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

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Genshiro Kitagawa

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2010-4-30

价格:GBP 69.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584889212

丛书系列:

图书标签:

• Time-Series
• Theoretical
• Econometrics
• 时间序列
• 建模
• 统计学
• 数据分析
• 预测
• 计量经济学
• R语言
• Python
• 机器学习
• 金融

时序数据分析与预测：理论、方法与实践进阶 本书导言 在当今数据爆炸的时代，时间序列数据无处不在——从金融市场的波动到气候变化的数据记录，从工业生产线的实时监控到医疗健康领域的生理信号监测。理解和驾驭这些随时间演变的数据流，是现代科学研究和商业决策中的核心竞争力。《时序数据分析与预测：理论、方法与实践进阶》旨在为读者提供一个全面而深入的框架，用以掌握现代时间序列分析的精髓。本书超越了基础的统计模型描述，专注于介绍当前最前沿的理论进展、多样化的建模技术，以及如何在真实世界复杂场景中应用这些工具。 本书的编写理念在于实现理论深度与实践操作的完美融合。我们假设读者已经具备一定的统计学基础和基本的编程能力，因此将重点放在构建能够处理非线性和高维度时间序列的复杂模型上。全书内容组织严谨，逻辑递进，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：时间序列基础与经典理论的重构 本部分将回顾时间序列分析的基石，但重点在于对其适用边界和局限性的深入剖析。 第一章：时间序列的本质与数据预处理的艺术 本章首先界定时间序列数据的特性（如自相关性、季节性、趋势性、非平稳性），并探讨如何识别和处理常见的数据质量问题，如缺失值插补（使用卡尔曼滤波的扩展形式而非简单均值填充）和异常值检测（基于鲁棒统计量而非简单的IQR规则）。我们将详细讨论平稳性的严格检验方法（如ADF检验的局限性及其替代方案，如KPSS检验和单位根检验的比较分析），以及如何进行恰当的差分操作，包括季节性差分和高阶差分的理论依据。此外，对时序数据进行周期性分解（如使用STL分解，并探讨其参数选择的敏感性）也是本章的重点。 第二章：线性模型的深度探索与诊断 本章深入探讨经典的Box-Jenkins方法论的现代诠释。我们将细致剖析自回归（AR）、移动平均（MA）以及两者的组合——自回归移动平均（ARMA）模型的建立过程，重点强调模型识别（ACF和PACF的精确解读，包括截尾与拖尾行为的细微差别）。随后，我们将扩展到自回归积分移动平均（ARIMA）模型，特别关注如何处理含有长期记忆的非平稳序列。更重要的是，我们将用先进的视角审视模型诊断，例如通过残差的白噪声检验（Ljung-Box检验的修正版本）和异方差性检验（ARCH效应的识别），为引入更复杂的模型打下基础。本章还将引入向量自回归（VAR）模型的基础，用于分析多个相互依赖的时间序列系统。 第二部分：处理复杂时间序列的进阶模型 现实世界的数据往往是非线性的、包含冲击响应的，并且常常表现出波动率的集群现象。本部分将聚焦于处理这些复杂特征的统计和计量经济学模型。 第三章：波动率建模与异方差性 波动率（Volatility）是金融时间序列的核心特征。本章将详细介绍广义自回归条件异方差模型（GARCH）族系。我们将从基础的ARCH模型开始，逐步推导到GARCH(1,1)、EGARCH（处理非对称效应，如杠杆效应）和GJR-GARCH模型。本章将深入探讨这些模型的极大似然估计（MLE）过程，以及如何正确地评估和比较不同波动率模型的拟合优度。对于波动率的长期预测，我们还将引入随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型，并探讨其基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的估计方法。 第四章：非线性时间序列的探索 线性模型在捕捉复杂动态方面存在固有缺陷。本章将介绍处理非线性的核心方法。首先是门控模型的应用，如指数平滑模型的非线性推广（如ETS框架）。其次，我们将深入探讨状态空间模型（State Space Models）的强大框架，它允许我们使用卡尔曼滤波来估计隐藏状态。状态空间模型的灵活性使其能够统一处理ARIMA、平滑法和一些早期的非线性模型。本章还会介绍阈值自回归（TAR）模型及其变体，用于描述系统在不同状态下表现出不同动态特征的现象。 第五章：高维时间序列与因果关系推断 当处理多个相互作用的时间序列时，VAR模型需要扩展。本章将介绍高维VAR（HD-VAR）模型，并讨论其参数估计中的维度灾难问题，以及如何通过L1正则化（LASSO）方法进行稀疏化处理，构建因子增强的VAR模型（FAVAR）。此外，我们不再仅仅满足于相关性，而是追求因果推断。本章将详细阐述格兰杰因果关系检验的统计严谨性，并介绍更现代的因果推断工具，例如基于信息论的因果发现算法，以更好地揭示复杂的系统内部联系。 第三部分：机器学习与深度学习在时间序列中的应用 随着计算能力的飞速发展，基于数据的驱动方法正在重塑时间序列分析的格局。本部分将侧重于如何将现代机器学习和深度学习架构应用于预测和特征提取任务。 第六章：监督学习与集成方法在预测中的应用 本章将时间序列任务视为监督学习问题。我们将讨论如何有效地从时间序列数据中构建特征（如滞后特征、滚动统计特征、傅里叶变换系数等）。重点介绍集成学习方法，如随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBM，如XGBoost和LightGBM），在处理结构化时序数据时的优势。特别地，我们将探讨如何使用时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation，如滚动原点交叉验证）来正确评估这些模型的性能，避免前视偏差。 第七章：深度学习模型架构：RNNs到Transformers 深度学习是处理复杂序列模式的有力工具。本章将从基础的循环神经网络（RNN）及其在处理序列依赖性方面的挑战（如梯度消失）开始。随后，详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计原理及其在长序列建模中的优势。我们将探讨卷积神经网络（CNN）如何通过一维卷积层有效地捕捉局部特征。最后，本章将对当前最先进的架构——基于注意力机制的Transformer模型进行深入介绍，探讨其在时间序列预测中的应用前景，以及如何调整其自注意力机制以更好地适应时间依赖性。 第八章：模型评估、校准与可解释性 无论采用何种模型，准确的评估和对预测结果的信任度至关重要。本章讨论超越标准均方误差（MSE）的评估指标，如平均绝对百分比误差（MAPE）的局限性以及更稳健的指标。我们将深入探讨预测区间的构建，并介绍贝叶斯方法中对预测分布进行后验分析的关键技术。对于复杂的黑箱模型，可解释性（Explainability）变得不可或缺。本章将介绍局部可解释性方法（如SHAP值）和全局敏感度分析在时间序列模型中的应用，帮助用户理解模型决策背后的驱动因素。 结语 本书的结构旨在引导读者从经典的统计稳健性迈向现代计算的灵活性。掌握这些工具，读者将能更有效地应对跨领域的时间序列挑战，无论是构建高频交易策略、优化供应链管理，还是进行可靠的气候模拟。我们鼓励读者动手实践书中所述的每一种技术，通过真实数据集的磨砺，将理论知识转化为解决实际问题的能力。

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说实话，我本来对《Introduction to Time Series Modeling》并没有抱太高的期望，毕竟这类入门书籍很多时候都流于表面。但当我翻开它的时候，我被它独特的讲解方式深深吸引了。作者似乎非常懂得如何抓住读者的兴趣点，用一种循序渐进、层层递进的方式来介绍时间序列模型。开篇并没有直接抛出那些令人望而却步的数学公式，而是从时间序列数据本身的特点和重要性入手，让你意识到研究它的必要性。然后，再慢慢引入一些基础的概念，比如平稳性、自相关性等等，并且用非常形象的比喻来解释，让我这个初学者也能轻松理解。我特别喜欢书中对ARIMA模型的那部分讲解，作者不仅详细解释了每个参数的含义，还通过大量的图示和表格，让你清楚地看到模型是如何一步步构建起来的。而且，书中还穿插了一些小练习，可以让你在学习过程中巩固知识，非常有帮助。这本书真的让我觉得，学习时间序列模型并没有想象中那么难，而且过程充满了乐趣。

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这本书的语言风格非常独特，读起来一点也不枯燥。我通常在阅读技术类书籍时，很容易因为大量的专业术语和晦涩的表达而感到疲惫，但《Introduction to Time Series Modeling》却给了我一种耳目一新的感觉。作者的文笔非常流畅，仿佛在和一位经验丰富的老师对话，他会用一种非常接地气的方式来讲解那些复杂的统计学概念。我尤其喜欢书中关于模型假设的讨论，作者并没有简单地罗列出那些公式，而是深入浅出地分析了每个假设背后的逻辑，以及违反这些假设可能带来的后果。我曾在一篇文章中看到过一个关于股票价格预测的案例，但始终无法理解其中的模型细节，这本书恰好提供了一个非常详细的分析，让我豁然开朗。我迫不及待地想尝试书中的一些方法，并将其应用到我自己的研究项目中，我相信这本书一定会为我提供强大的理论支持和实践指导。

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不得不说，这本书在实操性上做得非常出色。我一直认为，学习编程和统计模型，最终还是要回归到实际应用。而《Introduction to Time Series Modeling》在这方面做得尤为突出。书中提供了大量的代码示例，并且选择了目前非常流行的R语言和Python作为实现工具。我可以直接复制代码，然后根据自己的数据进行修改和调试，这大大节省了我从零开始摸索的时间。我特别关注了书中关于时间序列预测部分的讲解，作者不仅介绍了传统的预测方法，还引入了一些基于机器学习的预测模型，并且详细说明了如何使用这些模型进行预测，以及如何评估预测的准确性。书中还提供了关于如何处理多变量时间序列和面板数据模型的介绍，这些都是我在其他教材中很少看到的。总而言之，这本书是一本理论与实践并重的优秀教材，它不仅能让你理解时间序列模型背后的原理，还能让你掌握如何利用这些模型解决实际问题。

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这本书的封面设计非常简洁大气，一看就很有学术范儿。拿到手沉甸甸的，感觉内容应该很扎实。我一直对时间序列模型很感兴趣，但总觉得有些概念比较抽象，难以把握。希望这本书能用清晰易懂的方式，带领我一步步走进这个领域，理解那些复杂的公式和算法背后的逻辑。我尤其期待它能在如何选择合适的模型、如何评估模型性能以及如何解释模型结果等方面提供一些实用的指导。毕竟，理论知识固然重要，但最终还是要能应用到实际问题中去。另外，我希望书中能包含一些案例分析，通过具体的例子来展示模型是如何工作的，以及它们在不同领域的应用，比如金融、经济、气象等等，这样我才能更直观地理解书中的内容，并从中获得启发。如果书中还能涉及到一些高级的主题，比如状态空间模型、机器学习在时间序列分析中的应用，那就更完美了。总而言之，我抱着极大的期待，希望能在这本书里找到我想要的答案，并能有效地提升我在这方面的知识和技能。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它只是会介绍一些最基础的时间序列模型，但它实际上涵盖了相当多的内容，而且讲解得非常到位。从最经典的ARIMA模型，到一些更高级的如状态空间模型，再到引入机器学习方法的介绍，都写得非常清晰。我尤其欣赏书中在模型解释和应用上的篇幅。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及“这样做有什么意义”。书中提供的模型诊断工具和残差分析方法，对于判断模型的适用性和改进模型都有很大的帮助。我特别关注了关于模型选择的章节，作者列举了多种常用的信息准则，并详细分析了它们在不同场景下的优劣，这对我来说非常有价值。此外，书中还探讨了非平稳时间序列的处理方法，以及如何处理缺失值和异常值，这些都是在实际应用中经常遇到的问题，能够得到如此详细的解答，让我感到非常欣慰。这本书让我看到了时间序列建模的丰富性和可能性。

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忽然发现的非常NICE的小书，简练现代，SS和SIMULATION之类的现代话题占了一半篇幅，非常好~

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