SAS for Forecasting Time Series, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Institute

作者:John C. Brocklebank Ph.D.

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2003-4-18

价格:GBP 43.71

装帧:Paperback

isbn号码:9781590471821

丛书系列:

图书标签:

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《时间序列预测：方法、模型与实践》（第二版） 图书简介 在信息爆炸、数据驱动决策日益成为主流的今天，准确预测未来趋势的能力已成为商业、科学研究和政策制定中不可或缺的关键要素。无论是预测股票市场的波动，评估气候变化的长期影响，还是规划产品销售的季节性需求，时间序列分析都提供了强大的工具集。本书《时间序列预测：方法、模型与实践》（第二版）正是这样一本深入浅出、内容详实的著作，旨在为读者构建坚实的时间序列分析理论基础，并掌握一系列实用的预测方法与模型。 本书的第二版在前一版的基础上，进行了全面的更新与扩展，力求更加贴近当前时间序列分析领域的最新进展和实际应用需求。本书不仅保留了经典的时间序列模型，如ARIMA系列，还重点介绍了近年来兴起的新型模型和技术，并对现有模型的解释和应用进行了深化。我们致力于提供一种系统性的学习路径，让读者从理解时间序列数据的基本特性出发，逐步掌握复杂模型的构建、评估和应用。 核心内容概览 本书的内容设计遵循由浅入深、理论与实践相结合的原则，力求覆盖时间序列分析的各个重要方面： 第一部分：时间序列分析基础 本部分为读者打下坚实的基础，讲解时间序列分析的核心概念、数据特性以及预处理技术。 时间序列数据的本质与特性： 我们将首先定义什么是时间序列数据，并深入探讨其固有的特性，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）和随机性（Randomness）。理解这些特性是进行有效分析和建模的第一步。例如，我们会详细分析不同类型趋势（线性、指数）的表现形式，以及季节性模式（加法、乘法）的识别方法。 数据可视化与探索性分析： 强大的可视化工具是理解时间序列数据的关键。本书将介绍如何利用折线图、散点图、自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）等多种图表来直观地探索数据的模式、识别异常值和初步判断模型的适用性。我们将演示如何通过这些图表来揭示数据中的趋势、季节性和滞后关系。 时间序列的平稳性： 平稳性是许多时间序列模型的基本假设。本书将详细解释严平稳和弱平稳的概念，并介绍检验平稳性的常用方法，如单位根检验（ADF检验、PP检验）和可视化方法。同时，我们将探讨非平稳时间序列的转化方法，如差分（Differencing）。 数据预处理与特征工程： 真实世界的时间序列数据往往包含噪声、缺失值和异常值，需要进行适当的预处理才能用于建模。本书将涵盖缺失值填充（均值填充、插值法）、异常值检测与处理（基于统计的方法、基于模型的方法）以及数据平滑技术（移动平均、指数平滑）等内容。此外，我们还将讨论如何从原始时间序列中提取有用的特征，以增强模型的预测能力。 第二部分：经典时间序列模型 本部分将系统介绍在时间序列分析领域具有里程碑意义的经典模型，并深入剖析其原理、构建方法和应用场景。 指数平滑法（Exponential Smoothing Methods）： 从最简单的简单指数平滑（SES）开始，逐步过渡到霍尔特线性趋势模型（Holt's Linear Trend Model）以及霍尔特-温特斯季节性模型（Holt-Winters' Seasonal Model），涵盖加法和乘法季节性模型。我们将详细解释指数平滑的权重选择机制，以及如何根据数据特性自动选择最优的平滑方法。 ARIMA 模型系列： ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是时间序列分析的基石。本书将深入讲解其组成部分：自回归（AR）、移动平均（MA）以及差分（I）的含义。我们将详细介绍ARIMA模型的识别（通过ACF和PACF图）、参数估计（最大似然估计）和模型诊断（残差分析）。此外，还将介绍SARIMA（Seasonal ARIMA）模型，以处理具有季节性成分的时间序列。 ARIMA 模型的诊断与优化： 即使是强大的ARIMA模型，也需要仔细的诊断和优化才能获得最佳性能。本书将重点讲解残差分析的重要性，包括检验残差的白噪声特性、异方差性以及正态性。我们将介绍Ljung-Box检验等统计工具，并指导读者如何根据诊断结果调整模型参数或尝试不同的模型。 第三部分：高级时间序列模型与技术 本部分将聚焦于更复杂、更强大的时间序列模型，以及一些在现代预测任务中至关重要的先进技术。 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表示和分析时间序列。本书将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）和其在估计和预测中的应用。我们将探讨如局部趋势模型、局部水平模型以及包含季节性成分的状态空间模型，并展示如何利用它们来捕捉更为动态和复杂的时间序列模式。 GARCH 模型与波动率预测： 对于金融时间序列等领域，预测未来的波动率与预测均值同样重要。本书将详细介绍ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）和GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型，解释它们如何模拟时间序列的波动率聚集现象。我们将讲解GARCH模型的构建、参数估计和预测，并讨论其在风险管理中的应用。 向量自回归（VAR）模型： 当需要同时预测多个相互关联的时间序列时，VAR模型成为首选。本书将深入讲解VAR模型的原理，包括其滞后阶数的选择、模型估计和预测。我们将通过实例展示如何分析多个时间序列之间的动态关系，并进行联合预测。 异常检测与鲁棒性预测： 在实际应用中，时间序列数据常常受到异常事件的影响，这些异常值可能严重干扰模型的预测。本书将介绍多种异常检测技术，如基于统计的方法、基于模型的方法（如ARIMA模型残差的异常值检测）以及基于机器学习的方法。我们将重点关注如何构建对异常值不敏感或能够有效处理异常值的鲁棒性预测模型。 第四部分：机器学习在时间序列预测中的应用 随着机器学习的飞速发展，其在时间序列预测领域展现出巨大的潜力。本部分将探讨如何将机器学习模型应用于时间序列预测任务。 基于树的模型（如 XGBoost, LightGBM）： 详细介绍如何将梯度提升树等模型应用于时间序列预测。我们将重点讲解如何将时间序列数据转化为适合树模型的特征，包括滞后特征、滚动统计特征以及时间相关的特征（如星期几、月份等）。 神经网络模型（如 RNN, LSTM, GRU）： 深入探讨循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据方面的优势。我们将详细解释这些模型的结构，以及如何构建有效的输入输出接口，用于时间序列的建模和预测。 时间序列预测的特征工程与模型集成： 无论使用哪种模型，有效的特征工程都是关键。本部分将整合前述的特征工程方法，并介绍如何结合不同模型的优势，通过模型集成（Model Ensemble）来提升预测的准确性和稳定性。 第五部分：模型评估、诊断与实际应用 一个优秀的时间序列预测系统不仅需要建立模型，还需要对其进行严格的评估和持续的优化，并将模型应用于实际问题中。 预测性能的评估指标： 本书将详细介绍一系列常用的预测性能评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）以及对称平均绝对百分比误差（sMAPE）。我们将指导读者如何选择合适的评估指标，并理解它们各自的优缺点。 模型诊断与可解释性： 除了预测误差，深入理解模型行为同样重要。我们将回顾和扩展模型诊断的方法，包括残差分析、模型拟合优度检验等。同时，我们还将探讨一些模型的可解释性方法，以便更好地理解模型是如何做出预测的。 实际案例分析： 为了帮助读者将理论知识转化为实践能力，本书将提供多个不同领域的实际案例研究。例如，我们将演示如何使用本书介绍的模型和技术来预测股票价格、分析零售销售数据、预测能源需求、分析天气模式等。每个案例都将详细展示数据准备、模型选择、训练、评估和解释的全过程。 预测系统的部署与监控： 预测模型建立后，如何将其有效地部署到生产环境并进行持续监控是至关重要的一环。本书将简要讨论预测系统的部署策略，以及在实际运行中如何监控模型的性能，及时发现并解决问题，确保预测结果的准确性和可靠性。 本书特色 理论与实践的完美结合： 本书不仅深入讲解了时间序列分析的理论基础，更提供了大量的代码示例和实际案例，帮助读者将理论知识应用于实际问题。 覆盖广泛的模型： 从经典的ARIMA模型到先进的深度学习模型，本书几乎涵盖了当前时间序列预测领域所有主流的模型和技术。 深入的数学原理解释： 对于关键模型，本书提供了清晰的数学推导和原理说明，帮助读者理解模型背后的逻辑。 注重模型诊断与评估： 本书强调模型诊断的重要性，并提供了多种评估预测性能的方法，帮助读者构建可靠的预测系统。 贴合实际应用场景： 通过丰富的案例分析，本书将引导读者解决现实世界中的时间序列预测问题。 目标读者 本书适合广泛的读者群体，包括但不限于： 数据科学家与分析师： 希望系统学习和提升时间序列预测技能，将其应用于业务分析、风险评估和决策支持。 金融从业者： 需要预测股票价格、利率、汇率等金融市场指标，进行投资分析和风险管理。 市场营销与销售人员： 需要预测产品销量、用户需求，制定有效的营销策略和库存管理计划。 经济学家与研究人员： 需要分析宏观经济数据、行业趋势，进行经济预测和政策评估。 气候科学家与环境工程师： 需要预测天气模式、气候变化趋势，评估环境影响。 对时间序列分析感兴趣的在校学生和初学者： 希望建立扎实的时间序列分析理论基础，并掌握实用的建模与预测技术。 通过阅读《时间序列预测：方法、模型与实践》（第二版），您将能够建立起一套强大而灵活的时间序列预测能力，从而在瞬息万变的未来中，做出更明智、更具前瞻性的决策。

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这本书的体例和排版风格透露出一种经典、耐读的气质，它不是那种追赶最新流行算法的速成手册，而是更注重基础理论的构建和知识体系的深度挖掘。它更适合那些希望打下坚实基础，能够应对未来各种新模型变化的读者。书中对每一个基本概念的引入都处理得非常优雅，比如引入ARIMA模型之前，对平稳性的定义和检验方法会进行详尽的铺垫，确保读者不会在后续的复杂推导中迷失方向。此外，书中对于不同时间序列模型（如指数平滑、状态空间模型等）之间的内在联系和异同点的比较分析，处理得尤为精妙。这种对比性的讲解，使得原本看似孤立的知识点能够串联起来，形成一个有机的知识网络，这对于形成全局性的理解非常有帮助。

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从实操层面来看，这本书的配套资源和示例代码的实用性超乎我的预期。虽然书本身是理论导向的，但它并没有将理论与实践割裂开来。作者似乎深知，学习统计模型最终还是要落实到软件操作上，因此，书中穿插了大量关于如何使用主流统计软件进行建模和诊断的指导说明。这些指导不仅告诉你“做什么”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，比如在选择最优滞后阶数时，软件输出的那些统计量背后的含义是什么。我尝试着跟着书中的案例数据进行了重现，发现模型的输出结果和书上描述的几乎一致，这极大地增强了我对学习成果的信心。对我而言，这本书最大的价值在于它提供了一个可信赖的“调试手册”，让我能更好地理解软件输出背后的统计学意义，而不是盲目地输入参数得到结果。

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这本书的封面设计得非常专业，那种深蓝色调和简洁的字体排版，一下子就让人觉得这是一本正经的学术著作。我拿到手的时候，首先注意到的是它的厚度，拿在手里沉甸甸的，内容肯定非常扎实。内页的纸张质量也不错，印刷清晰，图表的数据点都非常锐利，阅读起来眼睛不容易疲劳。我特别喜欢它在章节开头的摘要部分，通常会用粗体字概括一下本章的核心思想，这对于我这种喜欢快速掌握重点的读者来说，简直是福音。而且，每一章后面的习题设置得也非常贴心，难度梯度把握得很好，从基础概念的巩固到复杂模型的应用，循序渐进，让我能很有信心地一步步深入下去。翻阅目录时，我能感觉到作者在内容组织上的匠心独到，它不是简单地罗列各种模型，而是构建了一个清晰的逻辑框架，引导读者理解时间序列分析的整个思维路径。

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我对这本书的语言风格的感受是，它非常注重严谨性和准确性，用词精准，几乎没有模糊不清的表述。作者在解释复杂的统计学原理时，会不厌其烦地给出详细的数学推导过程，虽然这对一些初学者来说可能略显吃力，但对于希望真正掌握其底层逻辑的人来说，这恰恰是它宝贵之处。我记得有一次我被一个特定的平滑公式卡住了很久，翻阅这本书的某个章节后，作者通过一个精心构建的例子，配上详细的步骤分解，让我豁然开朗。书中的图示部分也做得极好，它们不仅仅是数据的简单展示，而是深入解释了模型假设和残差分析的视觉工具，有时候一张图胜过千言万语，这本书在这方面做得非常到位。总的来说，它更像是一位经验丰富的教授在为你进行一对一的辅导，语调沉稳，信息密度极高。

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这本书的编排结构给我一种非常系统和全面的感觉，它似乎涵盖了时间序列分析领域几乎所有主流且关键的技术点，并且做到了对不同技术之间的联系和适用场景有清晰的界定。我尤其欣赏它在处理“异常值检测”和“模型诊断”这两个环节上投入的篇幅和深度。很多教科书往往在这些实战性极强的部分一带而过，但这本书却用专门的章节来详细阐述如何通过残差分析来判断模型的有效性，以及在面对非平稳序列时，应采取哪些审慎的步骤进行预处理。这种对“细节决定成败”的重视，体现了作者深厚的行业经验。阅读下来，我感觉自己不仅仅是学会了几个公式，而是建立起了一个完整、成熟的时间序列分析工作流，知道在项目的每一步应该关注哪些关键指标。

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