Threshold Models in Non-linear Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Tong, Howell

出品人:

页数:323

译者:

出版时间:1983-11

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9780387909189

丛书系列:

图书标签:

• 论文
• 时间序列分析
• 阈值模型
• 非线性动力学
• 统计建模
• 数据分析
• 计量经济学
• 金融建模
• 复杂系统
• 信号处理
• 机器学习

时间序列分析中的前沿模型：非线性与高维数据处理 本书简介 本书旨在为读者提供一个深入且实用的指南，专注于现代时间序列分析领域中，特别是在处理非线性依赖关系、高维数据结构以及复杂系统建模方面的最新进展。我们摒弃了传统的线性模型框架，转而聚焦于那些能够更精确捕捉现实世界数据内在复杂性的尖端方法。 第一部分：非线性动力学的核心理论与辨识 本部分首先为读者建立起理解复杂时间序列的理论基础。我们不再将时间序列视为简单的线性组合的叠加，而是将其视为一个由潜在非线性机制驱动的动态系统。 第 1 章：超越平稳性假设：非线性系统的基本特征 本章将探讨非线性动力学系统的核心特性，如敏感依赖性、混沌行为以及分岔现象。我们将详细阐述为什么标准的平稳性检验（如ADF或KPSS）在非线性情境下可能产生误导。重点将放在如何通过几何方法，如相空间重构（Phase Space Reconstruction）和延迟嵌入技术，来揭示隐藏的吸引子结构。我们将深入分析Grassberger-Procaccia算法在确定嵌入维数上的应用，并讨论构建有效相空间表示的关键参数选择准则。 第 2 章：非线性依赖性的度量与检验 识别序列中的非线性至关重要。本章全面回顾了衡量非线性依赖性的统计工具。我们从基于核方法的非线性相关性度量（如核互信息核）开始，过渡到更强大的非线性显著性检验。特别是，我们将详细介绍基于残差检验的Hjorth等效性检验以及各种混沌检验，例如Lyapunov指数的估计。我们将提供实际案例，说明如何区分真正的非线性、异方差性以及纯粹的随机噪声过程。 第 3 章：非线性时间序列的参数模型构建 本章是模型构建的核心。我们侧重于那些能显式捕捉时间依赖非线性的参数模型。 状态空间模型与非线性滤波： 讨论如何将非线性状态转移函数纳入扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）的框架内，以实现更鲁棒的状态估计。特别关注粒子滤波（Particle Filtering）在处理高维和高度非高斯观测噪声时的优势。 自回归非线性模型（NARMA）： 深入分析如何构造和估计NARMA模型，包括其局限性以及在特定经济或物理系统中的应用潜力。 平滑过渡自回归模型（STAR）： 详细阐述STAR模型的切换机制，包括逻辑函数和指数函数的选择，以及如何进行平滑阈值参数的估计和模型的选择。 第二部分：机器学习与深度学习在时间序列中的应用 随着计算能力的提升，机器学习范式已成为处理复杂时间序列的有力工具。本部分将重点介绍如何利用数据驱动的方法来学习复杂的时序模式。 第 4 章：基于核方法与支持向量机的序列建模 本章探讨了非参数方法在时间序列预测中的应用。我们将讨论如何将时间序列转化为监督学习问题，重点介绍时间序列的核回归（Kernel Regression）方法，如局部加权回归（LWR）在趋势和季节性分解中的应用。随后，我们将深入探讨支持向量回归（SVR）在处理小样本和高维时间序列数据时的鲁棒性，并讨论核函数的选择对预测精度的影响。 第 5 章：集成学习与树模型在时序中的应用 集成方法因其出色的泛化能力，在时间序列预测中占据重要地位。本章将详细介绍梯度提升决策树（GBDT）框架（如XGBoost和LightGBM）在时间序列问题上的适配。我们将讲解如何有效地编码时间特征（滞后项、日历效应、趋势分解项），以及如何利用这些模型来识别关键的非线性交互作用。同时，我们也会比较随机森林在处理噪声数据时的表现。 第 6 章：循环神经网络（RNN）及其变体的深度挖掘 本部分是现代深度学习在时序分析中的基石。我们将从最基本的RNN结构讲起，重点分析其在长序列建模中遇到的梯度消失/爆炸问题。随后，我们将详细剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，特别是其遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，以实现对长期依赖关系的有效捕获。我们将提供在实际财务和气候数据上应用这些模型的最佳实践指南。 第 7 章：卷积神经网络（CNN）与注意力机制的融合 虽然CNN传统上用于图像处理，但它们在提取局部时间特征方面展现出惊人的能力。本章将介绍一维卷积网络（Conv1D）如何作为强大的特征提取器，用于捕捉时间序列中的局部模式（如特定频率的振荡或突变）。更进一步，我们将引入Transformer架构中的自注意力机制（Self-Attention），探讨其如何动态地为序列的不同部分分配权重，从而实现比传统RNN更高效、更精细的依赖性建模。 第三部分：高维与复杂系统的时间序列分析 现代时间序列数据往往伴随着海量的观测变量。本部分关注如何在高维度下维持模型的可解释性与预测性能。 第 8 章：高维序列中的降维与特征选择 当时间序列包含数百甚至数千个相关变量时，传统的多元分析方法面临挑战。本章将探讨专为高维时间序列设计的降维技术。我们将比较主成分分析（PCA）的局限性，并重点介绍因子分析（Factor Analysis）在识别潜在共同驱动因素中的应用。此外，我们将深入探讨带有 $L_1$ 或 $L_2$ 正则化的回归方法（如LASSO和Ridge回归），它们如何有效地进行特征选择，识别出对目标变量影响最大的少数几个时间序列。 第 9 章：多元非线性时间序列的建模 本章将视角扩展到多个相互作用的时间序列系统。我们将研究多元GARCH模型的非线性拓展，例如交错模型（DCC-GARCH）在捕捉资产间的时变依赖性方面的能力。随后，我们将介绍基于向量自回归（VAR）模型的非线性变体，如向量状态空间模型，并利用Granger因果关系检验的非线性版本来探究系统内部的驱动链条。 第 10 章：复杂网络与因果发现 在最终章，我们将时间序列分析提升到系统科学的层面。我们将探讨如何将时间序列数据转化为网络结构。核心内容包括：使用动态时间扭曲（DTW）或互信息构建的相似性网络，以及如何应用信息论工具（如转移熵Transfer Entropy）来揭示时间序列之间的真正因果流向。我们将提供实例，展示如何利用这些网络工具来识别复杂系统中关键的“枢纽”或“控制节点”。 目标读者 本书面向具有扎实统计学或应用数学背景的研究生、数据科学家、量化分析师以及在经济学、金融学、工程学、生物信息学和环境科学等领域从事时间序列建模的专业人员。本书假设读者对基础的线性时间序列理论（如ARIMA模型）有基本了解，但着重于引入和实践超越这些基础的先进技术。本书包含大量伪代码和基于Python/R的实例演示，确保理论与实践的紧密结合。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁有力，黑色的背景配上醒目的白色和红色字体，给人一种严肃而专业的视觉冲击。从书名和版式来看，它显然是为那些对时间序列分析，尤其是非线性模型有深入兴趣的研究人员和高级学生准备的。我特别留意到“Threshold Models”这个关键词，它暗示了书中将探讨如何处理时间序列中可能存在的结构性变化或状态依赖的动态过程，这在金融市场、经济波动或气候变化等领域是至关重要的。翻开内页，排版清晰，数学公式的推导似乎非常严谨，这让我对作者在理论构建上的功力有了初步的信心。我期待书中能详细阐述这些模型的识别、估计以及检验方法，不仅仅是停留在理论层面，而是能提供实际操作的框架，也许会涉及一些经典的计量软件实现思路，比如EViews或者R语言中的特定包的使用指南。总而言之，这本书的“体感”非常厚重，像是一份需要时间沉淀才能完全消化的学术盛宴，绝非快餐式的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和内容密度来看，这绝对是一部需要反复查阅的参考书，而非读完即束之高阁的教科书。它散发着一种深厚的学术气息，暗示着其内容并非短期内可以被轻易推翻的“时髦理论”，而是经过时间考验的、对非线性系统建模的经典方法论的系统梳理。我非常看重此类专著在处理模型识别和推断时的稳健性。例如，当门槛效应非常微弱时，模型如何避免过度拟合噪声？书中的统计检验部分想必是重中之重，必须能提供足够可靠的P值和置信区间估计，以应对实证研究中的高敏感性。这本书的价值在于它提供了一套严谨的方法论，让研究者在面对复杂现实数据时，不再是盲目地试错，而是能够基于扎实的数学理论，有针对性地构建出最能反映底层数据生成过程的非线性结构。它更像是奠基之作，指引着未来研究的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验更像是一场需要高度专注力的智力攀登。它的语言风格极为精炼，没有冗余的叙述，每一个段落似乎都承载着密集的专业信息。对于已经具备一定计量背景的读者来说，这种风格是高效的，但对于初学者来说，可能需要反复咀嚼才能领悟其中深意。我感觉作者非常注重逻辑的连贯性和数学推理的无懈可击。在处理非线性参数估计的渐近性质时，书中展示的严谨性让人印象深刻。这并非一本普及读物，它更像是为博士生或专业量化分析师准备的“工具箱”或“武功秘籍”。我特别希望书中能深入探讨如何区分真正的门槛非线性与由测量误差或异方差引起的假象，因为在实际数据中，区分“信号”与“噪音”往往是应用模型的关键难点。这本书的价值，想必在于它提供的那些深刻洞察，这些洞察能帮助研究者构建出更具解释力和预测力的模型框架。

评分☆☆☆☆☆

初次接触此类前沿的计量经济学专著，我首先被其深度和广度所吸引。内容显然聚焦于传统线性模型无法捕捉的那些复杂现象，那些在不同观测水平下展现出明显区别的行为模式。我尤其关注模型如何优雅地处理数据中的“门槛效应”——即系统只有在某个关键指标跨越特定阈值后，其演化规律才会发生根本性转变。这种处理复杂性的能力，是衡量一本时间序列著作是否具有时代价值的重要标准。想象一下，在解释金融危机时，如果市场的恐慌情绪一旦达到某个临界点，整个市场的行为逻辑就会从有序转向失序，这本书似乎正是要为我们提供一套严密的数学工具来刻画和预测这种突变。我希望能看到作者如何平衡理论的抽象性与实际应用的落地性，例如，他们是否会引用最新的实证研究案例来佐证这些非线性模型的优越性，而不仅仅是纯粹的数学证明堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的专业性和挑战性是毋庸置疑的，它直击时间序列分析的核心难点——非平稳性和结构性转变。我关注的重点在于，在众多的非线性框架中，门槛模型如何有效地进行模型选择和参数估计。特别是对于那些可能存在多个未知门槛的复杂结构，书中是否提供了高效的搜索算法或信息准则来确定最佳模型设定？我一直在思考，在当前的“大数据”和高频数据时代，如何将这些经典的门槛模型扩展到处理更高维度或更高频率的数据集。期待作者能提供一些前沿的见解，比如如何在机器学习的背景下融合这些结构化的时间序列方法，而不是仅仅停留在传统的宏观经济时间序列应用。这本书给人的感觉是，它建立了一套坚实的基础，但读者需要在这个基础上主动思考如何将其应用到不断变化的研究前沿，它提供了“做什么”，但“怎么做得更好”还需要读者的再创造。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆