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出版者:Cambridge University Press

作者:Jouko Väänänen

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2007-05-28

价格:USD 50.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521700153

丛书系列:London Mathematical Society Student Texts

图书标签:

• 逻辑学
• 模型论
• 依赖性逻辑
• 数理逻辑
• 哲学逻辑
• 形式逻辑
• 命题逻辑
• 谓词逻辑
• 非经典逻辑
• 计算理论

好的，这是一本关于时间序列分析与预测的图书的详细简介，该书与您提到的《Dependence Logic》无关，专注于数据驱动的建模技术。 --- 《动态时序：从基础理论到前沿应用》 内容概述 《动态时序：从基础理论到前沿应用》 是一部全面、深入探讨时间序列数据分析、建模与预测的权威著作。本书旨在为数据科学家、量化分析师、金融工程师、气象学家以及任何处理和依赖时间依赖数据流的专业人士提供一个坚实的理论基础与前沿实践指导。它系统地梳理了经典统计学方法、现代机器学习范式在时间序列领域中的应用，并详细阐述了处理复杂、非线性和高维时序数据的先进技术。 本书的核心目标是使读者不仅能够熟练运用现有的工具箱，更能理解不同模型背后的数学原理、适用场景及其局限性，从而在实际问题中做出明智的模型选择和参数调整。 第一部分：时间序列的基石与探索 本部分奠定了时间序列分析的理论基础，强调数据理解是有效建模的前提。 第一章：时间序列的本质与结构 本章首先界定了时间序列数据的基本特性——序列性、随机性与时间依赖性。详细讨论了时间序列数据的核心组成部分：趋势（Trend）、周期性（Seasonality）、不规则波动（Irregular Component）以及平稳性（Stationarity）的严格定义与检验方法（如ADF检验、KPSS检验）。我们深入探讨了平稳性的重要性，并介绍了如何通过差分、对数转换等初级方法使非平稳序列转化为平稳序列，为后续建模做准备。 第二章：描述性统计与初步可视化 强调描述性统计在揭示数据隐藏模式中的作用。内容涵盖自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算、解释及其在识别模型阶数中的关键作用。视觉分析方面，本书细致讲解了如何利用时序图、箱线图序列、滞后图（Lag Plots）以及小提琴图来识别季节性、异方差性和异常值。特别关注了如何通过滚动窗口统计量来观察时间依赖性的动态变化。 第三章：平稳序列的经典模型——ARMA族 本章聚焦于基于“有限记忆”假设的经典线性模型。从白噪声过程讲起，逐步构建自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型，最终整合为自回归移动平均（ARMA）模型。每种模型的数学形式、参数估计方法（如最小二乘法、最大似然估计）以及信息准则（AIC/BIC）的选择标准被详细阐述。 第二部分：高级线性建模与预测优化 在掌握了基础ARMA模型后，本部分深入探讨了如何处理包含趋势和季节性的复杂序列，并引入了现代时间序列分析中的重要工具。 第四章：整合（ARIMA）与季节性分解（SARIMA） 本章的核心是差分（Integrated）操作在模型构建中的实际应用，即著名的自回归整合移动平均（ARIMA）模型。我们详细演示了如何通过Box-Jenkins方法论系统地识别、估计和诊断ARIMA模型的残差，确保模型的有效性。随后，将讨论扩展到能够处理具有固定时间周期重复模式（如月度、季度数据）的季节性时间序列的SARIMA模型。 第五章：波动率建模——ARCH与GARCH族 本章将分析的焦点从均值方程转移到波动率方程。这对于金融时间序列分析至关重要。详细介绍了自回归条件异方差性（ARCH）模型的构建和局限性，并重点讲解了广义自回归条件异构（GARCH）模型及其变体（如EGARCH, GJR-GARCH），用于捕捉波动率的聚集效应和杠杆效应。 第六章：多元时间序列分析与协整理论 处理多个相互影响的时间序列时，本章提供了必要的工具。首先引入了向量自回归（VAR）模型，用于捕捉不同序列间的相互动态影响。随后，转向处理具有长期均衡关系的非平稳序列，深入讲解了协整（Cointegration）的概念、Engle-Granger两步法和Johansen检验，并介绍了向量误差修正模型（VECM）的应用。 第三部分：面向现代数据的机器学习与深度学习方法 随着计算能力的提升，本部分侧重于如何将非参数、非线性模型应用于时间序列预测，特别是处理大数据集和复杂依赖结构。 第七章：基于特征工程的传统机器学习方法 本章探讨如何将时间序列问题转化为监督学习问题。详细讨论了特征工程的关键技术，包括滞后特征构造、滑动窗口聚合特征（均值、标准差、偏度等）以及时间特征（星期几、月份、节假日指示器）。接着，对比了如梯度提升树（XGBoost, LightGBM）和随机森林在时序预测中的性能优势与局限性，特别是如何应对序列依赖性的问题。 第八章：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM） 深度学习在处理序列数据方面显示出巨大潜力。本章系统介绍循环神经网络的基本结构，并着重剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过复杂的门控机制有效克服传统RNN的梯度消失问题，从而捕获长期依赖关系。提供了在Keras/PyTorch框架下构建、训练和优化这些网络的实战指南。 第九章：注意力机制、Transformer与时空序列建模 本章面向前沿。深入讲解了注意力机制（Attention Mechanism）在时间序列预测中的应用，解释了如何通过自注意力机制（Self-Attention）动态地权重化序列的不同部分。接着，详细介绍了基于Transformer架构的模型如何替代传统的RNN结构来处理超长序列。最后，简要介绍了如何扩展这些模型以处理具有地理空间维度的时间序列数据（如交通流预测）。 第四部分：模型评估、应用与未来展望 本部分关注模型验证的严谨性以及实际部署中的注意事项。 第十章：严谨的预测评估与回溯检验 强调在时间序列预测中，标准的K折交叉验证是无效的。本书详细介绍了滚动原点交叉验证（Rolling-Origin Cross-Validation）和前向预测评估（Forward Chaining）的正确实施。对比了多种误差度量标准（MAE, RMSE, MAPE, sMAPE）的选择依据，并强调了预测区间（Prediction Intervals）的重要性，以及如何使用蒙特卡洛模拟来构建可靠的置信区间。 第十一章：异常检测与状态空间建模 除了预测，本章还探讨了时间序列中的离群点识别与系统状态的估计。介绍了基于统计过程控制（SPC）的异常检测方法，以及基于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的状态空间模型（State Space Models），展示了如何使用隐状态来平滑观测噪声并对潜在系统动态进行实时估计。 --- 目标读者群体：统计学、计量经济学、计算机科学、应用数学的研究生及专业人士；量化交易员、风险管理专家、供应链规划师、能源负荷预测工程师。 本书特色：理论推导严谨，实战案例丰富，代码实现（Python/R）贯穿始终，确保读者能够将理论知识迅速转化为解决实际问题的能力。本书专注于时间序列数据的固有特性，而非通用机器学习模型的简单套用。

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