plendry），牛津大学
本书向读者呈现了Clive W.J.Granger的经典论文集。Granger对经济学和计量经济学的贡献，很多具有深远的影响，有的影响甚至长达四十多年，触及时间序列分析的方方面面。第一卷收集的论文涉及的主题有谱分析、季节性、非线性、方法论和预测。其姐妹篇第二卷里的文章涉及的是因果关系、单整和协整以及长期记忆。
内容简介
格兰杰是最具创造力的现代计量经济学家之一，他对帮助我们理解因果关系、建模方法、非平稳性、季节性和预测做出了重要的贡献。一些被广泛应用的时间序列计量经济学概念就来自于他的研究成果，这是因为格兰杰善于将观测到的经济结果系统地用模型来表述，而且这些模型很好地反映了经济体复杂和进化的本质，这本书收录了他发表过的作品，而且把主要主题下相关联的研究集合到一起，这样便更容易找到相关的论文，里面的很多文章值得我们认真反复研读。
作者简介
克莱夫.W.J.格兰杰，世界上最伟大的计量经济学家之一。瑞典皇家科学院在颁奖词中说：“他不仅是研究员们学习的光辉典范，而且是金融分析家的楷模。”他在利用数学模型分析时间序列数据方面的实证研究，给全世界打开了一扇窥探经济运行规律，特别是金融市场运行规律的大门。他的众多开创性想法和洞见深刻地影响了统计学、计量经济学和动态经济学理论的发展。
目录
译者序
致谢
贡献者
内容简介（第一卷）
第一章 《计量经济学理论》杂志对格兰杰教授的访谈
第一部分 谱分析
第二章 对纽约股市价格指数的谱分析
第三章 一个经济变量的典型谱形
第二部分 季节性
第四章 季节性：原因、解释及涵义
第五章 季节调整是线性还是非线性数据过滤过程
第三部分 非线性
第六章 非线性时间序列建模
第七章 利用相关指数来决定一个经济序列是否混沌
第八章 检验时间序列模型中被忽视的非线性性——神经网络方法与其他方法的比较
第九章 扩展记忆变量之间的非线性建模
第十章 天气与电力销售之间关系的半参数估计
第四部分 方法论
第十一章 时间序列模型及其解释
第十二章 时间序列模型的可逆性
第十三章 接近正态性以及一些计量经济模型
第十四章 构造计量经济模型的时间序列方法
第十五章 对政策模型评估的若干建议
第十六章 共同因素聚合的含义
第五部分 预测
第十七章 潮河泛滥的概率估计
第十八章 运用广义误差成本函数进行预测
第十九章 对经济预测评估的若干建议
第二十章 复合预测
第二十一章 邀请综述：复合预测——二十年后
第二十二章 变权数复合预测
第二十三章 变换序列预测
第二十四章 白噪声预测
第二十五章 我们可以改善经济预测的质量吗
第二十六章 电力负荷及其峰值的短期预测
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