Applied Time Series Modelling and Forecasting pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Richard Harris

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2003-06-09

价格:USD 75.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470844434

丛书系列:

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《应用时间序列建模与预测》是一本旨在深入探讨时间序列数据分析和预测方法的综合性著作。本书并非仅仅罗列算法，而是侧重于概念的理解、方法的选择以及实际应用中的注意事项。 本书首先从时间序列数据的基本特性出发，详细阐述了时间序列数据的平稳性、自相关性、季节性、周期性等关键概念，并介绍了检验这些特性的统计方法，如单位根检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的分析等。理解这些基础对于选择合适的建模方法至关重要。 接着，本书系统地介绍了经典的时间序列模型。这包括了自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）模型以及季节性自回归移动平均（SARIMA）模型。对于每种模型，本书不仅会给出其数学定义和统计原理，还会深入分析模型的适用条件、参数估计方法（如极大似然估计）以及模型诊断的步骤。例如，对于ARIMA模型，会详细讲解其差分（I）的意义和操作，以及如何根据ACF和PACF图谱来初步识别模型的阶数。 除了经典的线性模型，本书还将视野扩展到更复杂、更强大的建模技术。其中，状态空间模型（State Space Models）是本书的一大亮点。它提供了一个统一的框架来描述和估计各种时间序列模型，包括卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）等核心技术，这使得处理更复杂的时间序列问题成为可能。本书将通过具体案例演示如何构建和应用状态空间模型，并解释其在处理缺失数据、异常值以及在线估计等方面的优势。 在预测部分，本书不仅介绍了基于上述模型的点预测，还详细阐述了区间预测的概念和重要性。它会讨论如何计算预测区间，并分析影响预测区间宽度的因素。此外，本书还会介绍一些非参数预测方法，例如基于核密度估计的预测，以及一些机器学习方法在时间序列预测中的应用，如支持向量回归（SVR）和一些深度学习模型（如RNN、LSTM等）的基本原理和应用场景。本书会强调，选择哪种预测方法往往取决于数据的特性、预测的准确性要求以及计算资源的限制。 本书的另一个重要方面是模型评估与选择。书中会详细介绍各种用于评估时间序列模型预测性能的指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等，并讨论这些指标的优缺点以及适用场景。更重要的是，本书会强调模型选择的原则，例如奥卡姆剃刀原理，即在提供相似预测性能的情况下，倾向于选择更简单的模型，以避免过拟合。交叉验证（Cross-validation）等模型选择技术也会被详细讲解。 此外，本书还会涵盖一些在实际应用中经常遇到的问题，例如如何处理异常值（outliers）和缺失值（missing values），如何进行时间序列的分解（如趋势、季节和残差分解），以及如何进行时间序列的变换（如对数变换、Box-Cox变换）以满足模型假设。对于具有多种相互关联的时间序列的情况，本书也会触及向量自回归（VAR）模型以及协整（Cointegration）等概念。 本书的特点在于其严谨的理论阐述与丰富的实践指导相结合。每一章都会配有详实的理论推导，帮助读者深入理解模型背后的数学原理。同时，书中会包含大量的真实世界案例研究，这些案例涵盖了经济、金融、气象、工业生产等多个领域，展示了如何将所学的时间序列建模与预测技术应用于解决实际问题。这些案例不仅会展示模型的应用，还会讨论在实际操作中可能遇到的挑战和解决方案，以及如何解释模型的输出和预测结果。 本书还鼓励读者动手实践。虽然书中不会直接提供代码，但会清晰地描述算法的逻辑和步骤，使得读者能够轻松地将其转化为实际的编程实现。对于常见的统计软件和编程语言（如R、Python、MATLAB等）中的相关函数和库，本书会适当地提及，为读者提供进一步学习的线索。 总而言之，《应用时间序列建模与预测》旨在成为一本为学生、研究人员以及在实践中处理时间序列数据的专业人士提供的宝贵资源。它不仅仅是一本教科书，更是一本指导如何理解、建模、预测并最终从时间序列数据中提取有价值信息的实用指南。本书的目标是使读者能够独立地分析时间序列数据，选择最适合的模型，并生成可靠的预测，从而更好地支持决策和战略规划。

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这本书的叙事风格非常独特，它似乎拥有一种魔力，能将原本枯燥的统计学内容变得引人入胜。作者的笔触流畅而富有弹性，时不时会出现一些恰到好处的比喻和类比，帮助我们理解那些抽象的数学概念。比如，在解释协整性（Cointegration）时，它用“两条看似随机游走的河流，实际上共享着一个稳定的水位线”来形象描述，一下子就让这个复杂的概念变得直观起来。此外，书中对不同方法的优缺点对比分析也做得极为客观和透彻，没有那种“非此即彼”的偏激论调，而是鼓励读者带着批判性思维去权衡不同方法的适用场景和潜在的局限性。这种鼓励探索、保持开放的心态，是这本书最宝贵的精神财富之一，它让阅读过程更像是一次思想的漫步，而非机械的知识灌输。

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对于希望将时间序列分析技术应用于机器学习或深度学习范畴的读者而言，这本书也提供了宝贵的桥梁。它没有止步于传统的统计模型，而是将话题自然地延伸到了如何将RNN、LSTM等深度学习架构融入到时间序列的预测框架中，特别是对如何构建特征工程以及如何评估这些混合模型的性能给出了详尽的指导。我尤其赞赏作者对于模型可解释性（Interpretability）的坚持，即便是在讨论先进的黑箱模型时，作者也并未放弃探究“模型为何做出此预测”的努力，这在当前AI模型越来越复杂的背景下显得尤为重要。全书的参考文献列表也相当扎实和前沿，表明作者对该领域的最新研究动态有着密切的跟踪，为有志于继续深造或进行尖端研究的读者指明了后续学习的方向，总体来说，这是一部兼具学术深度、实践指导性和前瞻视野的经典之作。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，色彩搭配既专业又不失现代感，那深邃的蓝色调仿佛立刻将人拉入了一个严谨而又充满探索欲的学术世界。当我翻开扉页，首先映入眼帘的是作者精炼而充满洞察力的前言，寥寥数语便勾勒出了时间序列分析领域当前的核心挑战与本书旨在解决的关键问题，那种自信和对领域深刻理解的气质扑面而来。排版方面也看得出是用心设计的，字体选择适中，行距舒适，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，它在章节布局上展现了一种非常清晰的逻辑递进关系，从最基础的平稳性概念的引入，到随后对ARIMA模型家族的深入剖析，每一步都像是精心铺设的台阶，稳健地将读者引向更复杂的模型，比如状态空间模型和先进的非线性方法，这使得即便是初学者也能找到清晰的路径，而经验丰富的从业者也能从中发现新的启发点，这种对读者体验的关注，在技术书籍中是难能可贵的。

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这本书的理论深度和广度简直令人惊叹，它绝非那种浮于表面的“工具箱”式教材。作者在介绍每一个模型时，都不是简单地罗列公式，而是深入挖掘其背后的随机过程理论基础和统计学原理。例如，在讨论GARCH族模型时，它不仅详尽解释了异方差性的概念，还巧妙地穿插了关于条件异方差的数学推导过程，这对于想真正理解波动率建模本质的人来说，无异于一座宝库。更让我印象深刻的是，它对于模型选择和诊断的章节处理得尤为细致入微，那些关于残差分析、AIC/BIC比较，乃至更高级的似然比检验的论述，都配有非常严谨的数学论证，这保证了读者在实际应用中能做出最科学的判断，而不是盲目地尝试。我敢说，这本书的理论部分，已经达到了可以作为研究生阶段核心参考书的水平，它提供的是“为什么”的答案，而非仅仅是“如何做”。

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如果说理论是骨架，那么本书的实战应用部分就是血肉。我特别欣赏作者在案例选取上的独到眼光——它们都是贴近现实世界、充满挑战性的数据场景。比如，书中涉及到对高频金融数据（如资产回报率）的建模，探讨了如何处理尖峰厚尾的特性，并对比了不同非线性模型的拟合效果。又比如，它还提供了一系列关于宏观经济变量（如通货膨胀率或GDP增长）的长期趋势分析方法。这些案例的呈现方式非常系统化：先提出问题背景，然后详细展示数据预处理的步骤，接着用清晰的伪代码或直接的软件操作指令（虽然没有具体指明软件，但思路是通用的），最后对模型结果进行经济学或实际意义的解读。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的良性循环，让我在阅读时仿佛真的在与一位经验丰富的分析师并肩工作，极大地提升了知识的可迁移性。

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just read it for my Durham rofl

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搞死我了

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