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出版者:人民邮电出版社

作者:博克斯

出品人:

页数:598

译者:

出版时间:2005-9

价格:65.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115137722

丛书系列:图灵原版数学·统计学系列

图书标签:

• 数学
• 统计
• 时间序列分析
• 金融
• 计量经济学
• 时间
• 金融计量
• 经济学
• 时间序列分析
• 统计学
• 数据分析
• 预测模型
• 回归分析
• 频域分析
• 季节性分析
• 平稳性检验
• ARIMA
• 时间序列可视化

《时间序列分析》 书名： 时间序列分析 作者： [此处应填写作者姓名，如：张伟] 出版社： [此处应填写出版社名称，如：科学出版社] 出版日期： [此处应填写出版日期，如：2023年10月] 定价： [此处应填写图书定价，如：89.00元] ISBN： [此处应填写ISBN号，如：978-7-03-0XXXX-X] --- 内容简介 《时间序列分析》是一部系统性、理论与实践并重的时间序列分析领域专著。本书旨在为读者构建一个全面而深入的时间序列分析知识体系，从基础概念的阐释到复杂模型的构建，再到实际应用的指导，力求为统计学、经济学、金融学、工程学、环境科学、社会学等众多学科的研究者、从业人员及相关专业的学生提供一份坚实的理论基础和有效的实践工具。 本书的编写遵循逻辑递进的原则，首先从时间序列的基本概念和特征入手，包括时间序列的定义、类型、构成要素（如趋势、季节性、周期性和随机波动）以及常用的描述性统计方法。读者将学习如何识别和理解不同类型的时间序列数据，并通过可视化手段和基本统计量来初步掌握数据的内在规律。 紧接着，本书将重点介绍经典的时间序列模型。AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）和ARIMA（季节性自回归积分移动平均）模型是时间序列分析的核心工具，本书将对其模型原理、参数估计、模型检验、模型识别和模型预测进行详尽的讲解。理论推导严谨，数学公式清晰，同时配以丰富的算例，帮助读者深刻理解模型的数学内涵和实际应用场景。例如，在ARMA模型部分，我们将详细阐述AR(p)和MA(q)的性质，以及如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来识别模型的阶数。ARIMA模型则会涵盖差分的必要性、季节性成分的处理等关键环节，并展示如何利用这些模型来预测股票价格、销售额、环境污染物浓度等。 除了经典的线性模型，本书还将深入探讨更高级的时间序列分析技术，以应对现实世界中更复杂的数据模式。这包括： 状态空间模型（State-Space Models）：本书将介绍如何将时间序列表示为状态方程和观测方程的形式，以及卡尔曼滤波（Kalman Filter）和EM算法等在状态空间模型中的应用。这对于处理具有隐藏状态或噪声干扰的序列至关重要，例如在导航、经济预测等领域。 GARCH族模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）：特别是在金融时间序列分析中，波动率的聚集性是一个显著特征。本书将详细讲解ARCH、GARCH及其各种扩展模型（如EGARCH, TGARCH等），并演示如何利用它们来建模和预测金融资产的风险，如股票收益率的波动。 非线性时间序列模型：认识到许多现实世界的时间序列并非严格线性的，本书会引入一些非线性模型，如门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）等神经网络模型，以及一些经典的非线性模型，探讨它们在捕捉复杂动态方面的优势。 多变量时间序列分析：在很多实际问题中，我们关心的变量之间存在相互影响。本书将介绍向量自回归（VAR）模型、协整（Cointegration）分析等方法，用于分析多个时间序列之间的动态关系，例如宏观经济指标之间的传导效应，或者不同金融市场之间的联动。 非参数时间序列方法：在模型假设受限的情况下，非参数方法能够提供更灵活的分析工具。本书将探讨核密度估计、局部多项式回归等技术在时间序列平滑、去噪和建模中的应用。 时间序列的因果推断：本书还将触及时间序列分析中关于因果关系的讨论，介绍Granger因果关系检验等概念，帮助读者更准确地理解变量之间的预测性关系是否等同于因果关系。 本书不仅注重理论的讲解，更强调实际操作的指导。每个模型介绍后，都会配以相应的案例分析，涵盖数据预处理、模型选择、模型拟合、残差诊断、模型评估以及预测等完整的流程。本书将指导读者如何利用R、Python等主流统计软件或编程语言来实现这些分析方法，并提供具体的代码示例和解释，让读者能够快速上手，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 在案例分析部分，本书将覆盖多个领域的实际应用，例如： 经济与金融：分析宏观经济指标（如GDP、通货膨胀率）、股票价格、汇率、利率的变动规律，进行预测和风险管理。 工程技术：处理传感器数据、信号处理、系统辨识，例如分析机器的运行状态，预测故障发生。 环境科学：分析气候数据（如温度、降水量）、空气质量、水质数据，预测环境变化趋势。 社会科学：研究人口流动、犯罪率、疾病传播、社交媒体信息传播等社会现象的动态模式。 商业与市场营销：预测产品销量、分析消费者行为、优化库存管理。 此外，本书还包含时间序列分析中一些重要的附加主题，如缺失值处理、异常值检测、时间序列的异常检测（Anomaly Detection）以及时间序列分类（Time Series Classification）和聚类（Time Series Clustering）等前沿研究方向的初步介绍。 《时间序列分析》适合作为高等院校经济学、统计学、数学、计算机科学、工程学、环境科学等相关专业的教材或参考书，也适用于从事数据分析、量化交易、风险管理、市场预测等工作的专业人士。本书旨在培养读者独立分析和解决时间序列问题的能力，为他们提供一个扎实且面向未来的时间序列分析知识框架。通过学习本书，读者将能够自信地应对各类时间序列数据的挑战，从中提取有价值的信息，并做出更明智的决策。

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这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，硬壳封面配上那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里沉甸甸的，很有分量感，一看就知道是下了功夫的。内页的印刷质量也无可挑剔，字迹清晰锐利，即便是长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳。不过，更让我惊喜的是它对章节排版的细致考量，不是那种密密麻麻让人望而却步的理工科教科书模样，而是留白得当，图表穿插得非常自然。特别是那些复杂的数学公式，排版得如同艺术品一般，逻辑性强，即便是我这个对纯数学有点畏惧的读者，也能感受到一种美感。这种对阅读体验的重视，在现今很多技术类书籍中已经非常罕见了。尽管内容本身可能偏向理论，但外在的精心打磨，无疑为进入学习的门槛降低了不少心理压力，让人愿意捧起它，慢慢品味其中的奥秘。这种对细节的执着，体现了出版方和作者对知识传播的尊重。

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这本书的排版设计，特别是其对图示的运用，达到了一个非常高的水平，几乎可以算得上是视觉化的教学典范。许多关键的理论推导，如果仅靠文字和公式堆砌，是很难被理解的。但在这本书里，作者巧妙地穿插了大量定制化的插图，这些图示不是简单的示意图，而是经过精心设计的概念模型。例如，在解释某一时间序列模型的序列依赖性时，书中用了一种类似流程图但又兼具空间感的动态图形来展示信息是如何在不同时间点上传递和衰减的。这种图形不仅直观，而且具有很强的记忆点，比起死记硬背公式来，我发现自己对背后的原理理解得更深刻、更持久。这无疑是这本书区别于市面上其他同类书籍的一个显著优点，表明作者在内容创作之余，也投入了大量的精力在“如何更好地表达”上。

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说实话，我原本以为这会是一本枯燥到只能当枕头的书，毕竟涉及的领域听起来就不是那么“活泼”。然而，这本书的叙事方式却出乎我的意料。作者似乎非常擅长将抽象的概念用具体的、贴近生活的案例来阐释。比如，在介绍某个高阶模型的波动性模拟时，他没有直接抛出复杂的积分方程，而是用一个金融市场中微小事件如何引发连锁反应的生动例子来铺垫。这种“先入情境，后引理论”的叙述节奏，极大地提升了阅读的流畅性。即使是第一次接触这些概念的读者，也能在脑海中迅速构建出一个大致的框架，而不是一上来就被一堆术语淹没。这种教学上的匠心，让学习过程变得不那么痛苦，反而多了一份探索的乐趣，非常适合那些需要快速建立直观认知的自学者。

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我最近在尝试将手头的项目数据转化为更具预测价值的模型，希望能找到一套系统化的方法论来指导我的实践。这本书的内容深度和广度，给我的感受就像是站在一座信息的高塔上，可以俯瞰整个领域。它并没有止步于介绍工具箱里的各种算法，而是深入挖掘了这些方法背后的哲学基础和适用场景的边界条件。例如，书中对数据预处理环节的探讨，简直是教科书级别的细致，它没有简单地说“需要清洗数据”，而是分门别类地讨论了异常值如何影响不同模型的收敛性，以及如何根据数据的内在结构来选择最优的平滑策略。我尤其欣赏作者在论述过程中所展现出的那种“怀疑精神”，不断提醒读者，任何模型都是对现实的一种简化，关键在于理解其简化背后的代价。对于想要从“会用”提升到“精通”的人来说，这种深度的剖析是极其宝贵的财富。

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作为一名有着多年实践经验的工程师，我常常感到理论书籍往往与实际生产环境存在一定的脱节，它们描述的往往是“理想世界”下的完美数据。然而，这本书最让我赞赏的一点在于其对“噪声”和“不确定性”的坦诚。作者并没有回避现实世界的混乱，反而花费了大量的篇幅来讨论如何识别和应对数据质量的下降、模型失效的早期信号，以及在资源有限的情况下如何进行有效的模型迭代和维护。书中分享的那些案例，很多都带有“踩坑记录”的意味，这对于我们这些需要将理论快速落地到业务中的人来说，比任何完美公式都有价值。它教会我的不是如何建立一个完美的模型，而是如何在充满缺陷的现实中，建立一个“足够好”且能够适应变化的稳健系统。这种务实精神，让这本书真正成为了工具书，而不是束之高阁的学术论著。

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