时间序列分析及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:周永道

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2015-9-1

价格:32.70

装帧:平装

isbn号码:9787040429671

丛书系列:现代统计学系列丛书

图书标签:

• 计量经济学
• 时间序列分析
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 预测
• 建模
• 金融
• 经济学
• Python
• R语言

《序列的奥秘：洞悉事物演变的规律》 简介 在这个瞬息万变的时代，理解事物如何随时间演变，预测未来的趋势，并从中汲取洞察，已成为个人、企业乃至整个社会成功的关键。从经济周期的波动到气候变化的长期影响，从股票市场的价格涨跌到流行病的传播模式，再到用户行为的动态变化，我们身边的世界无时无刻不在上演着一系列复杂而迷人的“时间序列”故事。 《序列的奥秘：洞悉事物演变的规律》并非一本枯燥的技术手册，而是一场引导读者穿越时间洪流，探索数据背后隐藏的深层逻辑的旅程。本书旨在揭示时间序列数据蕴含的丰富信息，教会你如何以一种全新的视角去观察和理解这些随时间变化的现象，并掌握一套行之有效的方法论，从而在不确定性中寻找确定性，在纷繁复杂中捕捉规律。 本书内容概览 本书共分为四个主要部分，层层递进，由浅入深地带领读者掌握时间序列分析的核心理念与实际应用。 第一部分：时间序列的基石——认识与理解 在深入探讨分析方法之前，理解时间序列数据的本质至关重要。这一部分将为你打下坚实的基础，让你能够清晰地认识什么是时间序列，它为什么重要，以及我们通常会遇到哪些类型的时间序列。 第一章：时间洪流中的数据脉搏——什么是时间序列？ 我们将从直观的例子出发，解释时间序列数据在现实世界中的广泛存在，例如每日气温记录、每小时网站访问量、每月商品销售额等。 探讨时间序列数据的核心特征：有序性、依赖性和潜在的趋势、季节性、周期性及噪声。 区分截面数据与时间序列数据的根本区别，理解为何时间序列数据需要特殊的分析工具。 第二章：为何要洞悉序列变化？——时间序列分析的重要性 深入阐述时间序列分析在各个领域的核心价值： 趋势预测： 预测未来的销量、股票价格、人口增长等，为战略决策提供依据。 异常检测： 识别欺诈行为、设备故障、网络攻击等突发事件，及时采取应对措施。 模式识别： 发现隐藏在数据中的季节性消费模式、周期性市场波动等，优化资源配置。 因果推断（初步）： 探索不同时间序列变量之间的潜在关联，理解某些因素如何影响其他因素的演变。 模型评估与优化： 评价预测模型的准确性，不断改进预测能力。 通过生动案例，展现时间序列分析如何帮助我们在不确定性中做出更明智的决策。 第三章：时间序列数据的“家族谱”——不同类型的序列 平稳序列与非平稳序列： 深入理解平稳性是许多经典分析方法的前提，探讨如何识别和处理非平稳性。 周期性与季节性序列： 区分两者，理解它们如何影响数据的长期和短期行为。 趋势序列： 识别上升、下降或平台期的趋势，并理解其可能的原因。 噪声序列： 理解随机波动在时间序列中的作用，以及如何区分噪声与真实信号。 第二部分：解码序列规律——核心分析技术 掌握了时间序列的基础知识后，我们将进入分析的核心。本部分将详细介绍各种经典的、经过实践检验的时间序列分析技术，让你能够从数据中挖掘出有价值的信息。 第四章：看见“过去”的影子——平稳性检验与差分 介绍多种检验序列平稳性的统计方法，如ADF检验、KPSS检验等。 详述差分（一次差分、季节性差分）在转化非平稳序列为平稳序列中的关键作用。 通过实际操作演示，让你掌握如何通过差分来消除趋势和季节性。 第五章：揭示“自相关”的秘密——ACF与PACF 深入理解自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）的含义和计算方法。 学习如何通过ACF和PACF图来识别序列的平稳性、季节性以及潜在的模型结构。 掌握利用ACF和PACF图来初步判断AR（自回归）、MA（移动平均）模型的阶数。 第六章：经典时间序列模型——ARIMA模型家族 AR模型（自回归模型）： 解释模型原理，如何用序列的过去值来预测当前值。 MA模型（移动平均模型）： 解释模型原理，如何用过去的预测误差来预测当前值。 ARMA模型（自回归移动平均模型）： 结合AR和MA模型，更全面地描述序列的动态。 ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）： 介绍如何结合差分处理非平稳序列，构建强大的ARIMA模型。 详细讲解ARIMA模型的建模步骤：识别、估计、诊断检验与预测。 第七章：捕捉“周期”的节奏——季节性ARIMA（SARIMA）模型 扩展ARIMA模型，引入季节性成分，处理具有明显季节性模式的时间序列。 详细介绍SARIMA模型的结构、参数选择与建模过程。 通过案例展示SARIMA模型在实际场景中的应用，如销售预测、客流量分析等。 第八章：关注“近期”的变动——GARCH模型与波动性分析 介绍条件异方差模型（ARCH）和广义自回归条件异方差模型（GARCH）的原理。 理解为何在金融领域，波动性分析至关重要，并学习如何利用GARCH模型来预测和建模风险。 探讨GARCH模型在风险管理、期权定价等方面的应用。 第三部分：超越经典——现代时间序列分析方法 随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，现代时间序列分析方法应运而生，提供了更强大、更灵活的工具来处理复杂问题。 第九章：拥抱“深度”的洞察——神经网络在时间序列中的应用 介绍循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在处理序列数据方面的优势。 探讨如何构建基于RNN的模型进行时间序列预测、分类和异常检测。 展示深度学习模型在处理长序列依赖、非线性关系时的强大能力。 第十章：从“变量”到“变量”——向量自回归（VAR）模型 介绍VAR模型如何处理多个相互关联的时间序列。 探讨VAR模型在经济建模、宏观经济分析中的应用，如分析不同经济指标之间的联动效应。 学习如何解释VAR模型的结果，理解变量之间的动态关系。 第十一章：聚焦“异常”的信号——异常检测技术 深入探讨时间序列异常检测的挑战与方法。 介绍基于统计方法（如基于阈值、基于分布）和机器学习方法（如基于聚类、基于孤立森林）的异常检测技术。 通过案例，讲解如何利用异常检测来发现欺诈、故障、入侵等。 第十二章：利用“外部”信息——协变量与外生变量模型 探讨如何将与时间序列本身无关但可能影响其演变的外部信息（协变量或外生变量）纳入模型。 介绍如何构建包含外生变量的时间序列模型，如ARIMAX等。 通过案例，说明如何利用这些外部信息来提升预测的准确性和解释力。 第四部分：理论付诸实践——应用案例与实战指导 理论的学习最终要落到实际应用。《序列的奥秘》的最后一部分将通过一系列贴近实际的案例，引导读者将所学知识应用于解决真实世界的问题。 第十三章：金融市场的脉搏——股票价格与交易量预测 运用前面介绍的ARIMA、SARIMA、GARCH模型，分析股票价格的时序特征。 探讨如何结合技术指标、新闻情绪等外部信息进行更精准的预测。 关注风险管理，利用模型评估投资组合的波动性。 第十四章：商业运营的指南针——销售预测与需求规划 通过实际零售数据，演示如何使用SARIMA模型来预测商品销售量。 探讨如何结合促销活动、节假日等因素优化销售预测。 介绍如何将销售预测应用于库存管理、生产计划和人员调度。 第十五章：互联网世界的动态——网站流量与用户行为分析 分析网站日访问量、用户停留时间等时间序列数据。 利用模型识别用户活跃高峰与低谷，预测未来的流量趋势。 探讨如何基于用户行为序列数据进行用户画像和个性化推荐。 第十六章：生态与环境的警示——气候变化与污染监测 展示时间序列分析在理解长期气候变化趋势中的作用。 利用模型分析空气质量、水质等环境指标的时间序列数据。 探讨如何利用模型预测污染事件，为环境保护提供科学依据。 第十七章：模型评估与优化——走向更可靠的预测 详细介绍常用的时间序列模型评估指标，如MAE、MSE、RMSE、MAPE等。 探讨交叉验证、回测等技术在模型评估中的应用。 指导读者如何根据评估结果不断优化模型，提升预测性能。 强调模型的可解释性与实用性的权衡。 本书特色 体系完整： 从基础概念到高级模型，覆盖了时间序列分析的广度和深度。 理论与实践结合： 既有严谨的理论推导，又有丰富的实战案例，帮助读者学以致用。 循序渐进： 章节设计逻辑清晰，难度逐步提升，适合不同背景的读者。 语言通俗易懂： 避免过于深奥的数学术语，用生动的语言解释复杂的概念。 启迪思维： 不仅教授分析方法，更引导读者以更广阔的视角看待事物的发展规律。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 数据科学家与分析师： 提升在时间序列分析领域的专业技能，处理更复杂的数据问题。 金融从业者： 学习预测市场趋势、进行风险管理、优化投资策略。 市场营销与运营人员： 掌握销售预测、需求规划、用户行为分析等，提升业务效率。 科研人员与学生： 深入理解时间序列分析的原理，应用于科研项目和学术研究。 对事物演变规律感兴趣的任何人士： 培养一种基于数据洞察的思维方式，更好地理解和应对这个快速变化的世界。 《序列的奥秘：洞悉事物演变的规律》将是你探索时间序列数据世界的一本必备指南。无论你是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将为你打开一扇新的大门，让你能够更自信、更有效地从时间序列数据中提取价值，把握未来。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮。封面采用了深邃的藏青色，搭配烫金的字体，散发出一种沉稳而专业的学术气息。纸张的质感也相当不错，厚实且光滑，即便是长时间翻阅，眼睛也不会感到过分疲劳。内页的排版布局堪称典范，无论是公式的呈现还是图表的绘制，都清晰明了，逻辑性极强。特别是那些复杂的数学公式，作者似乎非常注重读者的阅读体验，通过恰当的字号和行距，将原本晦涩难懂的内容变得相对易读。对于初学者来说，这种对细节的关注无疑是极大的福音，它让学习过程少了一些因排版混乱带来的挫败感，多了几分顺畅的探索欲。这种对物理载体的重视，体现了出版方和作者对知识传播载体本身的尊重，读起来让人心情愉悦，仿佛在与一位严谨的智者对话。

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这本书的配套资源和作者的学术视野给我留下了深刻的印象。虽然我手头只有纸质书，但书中多次提到的在线代码库和额外的补充材料，显示出作者并未将知识止步于印刷品本身，而是将其置于一个不断更新的学术生态系统中。更重要的是，作者的视野非常开阔，他不仅涵盖了经典的计量经济学方法，还将目光投向了前沿的机器学习在时间序列预测中的应用，如深度学习模型（LSTM、GRU）在处理长依赖关系时的优势。这种对“过去”与“未来”的整合，使得这本书的生命力非常强劲，它不仅仅是对历史理论的总结，更是对未来趋势的指引。阅读这本书，就像是得到了一份跨越经典与现代的路线图，让我有信心去面对未来数据科学领域对时间序列分析提出的更高要求。

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这本书的叙述风格可谓是教科书中的一股清流，它既不失严谨性，又充满了人文关怀。作者在解释那些拗口的统计学术语时，常常会穿插一些生动的比喻或者历史背景的小故事，这极大地缓解了阅读过程中的枯燥感。我尤其欣赏作者在处理模型局限性时的坦诚态度。很多教材倾向于完美化它们所介绍的模型，但这本书却直言不讳地指出了每种方法的适用边界和潜在缺陷。例如，在讨论季节性分解时，作者清晰地对比了加性模型和乘性模型的适用场景，并且提醒读者注意异常值对分解结果的严重影响。这种实事求是的态度，培养了读者批判性思考的能力，让我们意识到在实际工作中，并没有“一招鲜吃遍天”的万能模型，而是需要根据具体数据特性灵活选择和组合工具。这种深入骨髓的专业精神，远超一般教材的水准。

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阅读这本书的过程中，我深刻感受到了作者在理论深度和实际应用之间的精妙平衡。它并非仅仅停留在枯燥的数学推导上，而是紧密结合了现实世界中的案例来阐述概念。比如，在讲解ARIMA模型的构建过程时，作者没有直接抛出公式，而是先用一个金融市场波动的真实数据实例引入，逐步引导读者理解为何需要自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）这三个组成部分。这种“问题导向”的教学方法，极大地激发了读者的好奇心和求知欲。每当接触到一个新的高级模型，比如状态空间模型或者更现代的机器学习方法应用于时间序列时，作者总会提供详尽的代码示例，这些代码不仅可运行，而且注释得非常到位，使得读者可以即刻上手实践，将理论知识迅速转化为解决实际问题的能力。这种亦步亦趋的引导，让我对时间序列的理解不再是空中楼阁，而是扎根于实践的坚实知识体系。

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从学习进阶的角度来看，这本书的章节安排展现了极高的逻辑梯度。它仿佛是精心设计的一条攀登之路，从最基础的平稳性检验、白噪声检验开始，稳步迈向了更复杂的多元时间序列分析和非线性模型。让我印象深刻的是关于协整（Cointegration）那几章，这是很多入门书籍往往会一带而过或者解释得模棱两可的部分。然而，本书却用多达数十页的篇幅，细致地阐述了协整的经济学意义、检验方法的原理（如Engle-Granger两步法和Johansen检验），以及如何构建向量误差修正模型（VECM）。作者的讲解层次分明，先建立直觉认识，再深入数学推导，最后给出实际操作步骤，确保了即便是初次接触这个概念的读者，也能构建起完整的知识框架。这种层层递进的结构，极大地提升了自学效率。

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参考过，不错，周也是年轻有为，在统计四大bio上前几年发过文章。

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