Predictions in Time Series Using Regression Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Stulajter, Frantiesk

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2002-4

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9780387953502

丛书系列:

图书标签:

• 时间序列
• 回归模型
• 预测
• 统计建模
• 数据分析
• 计量经济学
• 机器学习
• R语言
• Python
• 数据挖掘

《时间序列预测：基于回归模型的深度解析》 时间序列数据无处不在，从金融市场的波动到气候变化的趋势，再到产品销量的季节性起伏，理解和预测其未来走向是各行各业的关键任务。本书《时间序列预测：基于回归模型的深度解析》旨在为读者提供一个全面而深入的框架，用以掌握利用回归模型进行时间序列预测的核心理论、实用技术和前沿应用。 本书并非对现有模型的简单罗列，而是着重于建立读者对时间序列预测本质的深刻理解，并在此基础上，系统地阐述回归模型如何被巧妙地应用于捕捉时间序列的内在规律。我们将从时间序列分析的基础概念入手，探讨其独特性质，如趋势、季节性、周期性和随机性。理解这些构成要素，是构建有效预测模型的第一步。 随后，本书将带领读者深入探索回归模型的强大之处。我们将从最基础的线性回归模型开始，详细介绍如何将其推广以适应时间序列数据的特性。例如，我们不仅会讨论如何选择合适的自变量（包括滞后项、移动平均项等），还会深入探讨如何处理时间序列数据中常见的自相关问题，并介绍像AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）等经典模型，以及它们的组合形式ARIMA（自回归积分移动平均）模型。这些模型在经典时间序列分析中扮演着基石的角色，理解它们的原理和适用性，将为后续更复杂的模型打下坚实基础。 本书的核心竞争力在于，它将回归模型的使用范畴扩展到更广泛的场景。我们不会止步于传统的ARIMA框架，而是会探讨如何将更强大的回归技术，如多元回归，应用于多变量时间序列的预测。通过引入外部协变量（Exogenous Variables），我们可以捕捉到影响目标序列的其他重要因素，从而提升预测的准确性和鲁棒性。例如，在预测商品销售时，可以将天气、促销活动、宏观经济指标等纳入回归模型，使预测结果更贴近实际。 此外，本书还将深入探讨非线性回归模型在时间序列预测中的潜力。许多现实世界的时间序列并非简单的线性关系，而是呈现复杂的非线性动态。我们将介绍如何利用多项式回归、样条回归，乃至更高级的非线性回归技术，来捕捉这些非线性模式。同时，对于时间序列中可能存在的异方差问题（即误差项的方差随时间变化），本书也将提供相应的处理方法，如加权最小二乘法（WLS）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型，这些模型在金融风险管理和波动率预测等领域至关重要。 为了使理论更加贴近实践，本书将结合大量的实际案例研究。我们将从不同领域提取真实的时间序列数据，例如： 金融市场预测：利用回归模型预测股票价格、汇率波动，并分析宏观经济指标的影响。 经济预测：预测GDP增长、通货膨胀率、失业率等关键经济指标，并探讨政策变量的传导效应。 商业和营销：预测产品销量、客户流失率，以及分析广告投入、季节性因素对销售的影响。 环境科学：预测气温变化、降雨量，并分析污染物的长期趋势。 交通运输：预测交通流量、公共交通乘客量，并分析节假日、特殊事件的影响。 在每个案例中，我们将详细展示如何进行数据预处理、模型选择、参数估计、模型诊断以及预测结果的解释。我们将强调模型评估的重要性，介绍各种评价指标，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）等，并指导读者如何根据实际需求选择合适的评估标准。 本书的一个重要特色是，它不仅会介绍经典的统计学方法，还会引导读者关注机器学习在回归模型中的集成应用。我们将探讨如何利用正则化技术（如Lasso和Ridge回归）来处理高维特征空间，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。此外，我们还将介绍一些能够被视为广义回归模型的机器学习算法，例如支持向量回归（SVR）和集成学习方法（如随机森林回归和梯度提升回归），它们在捕捉复杂模式方面表现出色，并可以与时间序列数据有效地结合。 为了确保读者能够轻松上手，本书还将提供Python和R等主流编程语言的实践指导。我们将通过代码示例，清晰地演示如何实现书中所介绍的各种回归模型，并进行数据分析和可视化。读者将学会如何使用相关的库和工具，如`statsmodels`、`scikit-learn`、`pandas`等，来完成实际的时间序列预测任务。 本书还关注模型的解释性和可解释性AI。在许多应用场景中，仅仅获得一个预测值是不够的，理解预测背后的驱动因素同样重要。我们将探讨如何通过分析回归模型的系数、特征重要性等，来揭示时间序列的内在机制，从而为决策提供更深层次的洞察。 总而言之，《时间序列预测：基于回归模型的深度解析》是一本集理论深度、实践指导和案例研究于一体的权威著作。它将帮助读者从根本上掌握回归模型在时间序列预测中的强大应用，赋能读者在不同领域解决复杂的预测问题，从而做出更明智的决策，把握未来的趋势。无论您是统计学、经济学、金融学、计算机科学等领域的学生、研究人员，还是希望提升数据分析能力的从业者，本书都将是您宝贵的学习资源。

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这本书最让我感到耳目一新的是它对“时间”这一维度特殊性的尊重，这在很多只关注于“回归”本身的教材中是缺失的。作者非常强调，时间序列的回归建模不能仅仅是简单的OLS，因为时间上的依赖性破坏了标准回归假设的独立性。书中对自回归（AR）和移动平均（MA）过程的介绍，并非作为独立模型来讲授，而是巧妙地将其融入到残差结构分析中。例如，在讨论异方差性时，作者并没有采用标准的GARCH模型，而是着重展示了如何通过引入滞后残差项来修正序列相关的残差，这是一种非常回归导向的思维方式。这种处理方式使得读者能够平滑地从经典的多元线性回归过渡到更复杂的时序模型。此外，书中关于季节性和周期性趋势的处理，也大量借鉴了傅里叶变换的思想，但解释得异常直观，完全避免了过于晦涩的信号处理术语，让专注于统计建模的读者也能轻松掌握其精髓。

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我不得不说，这本书在数学推导上的严谨性令我印象深刻，它并没有为了迎合“小白读者”而牺牲掉理论的深度。对于那些已经有一些统计学背景的读者来说，这本书提供了宝贵的深入理解机会。作者对最小二乘法的几何解释，以及如何将其扩展到处理多重共线性问题的部分，写得尤为精彩。我特别关注了它如何处理非平稳时间序列的部分，作者没有直接跳到ARIMA模型，而是先用回归模型的视角来探讨协方差的结构，这是一种非常高明的铺垫。书中引入的残差分析环节也极其详尽，它不仅展示了如何检查残差的独立性和同方差性，还深入探讨了异方差性对回归系数估计效率的影响，并提供了相应的修正策略。读完这部分，我感觉自己对模型诊断的理解提升到了一个新的高度，不再是机械地套用公式，而是真正理解了模型假设背后的意义。这种对细节的执着，使得这本书远超出了市面上那些泛泛而谈的教程，更像是一本可以长期参考的工具书。

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从实操的角度来看，这本书的实用性简直无可挑剔。作者似乎非常清楚，理论再好，如果不能落地，就毫无意义。书中穿插了大量的代码示例，并且明显侧重于那些当前数据分析领域的主流编程语言和库。我发现，每当介绍一个新的回归变体，比如岭回归引入惩罚项来处理高度相关变量时，作者都会立即给出一个清晰的R或Python代码片段，展示如何输入数据、如何调整参数，以及如何解读输出结果中的$lambda$值。更棒的是，它没有止步于单一模型的比较，而是将不同回归模型在同一数据集上的表现进行了对比分析，用实际的预测误差指标（如RMSE和MAE）来量化不同方法的优劣。这种“即学即用”的结构，极大地加速了我的学习曲线。对于那些希望快速将理论知识转化为解决实际业务问题的分析师来说，这本书无疑是一盏明灯，它提供的不仅仅是算法，更是一套标准化的操作流程。

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我必须称赞作者的写作风格，它带着一种沉稳的、仿佛在与一位同行交流的语气。全书的逻辑推进非常自然，几乎没有生硬的章节跳跃感。例如，在讲解如何选择最优滞后阶数时，作者没有直接抛出信息准则（AIC/BIC），而是先通过一个假设检验的框架来阐述为什么我们需要一个“最佳”的模型复杂度，这个铺垫工作做得非常到位。当我读到关于外推预测（Forecasting Extrapolation）的部分时，我发现它对预测区间构建的讨论极为细致。作者强调了在不同时间点上，由于模型不确定性和误差累积造成的预测区间宽度变化，并给出了一个非常实用的量化方法。这本书的排版也值得一提，公式对齐清晰，关键概念加粗突出，阅读体验极佳。总而言之，这本书提供了一种深度与广度兼备的视角，它成功地弥合了传统计量经济学与现代数据科学在时间序列建模上的鸿沟，是我近年来阅读过的最具启发性的专业书籍之一。

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这本书的封面设计非常吸引人，那种深沉的蓝色调配上简洁的字体，给人一种专业而又引人入胜的感觉。我首先翻阅了目录，发现它涵盖了从基础的线性回归到更复杂的正则化技术，比如岭回归和Lasso。作者在开篇就花了大量篇幅来解释时间序列数据的特性，比如自相关性和趋势分解，这对于一个初学者来说是极其友好的。我尤其欣赏它在理论与实践之间的平衡，每一章的讲解都深入浅出，配合着清晰的图表和实际案例，让你能很快地理解那些抽象的数学概念是如何应用到现实世界的问题中的。比如，书中对如何选择合适的滞后项进行了详尽的阐述，这在很多教材中常常被一带而过。阅读这本书的过程，就像是跟随一位经验丰富的导师，一步步地构建起对时间序列建模的信心。它不仅仅是教你如何运行一个模型，更是教你如何思考数据、如何评估模型的鲁棒性，以及如何避免常见的陷阱。这本书的价值在于，它提供了一套完整的方法论，让你在面对各种复杂的时间序列挑战时，都能找到一个可靠的起点。

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