An Introduction to Time Series Analysis and Forecasting pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Academic Pr

作者:Yaffee, Robert/ McGee, Monnie

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2000-5

价格:931.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780127678702

丛书系列:

图书标签:

时间序列分析
时间序列预测
统计学
计量经济学
数据分析
金融建模
R语言
Python
机器学习
数据科学

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

Providing a clear explanation of the fundamental theory of time series analysis and forecasting, this book couples theory with applications of two popular statistical packages--SAS and SPSS. The text examines moving average, exponential smoothing, Census X-11 deseasonalization, ARIMA, intervention, transfer function, and autoregressive error models and has brief discussions of ARCH and GARCH models. The book features treatments of forecast improvement with regression and autoregression combination models and model and forecast evaluation, along with a sample size analysis for common time series models to attain adequate statistical power. To enhance the book's value as a teaching tool, the data sets and programs used in the book are made available on the Academic Press Web site. The careful linkage of the theoretical constructs with the practical considerations involved in utilizing the statistical packages makes it easy for the user to properly apply these techniques.

Key Features

* Describes principal approaches to time series analysis and forecasting

* Presents examples from public opinion research, policy analysis, political science, economics, and sociology

* Free Web site contains the data used in most chapters, facilitating learning

* Math level pitched to general social science usage

* Glossary makes the material accessible for readers at all levels

《时间序列分析与预测导论》是一本深入探讨时间序列数据分析方法的经典著作。本书旨在为读者提供一个全面而系统的框架，以理解和应用各种时间序列模型，并有效进行未来趋势的预测。本书从基础概念入手，详细介绍了时间序列数据的基本特性，如平稳性、自相关性、季节性等，并阐述了其在统计学和数据科学中的重要性。读者将学习如何识别和处理这些基本属性，为后续的模型构建奠定坚实基础。核心部分，本书系统地介绍了多种经典的时间序列模型。首先，它详细讲解了AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归移动平均）模型，解释了它们的数学原理、参数估计方法以及模型诊断技巧。读者将学习如何根据数据的自相关和偏自相关函数来选择合适的模型。随后，本书深入探讨了ARIMA（自回归积分移动平均）模型，这是处理非平稳时间序列的基石。本书详细解释了差分的必要性以及如何通过ARIMA模型来捕捉数据中的趋势和季节性成分。书中包含了大量示例，演示如何构建、检验和应用ARIMA模型进行预测。除了经典的ARIMA系列模型，本书还扩展到更复杂的模型，以应对更广泛的时间序列数据。例如，SARIMA（季节性ARIMA）模型被用来处理具有明显季节性模式的数据，作者详细阐述了如何识别和纳入季节性成分。书中也覆盖了条件异方差模型，特别是ARCH（自回归条件异方差）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型，这些模型对于分析和预测金融市场波动等具有高度变异性的数据至关重要。本书解释了这些模型如何捕捉时变的方差，并提供了实际应用案例。此外，本书还介绍了状态空间模型，如卡尔曼滤波，这是一种强大的工具，用于处理带有噪声的观测数据，并可以灵活地应用于更广泛的动态系统建模。作者会说明如何使用状态空间框架来估计和预测隐藏的状态。为了提高预测的准确性，本书还探讨了模型评估和选择的标准。读者将学习如何使用各种统计指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及信息准则（如AIC、BIC）来评估不同模型在历史数据上的表现，并选择最优模型。在预测方面，本书不仅关注模型的点预测，也强调了区间预测的重要性。它会讲解如何计算预测区间，为未来的不确定性提供量化信息，这对于风险管理和决策制定至关重要。本书强调理论与实践相结合，书中提供了大量的真实世界案例研究，涵盖了经济学、金融学、环境科学、工程学等多个领域。这些案例不仅帮助读者理解理论模型在实际问题中的应用，还展示了数据预处理、模型选择、参数估计、模型诊断和预测的完整流程。为了支持读者的学习，书中会引导读者使用流行的统计软件和编程语言（如R或Python）来实现这些模型。它提供了相关的代码示例和实现技巧，使读者能够独立完成时间序列分析项目。总而言之，《时间序列分析与预测导论》是一本集理论深度、模型广度和实践指导于一体的权威著作。无论您是统计学、计量经济学、数据科学领域的学生，还是需要处理时间序列数据的专业研究人员或从业者，本书都将是您掌握时间序列分析核心技能的宝贵资源。它将帮助您理解数据背后的模式，建立强大的预测模型，并为未来的决策提供科学依据。