Applied Longitudinal Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Fitzmaurice, Garrett M./ Laird, Nan M./ Ware, James H.

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2004-7

价格:1158.00

装帧:HRD

isbn号码:9780471214878

丛书系列:

图书标签:

• 专业书
• 纵向数据分析
• 重复测量数据
• 统计建模
• 线性模型
• 广义线性模型
• 混合效应模型
• 生存分析
• 因果推断
• R语言
• SAS
• SPSS

好的，这是一本名为《高级时间序列建模与应用》的图书简介，内容详尽，侧重于理论深度和实际应用，绝不涉及《Applied Longitudinal Analysis》中的任何内容。 --- 图书简介：《高级时间序列建模与应用》 跨越复杂性的边界：从理论基石到前沿技术 《高级时间序列建模与应用》是一部为统计学家、数据科学家、金融分析师、经济学家以及任何需要在复杂动态系统中提取洞察力的研究人员量身定制的深度专著。本书摒弃了基础教材中对简单平稳过程的浅尝辄止，而是直面现实世界数据所固有的非线性和高频波动特性，系统地构建了一套全面且实用的高级时间序列分析工具箱。 本书的结构设计旨在实现理论的严谨性与实践的可操作性之间的完美平衡。它不仅详细阐述了从经典模型到最新机器学习范式的数学原理，更通过大量精心挑选的实际案例，展示了如何将这些尖端技术应用于金融市场预测、宏观经济分析、环境科学监测乃至信号处理等多个高要求领域。 第一部分：理论基石与经典拓展 (Foundations and Classical Extensions) 本部分首先对时间序列的基本概念进行回顾与深化，重点关注平稳性的严格检验、谱密度分析的现代解释，以及如何构建适用于更广阔数据结构的自回归积分移动平均（ARIMA）模型的非线性或非正态性扩展。 核心内容聚焦： 非平稳性与协整理论的精细化处理： 深入探讨单位根检验的局限性及其替代方案（如分数差分方法），并详细解析多变量系统中的协整关系——恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法与约旦-汉斯森（Johansen-Juselius）检验的内在差异与适用场景。 波动率建模的革命： 经典的ARCH/GARCH 模型被置于严格的理论框架下考察，随后引入更复杂的波动率结构，如GARCH-in-Mean (GARCH-M)、指数GARCH (EGARCH) 和广义自回归条件异方差（GARCH）模型的多元扩展（MGARCH）。重点分析了这些模型在捕捉金融时间序列中“波动率聚集”现象方面的优势。 状态空间模型的统一框架： 将隐性状态变量（Latent States）引入分析。本书将卡尔曼滤波（Kalman Filtering）视为一种动态线性模型（DLM）的统一优化工具，不仅应用于时间序列的平滑和预测，还扩展到参数估计的便捷方法。 第二部分：高频与非线性系统的挑战 (Challenges in High-Frequency and Non-Linear Systems) 现代数据往往充斥着高频噪音、结构性断裂和潜在的非线性依赖。本部分致力于解决经典线性模型力不能及的复杂性。 核心内容聚焦： 非线性时间序列的精细分类与识别： 区分了多种重要的非线性结构，包括状态依赖模型（如隐马尔可夫模型 HMMs）、门限自回归模型（TAR/SETAR）以及转移函数模型的应用。特别强调了对于系统状态切换的捕捉能力。 高频数据分析的特殊考量： 针对金融市场微观结构数据，讨论了如何处理报价填充（quote stuffing）、延迟交易和极度稀疏的数据。引入了基于二次变差法 (Quadratic Variation) 的高频波动率估计方法，这是对传统日间波动的革命性替代。 时间序列中的结构性断裂检测： 介绍使用Chow检验的局限性，转而侧重于更稳健的贝叶斯方法和迭代累积和（CUSUM）算法，用于自动识别潜在的政策变化或市场结构转变点。 第三部分：机器学习与深度学习驱动的预测 (ML/DL Driven Forecasting) 随着计算能力的提升，时间序列预测已不再局限于统计学的范畴。本部分深入探讨了集成学习、神经网络以及深度学习模型在时间序列分析中的前沿应用，重点在于如何将统计学洞察融入到模型架构中。 核心内容聚焦： 集成方法在时间序列中的优化： 详细阐述了如何使用Boosting (XGBoost, LightGBM) 和 随机森林 处理时间序列数据的特征工程（如滞后特征、滚动统计量），并探讨了如何在集成模型中有效地管理时间依赖性，避免数据泄露。 循环神经网络 (RNN) 及其高级变体： 深入剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，并提供了一套严谨的评估框架，用于比较它们与传统计量经济学模型的预测精度和解释性。特别讨论了多尺度输入（Multi-scale Inputs）对提高复杂系统预测鲁棒性的作用。 时间序列的表征学习： 介绍了使用自编码器（Autoencoders）和Transformer 架构进行时间序列的特征提取和降维。重点在于如何利用注意力机制（Attention Mechanism）来量化不同历史观测点对当前预测的重要性，从而增强模型的“可解释性”。 第四部分：多元系统与因果推断 (Multivariate Systems and Causal Inference) 现实世界的问题很少是单变量的。本书的最后一部分将分析聚焦于相互作用的系统，并引入强有力的工具来区分相关性与真正的因果关系。 核心内容聚焦： 多元时间序列的动态交互建模： 全面介绍向量自回归（VAR）模型及其扩展，包括协整VAR（VECM）和结构化VAR（SVAR）。SVAR 部分将侧重于使用经济理论约束（如零约束或符号约束）来识别冲击的结构性影响。 格兰杰因果关系的精确计量： 超越标准的格兰杰因果检验，本书将探讨在非线性、高频或包含潜在混杂因素的数据中，如何应用基于信息论或非参数化的因果检验方法。 干预效应的评估： 介绍时间序列的因果推断框架，包括使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的动态版本，以及合成控制方法 (Synthetic Control Method) 在评估特定政策或外部干预对时间序列整体趋势影响时的严谨应用。 适用读者与本书价值 本书要求读者具备扎实的概率论、线性代数基础，并熟悉至少一种高级统计或编程环境（如R或Python）。它不仅是理论的参考手册，更是一份行动指南，指导读者从数据采集、模型选择、参数估计到结果验证和政策建议的全过程。通过掌握本书内容，读者将能够自信地驾驭最尖端的时间序列分析挑战，并将复杂动态系统的洞察转化为可靠的决策依据。 ---

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