A Course in Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:Daniel Peña

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2000-12-4

价格:USD 207.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471361640

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

Statistics
时间序列分析
统计学
计量经济学
数据分析
预测
金融
信号处理
概率论
数学
机器学习

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

New statistical methods and future directions of research in time series A Course in Time Series Analysis demonstrates how to build time series models for univariate and multivariate time series data. It brings together material previously available only in the professional literature and presents a unified view of the most advanced procedures available for time series model building. The authors begin with basic concepts in univariate time series, providing an up-to-date presentation of ARIMA models, including the Kalman filter, outlier analysis, automatic methods for building ARIMA models, and signal extraction. They then move on to advanced topics, focusing on heteroscedastic models, nonlinear time series models, Bayesian time series analysis, nonparametric time series analysis, and neural networks. Multivariate time series coverage includes presentations on vector ARMA models, cointegration, and multivariate linear systems. Special features include: * Contributions from eleven of the worlda s leading figures in time series * Shared balance between theory and application * Exercise series sets * Many real data examples * Consistent style and clear, common notation in all contributions *60 helpful graphs and tables Requiring no previous knowledge of the subject, A Course in Time Series Analysis is an important reference and a highly useful resource for researchers and practitioners in statistics, economics, business, engineering, and environmental analysis. An Instructor's Manual presenting detailed solutions to all the problems in the book is available upon request from the Wiley editorial department.

《时序分析导论》时序分析，作为统计学和数据科学领域中至关重要的一门学科，致力于理解和预测随时间演变的数据序列。本书《时序分析导论》将为您开启一段全面而深入的探索之旅，带您领略时序数据的独特魅力以及分析其内在规律的强大工具。本书旨在为初学者和有一定基础的学习者提供一个坚实的知识框架。我们深知，要掌握时序分析，不仅需要理解理论概念，更需要熟练运用各种模型和技术解决实际问题。因此，本书在理论讲解的同时，将大量篇幅用于阐述各种经典和现代的时序分析方法，并辅以丰富的实例和练习，帮助您将所学知识转化为实际技能。核心内容概览：时序数据的基本概念与特性：我们将从最基础的层面开始，介绍什么是时序数据，以及其区别于横截面数据的核心特征，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）和随机波动（Random Fluctuations）。理解这些基本特性是进行有效分析的前提。平稳性（Stationarity）及其检验：在许多时序分析模型中，平稳性是一个关键的假设。本书将详细讲解什么是严平稳（Strict Stationarity）和弱平稳（Weak Stationarity），并介绍多种检验平稳性的方法，如图示法、单位根检验（Unit Root Tests），例如ADF检验和PP检验。我们将深入分析非平稳数据如何通过差分（Differencing）等方法转化为平稳数据。自相关与偏自相关函数（ACF & PACF）： ACF和PACF是识别时序模型结构的关键工具。本书将详细讲解如何计算和解释ACF和PACF图，以及它们与AR（自回归）、MA（移动平均）模型的对应关系。我们将通过大量的实例，帮助您准确地从ACF和PACF图中识别合适的模型。经典时序模型： ARIMA模型家族： ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是时序分析中最具代表性的模型之一。本书将系统讲解AR（Autoregressive）、MA（Moving Average）和ARMA（Autoregressive Moving Average）模型的原理、建模步骤以及模型选择（通过AIC、BIC等信息准则）和诊断（残差分析）方法。在此基础上，我们将深入介绍ARIMA模型，包括其差分（I）部分的含义和应用，以及如何选择合适的p、d、q阶数。季节性ARIMA模型（SARIMA）：对于具有明显季节性模式的时序数据，SARIMA模型提供了强大的建模能力。本书将详细介绍SARIMA模型的结构，包括季节性AR（SAR）、季节性MA（SMA）以及季节性差分（SD）的概念，并演示如何构建和拟合SARIMA模型以捕捉数据中的季节性规律。时间序列的预测：掌握了模型的构建，预测是时序分析的核心目标之一。本书将讲解如何利用拟合好的模型进行点预测（Point Forecast）和区间预测（Interval Forecast），并讨论不同预测方法的优缺点及适用场景。我们将通过实际案例，展示如何评估预测的准确性，例如使用RMSE、MAE等指标。非线性时序模型与更高级主题： GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）：金融数据中的波动性聚集（Volatility Clustering）是常见的现象，GARCH模型正是用于捕捉这种条件异方差性的。本书将介绍ARCH和GARCH模型的原理、建模方法以及在金融领域的应用。状态空间模型（State-Space Models）：状态空间模型提供了一个非常灵活的框架来描述和分析时序数据，它能够处理包含未观测状态变量的时序系统。我们将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）等关键技术，以及状态空间模型在实际中的应用。多元时序分析：许多实际问题涉及多个相互关联的时序变量。本书将初步介绍向量自回归（VAR）模型，它能够捕捉多个时序变量之间的动态关系，并用于联合预测。时序数据处理与可视化：数据预处理和可视化是时序分析不可或缺的环节。我们将介绍如何使用各种统计软件（如R或Python）进行数据导入、清洗、转换以及利用各种图形工具（如线图、季节性分解图、ACF/PACF图）直观地展示时序数据的特征。本书特色：循序渐进的教学设计：从基础概念到高级模型，本书的章节安排科学合理，确保学习者能够逐步掌握时序分析的知识体系。丰富的实践案例：每一章节都配有来自不同领域的实际案例，涵盖经济、金融、环境、工程等多个领域，帮助读者理解理论在实践中的应用。强调模型诊断与选择：本书不仅教授如何建立模型，更注重如何评估模型的拟合优度、进行残差诊断以及科学地选择最优模型。代码实现与工具介绍：在讲解模型的同时，本书将介绍如何使用主流的统计软件（如R或Python）进行实际操作，使读者能够理论与实践相结合。《时序分析导论》将是您在时序分析领域学习的理想起点，也是您进一步深入研究时序数据世界的坚实阶梯。无论您是学生、研究人员还是从业者，本书都将为您提供必要的知识和技能，以应对海量时序数据带来的挑战，并从中发掘有价值的信息。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从实际应用的角度来看，这本书在处理“大数据”和“高频数据”时展现出一定的时代局限性，尽管它在经典理论的深度上无可挑剔。对于那些处理金融市场微观结构数据或者传感器海量时间序列的读者来说，这本书的侧重点明显偏向于传统的、基于最小二乘或极大似然估计的参数化模型。例如，在探讨非参数和半参数方法时，内容相对简略，更多的是对经典方法的扩展和微调，而不是对机器学习驱动的时间序列预测（如深度学习方法）的全面介绍。我理解一本经典教材的定位可能侧重于奠定基础，但时代在发展，现在很多实际问题已经需要借助更复杂的非线性工具箱来解决。这本书在“可计算性”和“软件实现”方面的篇幅也比较少，它更像是一本理论推导的参考书，而不是一本操作指南。如果你想快速上手用Python或R跑出一些结果，这本书的理论深度可能会让你在实操层面感到有些滞后。它更适合那些需要深入理解算法底层逻辑，而非仅仅停留在模型调参的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我眼前一亮的地方，在于它对“模型诊断”环节的重视程度，这一点在很多入门或中级教材中往往被一笔带过，但在这里却被提升到了与模型构建同等重要的地位。作者似乎坚信，一个不经严格检验的模型，其预测结果的价值几乎为零。书中花了好几章篇幅来详述各种残差检验的方法，从传统的Ljung-Box检验到更现代的基于小波分析的白噪声检验，内容非常全面。更棒的是，它不仅罗列了检验方法，还结合了大量的实际案例，展示了当模型存在异方差性、序列相关性或者非线性结构时，这些检验是如何“报警”的，以及我们应该如何对症下药。特别是关于条件异方差性的处理，书中没有简单地推荐ARCH/GARCH模型，而是先深入剖析了金融时间序列特有的波动率集聚现象的理论根源，这使得我对GARCH族模型的选择和参数设定有了更深层次的理解。这种强调“批判性思考”的教学方式，极大地提升了我分析现实世界复杂数据的能力，让我不再盲目相信任何拟合出来的R方值。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验绝对称不上轻松愉快，它更像是一场马拉松式的智力挑战。那些关于状态空间模型和卡尔曼滤波的章节，简直是把我拉入了一个高深的数学迷宫。作者在推导过程中几乎没有省略任何中间步骤，每一个矩阵的转换、每一个期望值的求解，都展示得淋漓尽致。这对于那些想在计量经济学或金融工程领域深造的人来说，无疑是一座金矿，因为你完全可以把这本书作为推导和验证复杂算法的原始手册。然而，对于初学者来说，这可能是一个劝退点。我记得我光是理解为什么在特定条件下需要引入隐变量模型，就查阅了大量辅助资料。这本书的叙事风格非常“学者”，充满了大量的数学符号和严密的逻辑链条，缺乏那种“对话式”的引导。它假设读者已经对高等数学和概率论有了扎实的掌握，如果基础不够牢固，读起来会非常吃力，感觉就像是直接跳过了预科课程，进入了博士阶段的研讨会。不过，一旦你攻克了这些难关，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的，它给予你的知识体系是极其稳固的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的组织结构非常具有逻辑美感，它遵循着从“平稳”到“非平稳”，再到“多元”和“高频”的递进路线，像搭建一座精密的知识阶梯。第一部分打下坚实的单变量基础后，作者非常自然地过渡到了多变量分析，尤其是在向量自回归（VAR）模型和协整检验（Cointegration）的处理上，展现了极高的水准。它清晰地阐述了格兰杰因果关系检验的局限性，并用极具说服力的方式解释了为什么协整关系在长期经济分析中如此重要。我特别喜欢它在引入结构化VAR（SVAR）时所采用的识别策略的梳理，它不仅仅是罗列了Cholesky分解等方法，还探讨了不同经济学约束对识别结果的影响，这使得原本晦涩的识别问题变得清晰可辨。这种层层深入、不断拓宽分析维度的编排，使得读者能够系统地构建起处理复杂系统动态关系的能力。读完之后，你会发现自己不再局限于分析单个时间序列的起伏，而是能够从一个宏观的、相互作用的系统角度去看待问题。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书拿在手里，那种沉甸甸的感觉就让人知道里面装的可不是什么轻飘飘的理论。我记得当初买它的时候，是冲着它在处理复杂时间序列模型时的那种“硬核”态度去的。首先，它在引入基础概念时就显得格外严谨，绝不满足于蜻浅尝辄止的解释。比如，当我们讨论到ARIMA模型的定阶过程时，作者并没有直接丢给我们那些教科书式的公式，而是花了好大篇幅去剖析平稳性的本质，以及如何通过直观的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图谱来构建直觉。这种自底向上的构建方式，对于我这种更喜欢理解“为什么”而不是仅仅记住“是什么”的读者来说，简直是福音。书中的图表制作精良，那些拟合曲线和残差分析的案例展示得非常清晰，让你能真切地感受到模型是如何从数据中“生长”出来的。特别是它对高阶非线性和季节性模型的处理部分，简直是教科书级别的深度，不像很多同类书籍那样只是点到为止，而是深入到了参数估计的数值稳定性问题，这点我非常欣赏。它迫使你不仅要会“用”，更要会“审视”你正在使用的工具箱。读完这部分内容，我对时间序列的理解不再停留在简单的预测层面，而是上升到了对数据生成过程的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆