具体描述
A self-contained, contemporary treatment of the analysis of long-range dependent data Long-Memory Time Series: Theory and Methods provides an overview of the theory and methods developed to deal with long-range dependent data and describes the applications of these methodologies to real-life time series. Systematically organized, it begins with the foundational essentials, proceeds to the analysis of methodological aspects (Estimation Methods, Asymptotic Theory, Heteroskedastic Models, Transformations, Bayesian Methods, and Prediction), and then extends these techniques to more complex data structures. To facilitate understanding, the book: Assumes a basic knowledge of calculus and linear algebra and explains the more advanced statistical and mathematical concepts Features numerous examples that accelerate understanding and illustrate various consequences of the theoretical results Proves all theoretical results (theorems, lemmas, corollaries, etc.) or refers readers to resources with further demonstration Includes detailed analyses of computational aspects related to the implementation of the methodologies described, including algorithm efficiency, arithmetic complexity, CPU times, and more Includes proposed problems at the end of each chapter to help readers solidify their understanding and practice their skills A valuable real-world reference for researchers and practitioners in time series analysis, economerics, finance, and related fields, this book is also excellent for a beginning graduate-level course in long-memory processes or as a supplemental textbook for those studying advanced statistics, mathematics, economics, finance, engineering, or physics. A companion Web site is available for readers to access the S-Plus and R data sets used within the text.
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用户评价
说实话，一开始拿到这本书，我并没有抱太大的期望，毕竟“长记忆”这个概念听起来就有些小众和专业。但当我翻开第一页，就被作者的写作风格深深吸引了。它没有那些枯燥的理论堆砌，而是用一种娓娓道来的方式，将复杂的概念娓娓道来。书中的插图和图表运用得恰到好处，将抽象的数学模型可视化，让我在脑海中构建起清晰的图像。作者对于每一个模型和理论的讲解，都充满了细节，从其产生的背景，到其数学推导，再到其应用场景，几乎无所不包。我尤其喜欢书中关于不同长记忆模型的比较和分析，这让我能够清晰地看到它们之间的异同，以及各自的优势和局限性。对于我这种在实际工作中经常需要处理时间序列数据的研究者来说，这本书简直是雪中送炭。它不仅让我对长记忆时间序列有了更深入的理解，更重要的是，它为我提供了一套切实可行的分析工具和方法论。
评分对于我这样一位对时间序列分析有着浓厚兴趣的初学者来说，《Long-Memory Time Series》这本书就像一座灯塔，指引我前行的方向。作者以一种非常友好的方式，将这个相对复杂的概念呈现在我的面前。从最基本的定义和性质，到各种经典的模型和检验方法，本书都进行了细致的讲解。我尤其喜欢作者在书中穿插的那些历史背景和理论演变的故事，这让我能够更深刻地理解长记忆模型的发展脉络。书中的数学部分虽然严谨，但作者的解释非常到位，即使是那些初学者也能逐步跟上思路。而且，书中提供了大量的例子，让我能够看到这些理论是如何应用到实际问题中的，这极大地激发了我学习的兴趣。这本书不仅仅是知识的传递，更重要的是一种学习方法和研究思路的启迪，让我能够以一种更系统、更深入的方式去理解和处理时间序列数据。
评分这本书给我带来的，是一种前所未有的知识冲击和思维拓展。它深入浅出地剖析了“长记忆”这一时间序列分析中的核心概念，并且给出了非常详尽的理论推导和实际应用案例。我最欣赏的是作者对不同长记忆模型的清晰梳理和深入讲解，从ARFIMA模型到更复杂的非线性模型，作者都能够将它们背后的数学原理和统计思想解释得一清二楚。书中的数学推导过程详细而严谨，对于每一个关键步骤都进行了充分的解释，让我能够理解公式背后的逻辑。同时，作者还引用了大量的文献和研究成果，为读者提供了进一步深入学习的路径。我尤其对书中关于如何检验和识别长记忆性质的部分印象深刻，这为我在实际工作中处理时间序列数据提供了重要的指导。这本书绝对是为那些真正想要在时间序列分析领域有所建树的读者量身打造的。
评分我一直对统计学和计量经济学领域的一些经典著作情有独钟，总觉得它们有一种历久弥新的魅力，而这本《Long-Memory Time Series》无疑也具备了这样的特质。它并非仅仅是罗列模型和算法，而是更侧重于构建一个完整的知识体系，让读者能够从宏观上把握长记忆时间序列的理论框架。书中的数学推导严谨而不失逻辑性，即使是一些复杂的证明，在作者的清晰阐述下也变得易于理解。我特别喜欢作者在引入新的概念时，总会回顾与之相关的已有知识，这种循序渐进的教学方式，极大地降低了学习门槛。而且，书中的案例分析非常具有代表性，能够帮助我更好地将理论知识与实际问题相结合。在阅读过程中，我不禁会联想到自己曾经遇到的各种时间序列数据，然后思考如何运用书中介绍的方法来解决这些问题。这本书带给我的不仅仅是知识的增长，更重要的是思维方式的启迪，让我能够用一种更深刻、更系统的方式去审视和处理时间序列数据。
评分这本书简直就是一股清流！在如今充斥着速食、浅尝辄止的知识输出时代，能遇到一本如此深入、扎实、并且能够触及时间序列分析核心的著作，真是难得的机缘。作者在“Long-Memory”这个概念上投入了惊人的精力，从理论的源头讲起，层层递进，每一个公式、每一个推导都显得那么水到渠成。我尤其欣赏的是作者在解释那些看似抽象的概念时，所使用的生动形象的比喻和深入浅出的语言。读到某些章节，感觉就像是在和一位学识渊博的导师面对面交流，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”，以及“如何思考”。书中的例子也十分丰富，涵盖了经济学、金融学、甚至是一些看似不太相关的领域，这让我在学习理论的同时，也能看到它们在现实世界中的应用。对于那些真正想要理解时间序列的底层逻辑，想要掌握那些能够经得起时间考验的分析工具的读者来说，这本书绝对是必读的。它不是那种翻几页就能“懂了”的书，需要静下心来，反复咀嚼，但每一次的深入，都能带来新的领悟和更深的理解。
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