Introduction to Modern Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Gebhard Kirchgässner

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2008-10-10

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540687351

丛书系列:

图书标签:

• 过程控制
• statistics
• 时间序列分析
• 现代时间序列
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 金融建模
• 预测
• R语言
• Python
• 机器学习

《现代时间序列分析导论》 本书旨在为读者提供一个扎实而全面的现代时间序列分析基础。我们关注的不仅仅是理论的严谨性，更强调其在实际应用中的强大威力。从经典的平稳时间序列模型，到当前备受关注的非线性、非平稳分析方法，本书力求涵盖时间序列领域的核心概念和前沿技术，帮助读者构建起一套系统性的分析框架。 第一部分：时间序列分析的基础 我们将从最基本的时间序列概念入手，包括时间序列的定义、分类以及其在经济、金融、气象、工程等众多领域的重要性。随后，深入探讨时间序列数据的基本统计特征，如均值、方差、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。理解这些基本度量是后续复杂模型分析的前提。 我们将详细介绍平稳时间序列的理论，特别是弱平稳和严平稳的概念。在此基础上，本书将系统讲解自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归滑动平均（ARMA）模型。我们会逐一剖析这些模型的结构、性质、参数估计方法（如极大似然估计、矩估计），以及模型识别（利用ACF和PACF图）、模型诊断（残差分析）和模型选择（AIC、BIC准则）的关键步骤。读者将学习如何利用这些经典模型来描述和预测具有平稳性质的时间序列。 第二部分：超越平稳性：非平稳时间序列的建模 许多现实世界的时间序列并非平稳，它们可能包含趋势、季节性或随机波动。本部分将聚焦于处理这些非平稳性。首先，我们会介绍差分（differencing）这一强大的预处理技术，它能够将一些非平稳序列转化为平稳序列，从而可以使用ARMA模型进行分析。 接着，我们将引入自回归积分移动平均（ARIMA）模型，它是ARMA模型在处理具有单位根过程（unit root process）序列上的自然延伸。本书将详述ARIMA模型的阶数选择（p, d, q）、参数估计和预测方法。 为了捕捉序列中的季节性规律，我们将介绍季节性ARIMA（SARIMA）模型。SARIMA模型能够有效地处理具有周期性模式的时间序列，例如月度销售数据或季度GDP数据。我们将详细阐述SARIMA模型的构建、参数估计以及其在实际中的应用案例。 第三部分：多元时间序列与协整分析 许多经济和金融现象并非由单一变量决定，而是多个变量相互作用的结果。因此，分析多个时间序列之间的关系变得至关重要。本书将引入向量自回归（VAR）模型，它能够同时对多个相关时间序列进行建模和预测。我们将探讨VAR模型的建立、参数估计、格兰杰因果检验（Granger causality test）以及脉冲响应分析（impulse response analysis）和方差分解（forecast error variance decomposition）等解释性工具。 对于经济学中常见的具有长期均衡关系的多个时间序列，我们将介绍协整（cointegration）的概念和检验方法，如Engle-Granger两步法和Johansen检验。理解协整关系有助于我们构建更稳健的长期预测模型，并分析经济系统中的均衡与失衡。 第四部分：现代前沿与高级主题 随着数据量的激增和计算能力的提升，时间序列分析领域涌现出许多新的方法和技术。本部分将触及其中一些重要的前沿内容。 状态空间模型与卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 我们将介绍状态空间模型作为一种灵活的框架，可以统一多种时间序列模型。卡尔曼滤波作为求解状态空间模型参数估计和状态变量预测的核心算法，将被详细讲解。这对于处理包含观测噪声或状态过程随机性的序列至关重要。 条件异方差模型（GARCH族）： 许多金融时间序列表现出“波动率聚集”（volatility clustering）的现象，即大的价格变动往往伴随着大的变动，小的变动伴随着小的变动。本书将介绍自回归条件异方差（ARCH）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型，以及其各种扩展形式，用于建模和预测金融资产收益率的波动性。 非线性时间序列模型： 现实世界中的时间序列关系常常是非线性的。我们将介绍一些经典的非线性时间序列模型，如门控循环单元（TAR）模型或阈值自回归（TVAR）模型，以及理解和分析时间序列中潜在非线性结构的初步方法。 机器学习在时间序列分析中的应用： 简要介绍一些机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，在时间序列预测、分类和异常检测等任务中的应用潜力。我们将侧重于解释这些方法如何与传统时间序列分析相结合，以获得更好的预测效果。 第五部分：实践导向 本书的每一章都将穿插丰富的案例研究，利用真实世界的数据集来说明理论概念和模型的应用。我们将提供详细的算法步骤和代码示例（使用流行的统计软件和编程语言），引导读者亲手实践时间序列分析的全过程。从数据获取、预处理、模型选择、参数估计、模型诊断到最终的预测和解释，本书将一步步带领读者掌握现代时间序列分析的实用技能。 通过本书的学习，读者将不仅能够理解时间序列分析的基本原理，更重要的是能够熟练运用现代化的分析工具和技术，解决实际工作中遇到的复杂时间序列问题，从而在各自的领域做出更明智的决策。

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这本书的叙事节奏和结构安排是其最大的特色之一，它成功地在广度与深度之间找到了一个微妙的平衡点。它没有试图包罗万象地覆盖所有已知的时间序列模型，而是聚焦于那些最核心、应用最广泛且具有代表性的框架，并把它们讲透彻。例如，对波动率建模的侧重，显然是为那些关注金融或风险管理领域的读者量身定制的，这种主题的侧重使得内容更加聚焦，避免了信息过载。此外，作者在章节之间的过渡处理得极其流畅，新的概念总是在前一个概念的自然延伸下被引入，这使得整个阅读体验非常连贯，阅读的“心流”不容易被打断。对于自学者而言，这意味着你可以按照书的目录结构，一步步稳扎稳打地构建起自己的知识体系，而不用担心在某一知识点上迷失方向或者感觉内容跳跃太大。

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我给这本书的整体感受是：它是一部既能让新手感到亲切，又能让老手感到充实的参考书。它对经典方法的阐述严谨而不失温度，对前沿方向的探讨则精准且富有启发性。尤其值得称赞的是，书中对时间序列数据中的“不确定性”和“信息不完整性”的哲学探讨，提升了全书的格调。它提醒读者，模型永远是现实的简化，而非现实本身，这种批判性思维的培养，是任何优秀教材都应具备的品质。相比于那些仅仅罗列公式和检验方法的书籍，这本书更像是在传授一种系统性的思维方式——如何科学、审慎地处理依赖时间顺序的数据。读完之后，我感觉自己对待任何时间序列问题，都会先问几个更本质的问题，而不是急于套用第一个想到的模型，这种思维的转变，是这本书带给我最大的收获。

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从软件实现和可操作性的角度来看，这本书的配套资源和示例代码简直是业界良心。它非常注重理论与实践的桥梁搭建。很多教材只停留在“你应该这样做”的层面，但这本书清晰地展示了“如何用主流统计软件（或编程语言环境）实现这一步”。我尤其喜欢它在讨论每一个重要模型（比如ARIMA、GARCH族）时，都会配有详细的数据案例和相应的代码片段。这些案例的选择非常贴合现实世界的复杂性，不会都是那种完美符合理论假设的“理想数据”。这使得读者在实际操作中遇到数据不规则、残差不满足正态性等常见“脏数据”问题时，能找到对应的处理思路和参考范本。这种注重实践落地的心态，让这本书的实用价值大大提升。它不仅仅是知识的传递，更像是技能的传授，让你真正能把学到的知识转化成解决实际问题的能力。

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这本书的讲解方式实在令人耳目一新，它没有像许多教科书那样，上来就堆砌复杂的数学公式和晦涩的理论定义，而是非常巧妙地将时间序列分析的核心概念与实际应用场景紧密结合起来。我特别欣赏作者在处理时间序列分解和模型选择时的那种细致入微的引导。它不像是在给你一本工具手册，更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何去“观察”数据背后的故事。特别是对于那些初次接触平稳性、自相关性这些抽象概念的学习者来说，作者提供的直观解释和图形化演示，简直是拨开云雾见青天。我记得书中有一章专门讨论了季节性调整，那段文字描述得极其生动，让我一下子明白了，原来看似枯燥的数学推导，背后隐藏着如此深刻的经济学或金融学洞察。读完这一部分，我感觉自己不仅仅是学会了一种分析方法，更是对时间序列数据本身的理解提升到了一个新的维度。对于希望打下坚实基础，但又不想被纯理论吓倒的读者来说，这本书的入手门槛设计得非常人性化。

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这本书的理论深度绝对不容小觑，虽然它在引导入门时表现得非常友好，但一旦深入到更高级的主题，比如状态空间模型（State Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）时，其严谨性和全面性就显露无疑了。我必须承认，处理到这个部分时，我花了比预期更长的时间去消化吸收。作者在推导过程中没有跳过任何关键的数学步骤，这对于追求学术严谨性的读者来说是极大的福音。它不会为了追求流畅性而牺牲准确性。我注意到，书中对于“为什么”选择某种特定模型而非另一种的讨论非常深入，这远超出了普通教材的范畴，更接近专业研究论文的探讨深度。特别是对非线性时间序列模型的介绍，虽然篇幅不长，但精准地指出了现有模型的局限性，并指明了未来研究的方向。如果你打算将时间序列分析作为未来研究或高阶应用的基础，这本书提供的理论框架是极其扎实可靠的，它为你提供了向下深挖的坚实地基。

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