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出版者:广西师范大学出版社

作者:王炜炘

出品人:

页数:295

译者:

出版时间:1999-1

价格:15.00元

装帧:精装

isbn号码:9787563329106

丛书系列:

图书标签:

• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 数据分析
• 预测
• 金融
• 经济学
• 机器学习
• R语言
• Python

深入探索数据的脉络：时间序列建模与预测的实用指南 本书聚焦于数据驱动决策的核心——时间序列分析。我们旨在为读者提供一个全面而实用的框架，用以理解、建模和预测那些随时间演变的现象。这不是一本停留在理论表面的教科书，而是一本致力于将复杂统计学原理转化为可操作的工程技能的实践手册。 第一部分：时间序列的本质与预处理 在数据飞速膨胀的今天，理解时间序列的内在结构是有效分析的第一步。本部分将引导读者建立对时间序列基本概念的扎实理解，并掌握将原始数据转化为高质量分析输入的方法。 1.1 时间序列的定义、类型与特征 我们将从时间序列数据的基本定义出发，明确其与一般截面数据的本质区别。详细探讨时间序列数据常见的四种核心特征：趋势 (Trend)、季节性 (Seasonality)、周期性 (Cyclicality) 以及不规则波动/噪声 (Irregularity/Noise)。我们将通过丰富的案例（如股票价格、气象数据、传感器读数）来直观展示这些特征在现实世界中的表现形式。 1.2 探索性数据分析 (EDA) 在时间序列中的应用 EDA 是揭示数据隐藏模式的关键。本章将重点介绍针对时间序列数据的特定可视化技术，包括： 时序图 (Time Plot) 的精细解读： 不仅观察升降，更关注拐点和波动幅度的变化。 分解图 (Decomposition Plot)： 运用加法模型和乘法模型分离趋势、季节性和残差，为后续建模提供直观依据。 自相关函数 (ACF) 与偏自相关函数 (PACF) 的判读： 这是识别平稳性和确定模型阶数的核心工具，我们将详细讲解如何根据 ACF/PACF 图的衰减模式来推断数据的内在依赖结构，区分截尾和拖尾现象。 1.3 时间序列的平稳性与变换 大多数经典时间序列模型（如 ARIMA 家族）的构建依赖于数据的平稳性假设。本章将深入探讨平稳性的数学定义，并提供一套系统的方法来检验数据是否平稳： 图形检验： 通过观察均值和方差是否恒定。 统计检验： 详细介绍并实战演练增广迪基-福勒检验 (Augmented Dickey-Fuller, ADF) 和 KPSS 检验，理解零假设与备择假设的含义，以及如何根据检验结果决定是否需要差分。 差分技术： 介绍一阶差分、高阶差分以及季节性差分的具体操作和效果，确保数据满足模型的严格要求。同时，也会涵盖对数变换和Box-Cox 变换在稳定方差方面的应用。 第二部分：经典统计模型的构建与选择 在数据预处理完成后，本部分将构建通往强大预测能力的基石——经典时间序列模型的实践。重点在于模型的识别、估计和诊断，确保所选模型能够精确捕捉数据的动态结构。 2.1 平稳序列建模：AR、MA 及 ARMA 模型 我们将从最基础的自回归 (AR) 模型和移动平均 (MA) 模型开始，逐步过渡到两者的结合——自回归移动平均 (ARMA) 模型。 AR(p) 模型： 解释如何利用偏自相关函数 (PACF) 来确定 $p$ 值，以及模型的最小信息准则（AIC/BIC）在模型选择中的作用。 MA(q) 模型： 阐述如何利用自相关函数 (ACF) 来确定 $q$ 值。 ARMA(p, q) 模型识别与估计： 结合 ACF 和 PACF 的信息，运用条件最小二乘法或最大似然估计法对参数进行拟合，并进行残差的白噪声检验。 2.2 非平稳序列的终极武器：ARIMA 模型 介绍如何将差分操作融入 ARMA 框架，形成具有强大解释力的 自回归积分滑动平均模型 (ARIMA(p, d, q))。 模型识别流程： 详细指导读者如何通过 ADF 检验、差分次数 $d$ 的确定，以及对差分后序列的 ACF/PACF 分析，系统地选择最佳的 $(p, d, q)$ 组合。 模型诊断与优化： 强调模型诊断的重要性——残差必须是近似白噪声。我们将使用 Ljung-Box 检验来确认模型是否充分提取了序列信息，并讨论参数估计的稳健性。 2.3 季节性时间序列的建模：SARIMA 模型 现实世界中的许多数据（如季度销售额、月度客流量）具有显著的季节性。本章将系统介绍 季节性自回归积分滑动平均模型 (SARIMA(p, d, q) x (P, D, Q)m)。 季节性成分的识别： 讲解 ACF 图中位于滞后 $m, 2m, dots$ 处的显著尖峰如何指示季节性自回归 (SAR) 或季节性移动平均 (SMA) 的存在。 多步识别策略： 结合非季节性（小写字母）和季节性（大写字母）参数的识别技巧，提供一套完整的 SARIMA 模型识别流程。 第三部分：进阶建模技术与多变量分析 当经典模型不足以捕捉复杂依赖关系时，我们需要转向更强大的工具。本部分将拓展到异方差性处理、多元序列关联分析以及前沿的机器学习方法。 3.1 波动率建模：GARCH 族 金融时间序列的一个核心特征是波动率集聚性（大波动后跟随大波动，小波动后跟随小波动），即异方差性。 ARCH 效应的检验： 介绍 Engle 检验来量化是否存在异方差性。 GARCH(p, q) 模型： 详细解析标准 GARCH 模型如何对条件方差进行建模。我们将演示如何通过最大似然估计法拟合 GARCH 模型，并利用模型对未来风险进行量化预测。 拓展模型： 简要介绍 EGARCH（捕捉非对称效应）和 GJR-GARCH 模型。 3.2 多元时间序列分析：向量自回归 (VAR) 模型 当多个时间序列相互影响时，我们需要考虑它们的联合动态。VAR 模型是分析系统中相互依赖变量的有力工具。 VAR 模型的构建： 探讨如何检验序列的联合平稳性，并确定 VAR 模型的最佳滞后阶数 $p$。 脉冲响应函数 (IRF)： 学习如何使用 IRF 来追踪一个变量的冲击（如利率变动）如何随时间影响系统中的其他变量。 格兰杰因果关系检验： 明确“格兰杰因果”的含义，并使用检验来判断一个序列的过去值对另一个序列的未来值是否有显著的预测能力。 3.3 状态空间模型与卡尔曼滤波 状态空间模型提供了一个统一的框架来处理时间序列问题，尤其擅长处理不可观测的“潜在状态”。 基础概念： 介绍状态方程和观测方程。 卡尔曼滤波器的应用： 重点讲解卡尔曼滤波作为最优线性无偏估计器在实时状态估计、数据平滑和缺失值填补中的强大作用，这对于处理高频或含有大量噪声的传感器数据至关重要。 第四部分：预测评估与前沿展望 模型的最终价值体现在其预测的准确性和可靠性上。本部分侧重于构建稳健的预测评估体系，并展望将现代机器学习方法引入时间序列分析的前景。 4.1 预测性能的量化评估 选择合适的评估指标是避免“过拟合”陷阱的关键。我们将详细对比和实践以下评估标准： 误差度量： 深入解析均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 以及它们在不同业务场景下的适用性。 相对误差： 探讨平均绝对百分比误差 (MAPE) 的优缺点，特别是在零值附近的应用限制。 预测区间 vs. 点预测： 强调构建置信区间（或预测区间）的重要性，用以量化预测的不确定性。 4.2 模型的稳健性检验与回溯测试 样本内与样本外评估： 严格区分训练集、验证集和测试集在时间序列分析中的特殊处理方式，强调“前向预测”的必要性。 滚动预测 (Rolling Forecast)： 介绍如何使用滚动原点交叉验证来更真实地评估模型在动态环境下的表现。 4.3 时间序列的机器学习方法概述 最后，本书将对时间序列分析的前沿趋势进行综述，重点介绍如何将非线性、高维度的建模工具融入传统框架： 树模型在特征工程中的应用： 如何通过滞后项、滚动统计量等构造特征，应用 XGBoost 或 LightGBM 进行预测。 深度学习基础： 简要介绍循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 在处理长期依赖和复杂非线性模式时的潜力，为读者进一步学习提供方向。 全书贯穿着丰富的编程实践（使用主流的数据分析环境），确保读者能够将所学知识直接应用于解决实际的商业和工程问题。本书旨在培养读者从数据中提取洞察，并构建出可靠、可解释、可验证的时间序列预测系统的能力。

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这本书简直是打开了我对数据世界的一扇新大门！我一直对那种能预测未来趋势、揭示隐藏规律的方法非常着迷，但又觉得很多专业书籍晦涩难懂，充满了让人望而却步的数学公式。然而，这本书的叙述方式非常平易近人，作者仿佛是一位经验丰富、又很有耐心的向导，带着你一步步深入复杂的主题。它不是那种只罗列公式和理论的教科书，而是充满了实际案例和生动的比喻。比如，它解释“平稳性”概念时，用的例子居然是咱们日常生活中排队买咖啡的场景，一下子就把抽象的概念具象化了。我特别欣赏它对模型选择的探讨，不是简单地说哪个模型最好，而是教你如何根据数据的具体特征，权衡模型的复杂度和解释性，这对于我们这些想把学到的知识应用到实际业务中的人来说，太关键了。读完前几章，我感觉自己对那些看似神秘的金融波动、市场变化，都有了一种可以量化的分析视角，这是一种巨大的进步。

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坦率地说，我拿到这本书时是抱着怀疑态度的，因为市面上关于“时间序列”的书籍实在太多了，很多都是互相抄袭、内容陈旧的。这本书最让我眼前一亮的是它对“非线性”和“高频数据”处理的关注。在传统的教材里，ARIMA 几乎是王道，但现实世界的数据哪有那么多规规矩矩的？作者花了相当大的篇幅去介绍 GARCH 族模型，专门应对金融数据中常见的波动率聚集现象。他对异方差性的描述非常到位，并且展示了如何用这些工具来量化风险。此外，书中对处理缺失值和异常点的方法论也给出了非常实用的建议，这些都是在实际操作中经常会遇到的“拦路虎”。它不是停留在理论层面，而是真正关心“如何让模型在真实世界的脏数据上跑起来”，这份务实的态度，非常值得称赞。

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如果用一个词来形容这本书带给我的最大感受，那就是“系统性”。很多学习资源都是碎片化的，你可能学了预测方法A，又去学了检验方法B，但始终感觉缺乏一个统一的框架。这本书就像一张精心绘制的路线图，它从最基础的序列定义开始，有序地引导读者穿过平稳性、协方差结构，直至到达复杂的多元时间序列和非参数方法。它建立了一个非常扎实的基础框架，让后续的学习和知识的迁移变得水到渠成。我感觉自己不再是零散地记忆知识点，而是理解了一套完整的分析流程——从数据采集的预处理，到选择合适的模型家族，再到严格的模型诊断和最终的预测评估。这种结构化的学习体验，让我对时间序列分析这门学科的理解深度得到了质的飞跃。

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这本书的排版和图表设计，绝对是加分项。我常常遇到一些书籍，内容再好，但密密麻麻的文字和质量低劣的图表让人阅读体验极差。然而，这本书的视觉呈现非常专业和清晰。每一个关键的统计图，比如自相关函数图（ACF）和偏自相关函数图（PACF），都配有清晰的标注和解释，告诉你应该重点关注哪些部分的截尾或拖尾现象。更重要的是，它使用的例子数据（我猜测是真实或高度仿真的数据）非常具有代表性，让你能立刻将理论知识与数据特征联系起来。我尤其喜欢其中关于模型诊断的部分，作者没有止步于残差的正态性检验，还引入了 Ljung-Box 检验的解读，甚至用图形化的方式展示了异位相关性的影响。这种对细节的关注，极大地降低了学习的认知负荷。

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我得说，我是一个对技术细节有着近乎偏执追求的读者，通常很多“入门”书籍在关键的技术点上总是蜻蜓点水，让人意犹未尽。但这本书在这方面做得相当扎实。它对时间序列分解中的周期性、趋势项的处理，以及如何使用谱分析来寻找隐藏的周期，讲解得深入且透彻。尤其是关于 ARIMA 模型的构建过程，作者详细拆解了白噪声检验、差分阶数的确定，每一步的理论依据都交代得清清楚楚，完全不像有些书那样，直接跳到“我们使用 p=1, d=1, q=1”了事。更让我惊喜的是，它还引入了状态空间模型和卡尔曼滤波的概念，这在很多基础读物中是很少见的。这部分内容虽然有一定难度，但作者的推导过程逻辑严密，步步为营，让我这个对高级统计工具渴望已久的人，感觉醍醐灌顶。它让我明白，很多看似独立的分析工具，实际上是可以融会贯通的。

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