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出版者:Wiley-Interscience

作者:Ngai Hang Chan

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2002-04-18

价格:USD 140.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471411178

丛书系列:

图书标签:

• 金融数学
• S教材
• 时间序列
• 统计学
• 数据分析
• 预测
• 金融
• 计量经济学
• 机器学习
• 信号处理
• Python
• R语言

《时间序列：探索数据流动的奥秘》 在当今这个数据爆炸的时代，信息的涌动如同川流不息的江河，而时间序列正是描绘这些江河运动轨迹的独特语言。本书并非一本讲述书籍本身内容的读物，而是一扇窗，一扇通往理解和驾驭数据流动的深刻奥秘之窗。它将引领读者踏上一段引人入胜的旅程，去洞察那些隐藏在时间维度中的模式、趋势与规律。 想象一下，你身处一个充满变化的场景：股票市场的跌宕起伏，天气预报的逐日更新，电商销售额的周期性波动，甚至是生物信号的微妙变化。这些无一不是时间序列的生动写照。它们承载着信息，记录着历史，更预示着未来。然而，理解和利用这些信息并非易事，它需要一套严谨的方法论和一套精密的工具。 《时间序列：探索数据流动的奥秘》正是为此而生。它以一种深入浅出的方式，为读者揭示了时间序列分析的核心概念和关键技术。我们不会仅仅停留在理论的层面，而是将理论与实际紧密结合，通过丰富的案例分析，让抽象的概念变得鲜活起来。 首先，我们将从时间序列的基本概念出发，例如平稳性、自相关性、周期性等。你将了解到，为什么理解一个时间序列的“记忆”——即它与自身过去值之间的关系——至关重要。我们将探讨各种类型的分解方法，如何将一个复杂的时间序列分解为趋势、季节性和随机噪声，从而剥离出其内在的结构。 随后，我们将深入到更为精密的建模技术。ARIMA模型，作为时间序列分析的基石，将得到详尽的阐述。你将学习如何识别模型的阶数，如何进行参数估计，以及如何评估模型的拟合优度。更进一步，我们将探索SARIMA模型，以应对那些具有明显季节性成分的时间序列。 对于那些非线性的、更为复杂的动态系统，本书也将提供相应的解决方案。我们可能会接触到状态空间模型，它们能够更灵活地捕捉数据的内在演化过程。此外，对于预测任务，我们将探讨各种预测方法，包括点预测和区间预测，以及如何评估预测的准确性。 然而，时间序列分析的魅力远不止于此。我们还将关注现代数据科学领域中涌现出的新兴技术。例如，机器学习和深度学习在时间序列分析中的应用，如循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU），能够有效地处理长序列数据，捕捉复杂的非线性依赖关系。你将了解到，如何利用这些强大的工具来构建更为精准的预测模型，甚至可以用于异常检测、分类等更高级的任务。 本书的另一大亮点在于其实践性。我们并非仅仅罗列枯燥的公式，而是鼓励读者动手实践。通过对实际数据集的分析，你将有机会运用所学知识，解决真实世界中的问题。我们将讨论数据预处理的技巧，如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征工程，以提升模型的性能。 在讨论模型和方法的同时，我们也会深入探讨其背后的统计学原理和数学基础，但会以易于理解的方式呈现，避免过于晦涩的技术细节。我们的目标是让读者不仅知道“如何做”，更能理解“为什么这样做”，从而具备独立分析和解决问题的能力。 此外，本书还将涵盖一些重要的进阶主题，例如多元时间序列分析，即同时分析多个相互关联的时间序列，从中挖掘出它们之间的协同作用和影响。这在金融、经济、甚至物联网等领域都具有广泛的应用。我们还会探讨时间序列中的异常检测，识别出那些偏离正常模式的“异类”，这对于金融欺诈检测、工业故障预警等至关重要。 《时间序列：探索数据流动的奥秘》的目标是为那些希望深入了解时间序列数据、掌握其分析方法，并将其应用于实际问题的读者提供一个全面、系统且易于学习的平台。无论你是数据科学家、统计学家、工程师，还是任何对数据驱动决策感兴趣的专业人士，本书都将是你不可或缺的工具书和学习伙伴。 通过阅读本书，你将不仅仅学会一套方法，更重要的是，你将培养一种洞察数据流动的敏锐视角，理解时间的强大力量，并能够运用这一力量来预测未来，优化决策，从而在瞬息万变的时代中把握先机。本书将是你理解和驾驭时间序列的忠实向导，为你打开一扇通往数据智能的全新大门。

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这本《时间序列》简直是一本革命性的指南，我敢说，对于任何想在数据分析领域站稳脚跟的人来说，它都是必备的案头宝典。从我翻开第一页开始，就被它那种近乎百科全书式的详尽和深度所震撼。作者并没有仅仅停留在那些教科书式的、冷冰冰的公式推导上，而是真正深入挖掘了时间序列背后的业务逻辑和实际应用场景。举个例子，书中关于季节性分解的部分，不再是简单地套用STL或X-13ARIMA-SEATS，而是花了大量的篇幅去解释，为什么在某个特定行业（比如零售业的节假日效应，或是能源行业的日夜温差影响），我们需要对分解的结果进行何种程度的人工干预和模型修正。更让我印象深刻的是，它对高频金融数据的处理，那种对波动率聚类（Volatility Clustering）的精妙建模，如GARCH族的各种变体，讲解得丝丝入扣，让你感觉自己仿佛就在华尔街的交易室里，亲手在调参优化模型。对于那些试图在复杂、噪声极大的真实世界数据中提取信号的分析师而言，这本书提供的视角是无价的，它教你如何“倾听”数据，而不是盲目地“拟合”数据。这种深入骨髓的洞察力，远超出了市面上大多数强调算法堆砌的同类书籍。

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读完这本书，我最大的感受是，它彻底颠覆了我对“时间序列分析”的固有认知。我原以为这只是一本关于ARIMA、指数平滑的工具书，结果它更像是一部融合了哲学思辨与工程实践的鸿篇巨著。作者的文笔极其老练，尤其是在描述那些跨学科的理论时，那种驾轻就熟的气度让人信服。比如，书中谈到状态空间模型（State Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）时，他没有用复杂的矩阵代数把读者绕晕，而是通过一个极其巧妙的、关于天气预报的实际案例，将抽象的“观测方程”和“转移方程”具象化了。我清晰地看到了，信息是如何在不断地“预测-修正”的循环中得到提纯的。这种叙事方式，使得那些原本令人望而生畏的理论，变得可理解、可操作。它不像某些学术著作那样高高在上，而是以一种导师的姿态，循循善诱，引导你从“知道”到“会做”，再到“理解为什么这样做”。如果你对时间序列的理论基础抱持着刨根问底的求知欲，这本书绝对不会让你失望，它提供的知识密度和深度，绝对是物超所值的。

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老实说，当我打开这本书时，我有点担心它会太偏向某一特定领域，比如金融或者气象。然而，这本书的广度令人叹服。它不只是在时间序列的分析层面下功夫，更是在时间序列的“生成过程理解”上花费了大量笔墨。从早期的平稳性检验，到非平稳性的协整分析（Cointegration），再到高级的多元时间序列建模（VAR/VECM），它构建了一个逻辑严密的知识体系。我特别喜欢它对于“因果关系”在时间序列中的探讨，这往往是统计学分析中最容易陷入逻辑陷阱的地方。作者通过Granger因果检验的局限性和更现代的核函数方法，清晰地划定了相关性和因果性的边界。这对于从事宏观经济预测和政策评估的人来说，简直是醍醐灌顶。它教会我们，数据本身是沉默的，我们必须通过严谨的理论框架去审问它，才能避免得出荒谬的结论。这本书无疑为我们提供了一套强健的、能够抵御数据陷阱的思维武器。

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这本《时间序列》带给我的，更多的是一种“方法论”上的升华，而不是单纯的知识点堆砌。它的叙述节奏感非常强，初看起来内容庞杂，但一旦你跟上作者的思路，你会发现所有复杂的模型和理论都是围绕着一个核心问题展开的：如何从历史数据中有效地预测未来状态，并量化预测的不确定性。书中对“不确定性量化”的重视程度，让我耳目一新。很多模型只关注点预测，但这本书却花费了大量篇幅去构建和比较不同模型的预测区间（Prediction Intervals）和置信区间（Confidence Intervals），并用实际的覆盖率测试来验证这些区间的可靠性。对于需要向管理层汇报风险敞口或给出业务预期的专业人士来说，这一点至关重要。它不光告诉你“预测值是多少”，更重要的是告诉你“这个预测值可能偏离多少”。这本书的价值在于，它将时间序列分析从一个纯粹的数学问题，提升为了一个严谨的风险管理和决策支持工具，这才是现代数据科学真正需要的核心能力。

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这本书的排版和案例选择，简直是教科书级别的典范。我尤其欣赏作者对于“模型选择的艺术”这一部分的阐述。在如今这个大数据时代，人们总倾向于用最复杂的深度学习模型去拟合一切，但本书却旗帜鲜明地强调了简洁性的力量。它用大量篇幅对比了传统自回归模型与现代神经网络模型（如LSTM和Transformer结构）在处理长期依赖性问题时的优劣，并且非常负责任地指出了，在许多现实场景下，过度参数化的模型带来的过拟合风险远大于其带来的增益。书中提供的每一个代码示例，无论是在R还是Python环境下，都经过了极其细致的调试和注释，代码风格简洁优雅，完全可以作为工程实践的范本。更妙的是，它并未回避时间序列分析中的“脏活累活”——缺失值处理、异常点识别与平滑——这些在很多教程中一笔带过的内容，在这里被提升到了战略高度，并给出了多种鲁棒的解决方案。这让我深刻体会到，真正的时间序列专家，必然是兼具理论深度和工程经验的实干家。

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