MATLAB在时间序列分析中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电科大

作者:张善文，雷英杰，冯有前

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-1

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787560617862

丛书系列:

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《MATLAB在时间序列分析中的应用》 图书简介 《MATLAB在时间序列分析中的应用》一书，旨在为广大读者，尤其是对数据科学、经济学、金融学、工程学、环境科学以及社会科学等领域的时间序列数据分析感兴趣的研究者、学生和从业人员，提供一套系统、实用且深入的MATLAB工具箱应用指南。本书并非简单罗列MATLAB函数，而是通过大量贴近实际的案例，阐释如何运用MATLAB强大的计算能力和丰富的数据处理功能，来理解、建模、预测和解释时间序列数据所蕴含的规律与信息。 本书内容概述 第一部分：时间序列分析基础与MATLAB入门 在开始深入探讨具体的时间序列模型之前，本书将首先建立读者对时间序列数据基本概念的认识，并引导读者熟悉MATLAB作为数据分析工具的核心能力。 时间序列数据的概念与特性： 我们将从时间序列数据的定义出发，详细阐述其不同于独立同分布数据的核心特征，如趋势性（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）以及随机波动（Irregularity）。通过直观的图示和例子，帮助读者理解这些特性在现实世界中的具体表现，例如股票价格的长期上涨趋势、商品的季节性销售波动、宏观经济指标的周期性变动等。我们将探讨为何理解这些特性对于后续建模至关重要。 MATLAB环境与基础操作： 本部分将为初次接触MATLAB或希望巩固基础的读者提供必要的指导。内容涵盖MATLAB的安装、工作空间的管理、基本的数据类型（如向量、矩阵、表格）、数据导入与导出（支持CSV、Excel、文本文件等多种格式）、数据可视化（绘制折线图、散点图、直方图等）以及常用的数学运算和逻辑操作。我们将强调如何利用MATLAB的高效运算能力来处理大规模时间序列数据集。 时间序列数据的预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的，存在缺失值、异常值、不一致性等问题。本书将详细介绍在MATLAB中进行时间序列数据预处理的常用技术，包括缺失值填充（均值填充、中位数填充、插值填充、基于模型的预测填充等），异常值检测与处理（基于统计阈值、3-sigma法则、箱线图等方法），以及数据平滑技术（移动平均、指数平滑等），旨在提升数据质量，为后续建模打下坚实基础。 时间序列数据的可视化探索： 强大的可视化能力是理解数据模式的关键。我们将演示如何利用MATLAB的绘图函数，生成高质量的时间序列图，并结合多种可视化技巧，如叠加多条序列、使用不同的标记和颜色、添加网格线、设置轴标签和标题等，来直观地揭示时间序列数据的趋势、季节性、周期性和潜在的突变点。 第二部分：经典时间序列模型及其MATLAB实现 本部分将深入介绍一系列经典且广泛应用于时间序列分析的模型，并重点展示如何在MATLAB中利用其内置函数或社区开发的工具箱来高效实现这些模型。 平稳时间序列模型：AR、MA、ARMA模型 自回归（AR）模型： 讲解AR模型的原理，即当前观测值是过去观测值的线性组合。我们将深入探讨AR模型的阶数选择（ACF和PACF图的解释），并演示如何在MATLAB中使用`arima`函数或`autreg`函数来估计AR模型参数，以及如何进行模型诊断。 移动平均（MA）模型： 阐述MA模型的思想，即当前观测值是过去误差项的线性组合。我们将讲解MA模型的阶数选择，并在MATLAB中展示如何使用`arima`函数进行MA模型的估计和诊断。 自回归移动平均（ARMA）模型： 将AR和MA模型结合，形成更强大的ARMA模型。我们将详细讲解ARMA模型的建模步骤，包括模型识别、参数估计、模型检验，并通过MATLAB实例展示如何构建和应用ARMA模型。 季节性与非平稳时间序列模型：ARIMA、SARIMA模型 自回归积分滑动平均（ARIMA）模型： 针对具有趋势性的非平稳时间序列，ARIMA模型引入了差分（I）操作。本书将深入解释差分的作用，如何通过差分将非平稳序列转化为平稳序列，以及ARIMA模型的完整建模流程。我们将重点展示MATLAB中`arima`函数在ARIMA模型中的强大应用，包括阶数选择、参数估计、模型诊断和预测。 季节性自回归积分滑动平均（SARIMA）模型： 针对同时具有趋势性和季节性的时间序列，SARIMA模型在ARIMA模型的基础上增加了季节性成分。本书将详细讲解SARIMA模型的结构，包括非季节性和季节性部分的ARIMA参数，以及如何识别和估计SARIMA模型。MATLAB的`arima`函数同样是实现SARIMA模型的关键工具，我们将通过具体案例进行演示。 状态空间模型与卡尔曼滤波 状态空间模型的概念： 介绍状态空间模型的基本框架，即用一组潜在的状态变量来描述系统的演化，而观测值是这些状态变量的函数。这种框架具有极高的灵活性，可以表示各种复杂的时间序列模型。 卡尔曼滤波： 详细讲解卡尔曼滤波算法，包括其预测和更新步骤，以及如何在MATLAB中使用`kalman`函数或`smooth`函数实现卡尔曼滤波，用于估计隐藏状态、进行最优预测以及处理噪声。我们将展示卡尔曼滤波在目标跟踪、导航系统、经济预测等领域的应用。 GARCH族模型与波动率建模 ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型： 讲解ARCH模型的原理，即序列的条件方差随时间变化，并且这种变化可以被过去的平方误差项所解释。 GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型： 在ARCH模型的基础上，GARCH模型引入了过去条件方差的滞后项，使其能够捕捉更广泛的波动率聚集现象。本书将详细介绍GARCH模型的阶数选择、参数估计和模型检验，并重点展示MATLAB在GARCH模型实现中的应用，包括使用`garch`函数（或其他第三方工具箱）来拟合GARCH族模型（如EGARCH, TGARCH等），以及如何利用这些模型进行风险管理和期权定价。 向量自回归（VAR）模型 VAR模型的原理： 介绍VAR模型，它将一组时间序列变量建模为它们自身滞后值的线性函数。VAR模型适用于分析多个相互关联的时间序列之间的动态关系，例如宏观经济指标之间的相互影响。 VAR模型的建模与应用： 本书将详细讲解VAR模型的阶数选择、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）。我们将演示如何在MATLAB中利用`vars`函数来构建和分析VAR模型，并展示其在政策评估、经济预测等方面的应用。 第三部分：时间序列分析的高级主题与MATLAB实践 在掌握了基础模型之后，本书将进一步探讨时间序列分析中的一些高级主题，并结合MATLAB提供更复杂的应用方案。 协整与误差修正模型（ECM） 协整的概念： 解释协整的含义，即多个非平稳时间序列之间存在长期稳定的均衡关系。我们将介绍协整检验的方法，如Engle-Granger两步法和Johansen检验。 误差修正模型（ECM）： 讲解ECM如何将短期动态调整与长期均衡关系结合起来。我们将演示如何在MATLAB中进行协整检验和ECM模型的构建与估计，并展示其在金融市场和宏观经济分析中的应用。 时间序列的频率域分析：傅里叶变换与小波分析 频率域分析概述： 介绍将时间序列从时域转换到频域的优势，以便于分析数据的周期性成分和频率特征。 傅里叶变换： 详细讲解傅里叶变换的原理，如何使用MATLAB的`fft`函数进行离散傅里叶变换（DFT），并解释功率谱密度（PSD）图的解读，以识别主要频率成分。 小波分析： 引入小波分析，它能够同时提供时间和频率信息，特别适用于分析非平稳信号和局部化的频率特征。我们将演示如何在MATLAB中使用小波工具箱（Wavelet Toolbox）进行小波变换，并展示其在信号去噪、模式识别和特征提取方面的应用。 模型诊断与模型选择 残差分析： 强调对模型残差进行检验的重要性，包括残差的独立性、零均值、恒定方差和正态性。我们将展示如何利用MATLAB生成残差图、ACF/PACF图、Q-Q图等，并解释如何据此判断模型的拟合优劣。 信息准则： 介绍AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion）等信息准则，它们是用于比较不同时间序列模型的常用工具。本书将演示如何在MATLAB中计算这些准则，并指导读者如何根据信息准则选择最优模型。 时间序列预测与评估 点预测与区间预测： 区分点预测和区间预测，并讲解区间预测的意义在于量化预测的不确定性。 预测评估指标： 介绍常用的预测精度评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。我们将演示如何在MATLAB中计算这些指标，并用于评估不同预测模型的性能。 滚动预测与多步预测： 讨论滚动预测（逐期更新模型和预测）和多步预测的策略，以及如何在MATLAB中实现这些预测方法。 实用的MATLAB工具箱介绍 除了MATLAB自带的统计和时间序列分析工具箱，本书还将介绍一些广泛使用的第三方工具箱或社区开发的函数包，例如用于金融时间序列分析的工具，或者用于机器学习在时间序列预测中应用的库。我们将引导读者如何安装和利用这些资源，以扩展MATLAB在时间序列分析中的应用范围。 第四部分：行业应用案例 本书的最后部分将通过一系列精心挑选的实际案例，展示MATLAB在不同领域时间序列分析中的强大应用能力。每个案例都将遵循“问题提出—数据准备—模型选择—模型实现—结果分析—应用解释”的完整流程。 金融市场预测： 演示如何使用ARIMA、GARCH模型预测股票价格、汇率波动，以及如何进行风险度量（如VaR）。 经济学建模： 展示如何使用VAR、ECM模型分析宏观经济指标（如GDP、通货膨胀率、失业率）之间的关系，并进行经济预测。 工程领域应用： 探讨如何利用状态空间模型和卡尔曼滤波处理传感器数据，如导航定位、信号去噪。 环境科学分析： 讲解如何分析气候数据（如温度、降雨量）的时间序列，识别趋势和季节性，并进行长期预测。 社会科学研究： 应用时间序列分析方法研究社交媒体数据、人口动态等，发现潜在的模式和规律。 本书特色 理论与实践紧密结合： 每一项理论概念的引入都伴随着具体的MATLAB代码实现和数据分析过程。 丰富的实战案例： 案例覆盖多个学科领域，力求贴近读者可能遇到的实际问题。 深入的MATLAB函数讲解： 不仅介绍函数的使用，更阐释其背后的原理和应用场景。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，结构清晰，易于理解和掌握。 强调模型诊断与选择： 引导读者培养严谨的建模思路，避免“黑箱操作”。 《MATLAB在时间序列分析中的应用》将是您在时间序列数据分析领域学习和实践的得力助手，帮助您从海量数据中挖掘价值，做出更明智的决策。

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这本《MATLAB在时间序列分析中的应用》的出版，无疑为我们这些常年与数据打交道的人提供了一份极为实用的工具箱。我尤其欣赏作者在内容组织上的那种近乎教科书般的严谨，从基础的序列生成、平稳性检验，到复杂的ARIMA模型构建与预测，每一步骤的讲解都详实而有条理。例如，书中对于如何利用MATLAB内置函数快速实现季节性分解，并对残差序列进行深入探究的章节，简直是为初学者量身定做的导航图。我记得有一次我需要处理一个包含明显趋势和周期波动的环境监测数据，以往我可能需要查阅大量分散的文档才能拼凑出完整的分析流程，但这本书将整个过程——从数据预处理到模型验证——清晰地整合在一起，使得复杂问题的解决路径一目了然。那种手把手带着你一步步敲代码、观察输出结果，并解释背后数学原理的叙事方式，极大地降低了学习曲线。可以说，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，随时在你身边提供指导，确保你在实践中少走弯路，将精力更多地集中在对数据背后业务逻辑的理解上，而非纠结于晦涩难懂的语法细节。

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这本书的排版和图表质量也值得称赞。在处理涉及多变量时序和三维动态系统的可视化时，MATLAB的优势是毋庸置疑的，而这本书充分利用了这一点。许多复杂的概念，比如向量自回归（VAR）模型的脉冲响应函数（IRF）图，或是多尺度时间序列的叠加图，都被清晰、高分辨率地展示出来，使得抽象的统计关系变得具象化。我曾接触过一些印刷质量较差的技术书籍，导致图例模糊不清，严重影响理解，但此书在这方面做得非常到位。尤其是在解释协整关系时，作者通过一系列精心制作的动态图示，帮助读者直观地理解不同序列之间的长期均衡关系是如何被建立和维护的。这种对细节的关注，体现了作者对读者学习体验的尊重。它让原本枯燥的数学图形和统计曲线，变成了可以被轻松解读和欣赏的科学艺术品。

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从一个侧重于数据科学交叉领域的学习者的角度来看，这本书的深度和广度达到了一个令人印象深刻的平衡点。它没有过度沉溺于MATLAB特有的脚本语言特性，而是将其作为实现高级时间序列算法的有效载体。我尤其欣赏作者在探讨时间序列预测准确性评估时所采取的批判性视角——不仅展示了均方误差（MSE）等传统指标，还引入了更具鲁棒性的交叉验证方法和信息准则（如AIC/BIC）的实际应用。这本书有效地搭建了一座桥梁，连接了传统的时间序列理论和现代计算科学的实现手段。它教会我的不是简单的“如何点击按钮得到结果”，而是“为何这个方法有效，以及在什么条件下它可能失效”，这种对方法论的深刻洞察，才是决定一个分析师专业水平高下的关键。这本书无疑是我工具库中不可或缺的一本参考资料。

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读完这本书后，我最大的感受是它在“工程应用”上的落地能力极强，几乎没有空泛的理论堆砌。它完美地弥补了纯理论书籍与实际工业需求之间的鸿沟。我发现，书中的代码示例都是可以直接复制粘贴并运行的“活代码”，并且作者在每一段核心代码块后都会附带详尽的注释，清晰地说明了每个参数的物理或统计意义。这对于需要快速将模型集成到现有工作流程中的工程师来说，效率提升是立竿见影的。举个例子，书中关于利用卡尔曼滤波进行实时数据融合与状态估计的章节，不仅推导了基础的递推公式，更重要的是展示了如何在MATLAB环境中高效地构建状态空间模型，并进行参数辨识。这种从理论到实践，再到优化部署的完整闭环展示，极大地增强了读者对所学知识的信心，让我感觉自己手中的MATLAB不再只是一个绘图工具，而是一个强大的、可以解决实际问题的生产力平台。

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我对这本书的侧重点感到非常惊喜，因为它没有停留在标准的统计学模型介绍上，而是着重展示了MATLAB在处理非线性、高维时间序列时的强大潜力。特别是关于小波分析在信号去噪和突变点检测方面的应用，这部分内容在许多传统的时序教材中往往是蜻蜓点水的。作者花费了大量的篇幅，通过具体的工程案例，演示了如何利用MATLAB的谱分析工具箱来识别数据中隐藏的非平稳特征，这对于金融市场波动性建模或者复杂的机械振动分析领域的研究人员来说，简直是如获至宝。我特别喜欢书中对案例数据进行多角度对比分析的处理手法，比如用不同的窗函数对同一段信号进行傅里叶变换，然后直观地比较它们对高频噪声的处理效果差异。这种深入到“为什么选择这个工具”而不是仅仅“如何使用这个工具”的探讨，使得读者不仅学会了操作，更重要的是培养了批判性地选择分析方法的思维框架。对于追求前沿分析技术的专业人士而言，这本书的价值远超一般的入门指南。

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啊啊啊啊气死我了！这到底都是一群什么人啊怎么能滥造出这样恶劣的书来！

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不过这种快餐就做得不算好...

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