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出版者:Wiley-Interscience

作者:Wayne A. Fuller

出品人:

页数:728

译者:

出版时间:1995-12

价格:USD 145.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471552390

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

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统计时间序列分析：理论、方法与实践 图书简介 本书旨在为统计学、经济学、金融学、工程学及相关领域的研究者和实践者提供一套全面、深入且实用的时间序列分析指南。我们聚焦于现代时间序列模型的理论基础、前沿方法论的推导与实际应用中的技巧，力求在保持数学严谨性的同时，兼顾操作层面的清晰与易懂。本书内容侧重于经典模型的扩展、高频数据处理的复杂性以及现代机器学习技术在时间序列预测中的整合，而非仅限于对基础自回归移动平均（ARMA）模型的复述。 第一部分：时间序列的现代视角与数据预处理 本部分奠定了现代时间序列分析的基石，超越了传统的平稳性假设，引入了更贴合真实世界复杂数据的视角。 第一章：时间序列的结构与非平稳性的深入考察 我们首先探讨时间序列数据的内在结构，包括趋势、周期性、季节性以及不可预测的随机冲击。重点讨论何为“弱平稳性”及其局限性。随后，深入分析单位根检验（如ADF、PP、KPSS检验）的统计功效与局限，并引入分数差分（Fractional Differencing）的概念，为长期记忆过程（Long Memory Processes）的建模做铺垫。非线性时间序列，如分位数回归框架下的时间序列结构，亦将被引入，以揭示传统线性模型难以捕捉的现象。 第二章：高频数据与微观结构的处理 在金融市场和物联网数据中，观测频率的提升带来了数据的复杂性，如高频跳跃、信息的不对称性以及噪声的放大。本章详细阐述了高频数据（High-Frequency Data）的特有挑战，包括微观结构噪声（Microstructure Noise）的处理方法，如最优子采样技术（Optimal Subsampling）。此外，我们将介绍二次变差（Realized Variance）的估计与应用，这是一种衡量波动率的非参数工具，是构建更精确金融时间序列模型的前提。对到达过程（Arrival Process），特别是跳跃扩散模型的初步探讨，也将在本章展开。 第三章：先进的平滑与插值技术 数据缺失与异常值是时间序列分析中的常见障碍。本章超越简单的均值插值，侧重于基于模型的先进平滑方法。讨论卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在线性状态空间模型中的应用，并扩展至扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），用于处理非线性状态转移问题。对于缺失数据的插补，我们将重点比较基于蒙特卡洛模拟（如MCMC）和变分推断（Variational Inference）方法的优劣及其在时间序列恢复中的性能表现。 第二部分：参数化模型的拓展与估计 本部分着眼于对经典线性模型的拓展，引入更具适应性和解释力的非线性与多变量结构。 第四章：广义自回归条件异方差（GARCH）族模型的深度剖析 条件异方差性是金融时间序列分析的核心。本章详尽考察GARCH模型的各种变体，包括EGARCH（处理杠杆效应）、TGARCH以及GARCH-in-Mean（GARCH-M）模型，并探讨其对风险度量的影响。更重要的是，本章将深入研究随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV），通过隐变量方法理解其与GARCH模型的内在联系与区别，并讨论如何使用粒子滤波（Particle Filtering）技术对其进行有效的参数估计。 第五章：非线性时间序列模型：状态空间与阈值方法 现实世界的时间序列往往存在结构性的非线性。本章主要围绕以下两类模型展开： 1. 状态空间模型（State Space Models）的灵活运用： 探讨如何将复杂的序列（如涉及时间变异参数的模型）嵌入到状态空间框架中，利用平滑器和预测器进行动态参数估计。 2. 门限自回归（Threshold Autoregressive, TAR）模型及其扩展： 详细阐述TAR、Markov Switching Models (MSM) 在捕捉经济体制转换（Regime Shifts）中的强大能力。我们将讨论如何确定最优的门限值和转换概率的估计方法。 第六章：多变量时间序列分析：超越VAR 当需要同时分析多个相互影响的时间序列时，多变量模型是必需的工具。本章从向量自回归（VAR）模型出发，探讨其在进行脉冲响应分析（Impulse Response Functions, IRF）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）中的应用。随后，本书将重点介绍协整（Cointegration）理论，包括Engle-Granger和Johansen检验，以及如何构建误差修正模型（Error Correction Models, ECM）来捕捉长期均衡关系与短期调整路径。对于高维度系统，因子增强型VAR (Factor-Augmented VAR, FAVAR) 模型将作为处理大规模面板数据的有效工具进行介绍。 第三部分：时间序列建模的前沿交叉：高维与机器学习 本部分聚焦于处理维度爆炸问题、非参数估计的最新进展，以及如何有效地将机器学习工具融入到时间序列预测的流程中。 第七章：高维时间序列与因子模型 面对数百甚至上千个相关时间序列的挑战，因子模型（Factor Models）成为降维的关键。本章详细介绍主成分分析（PCA）在时间序列中的应用，以及动态因子模型（Dynamic Factor Models, DFM）的建立与估计。我们将讨论如何从模型中提取并解释“共同因素”，以及这些因素在宏观经济预测中的效用。此外，高维时间序列的正则化估计方法，如LASSO和Ridge回归在VAR模型中的扩展应用（如Bayesian VAR with shrinkage priors），也将被详尽分析。 第八章：时间序列的非参数与半参数估计 当参数模型的形式难以预定时，非参数方法提供了一种更灵活的替代。本章探讨核平滑（Kernel Smoothing）在时间序列回归和密度估计中的应用，特别是带宽选择的复杂性。对于半参数模型，我们将关注如何结合参数结构与非参数平滑技术，例如在部分线性模型（Partially Linear Models）中处理潜在线性与非线性效应的交互作用。 第九章：基于机器学习的时间序列预测 本章探讨近年来在预测领域表现卓越的机器学习方法，并侧重于如何根据时间序列的特性对其进行调整和验证： 1. 循环神经网络（RNNs）与长短期记忆网络（LSTMs）： 详细阐述LSTM和GRU结构如何解决传统RNN的梯度消失问题，并展示它们在处理长期依赖性方面的优势。我们将讨论序列到序列（Sequence-to-Sequence）架构在多步预测中的应用。 2. 集成学习与Boosting方法： 重点介绍XGBoost、LightGBM在时间序列特征工程后的预测性能，特别是它们处理复杂交互项的能力。 3. 时间序列的交叉验证与评估： 强调传统K折交叉验证在时间序列中的不适用性，转而推广滚动原点评估（Rolling-Origin Evaluation）和前向链式交叉验证（Forward Chaining Cross-Validation）的正确实施。 第四部分：模型诊断、预测与应用检验 最后一部分确保模型的可靠性，并提供实用的预测工具。 第十章：高级模型诊断与残差分析 一个模型的有效性依赖于其残差是否满足白噪声假设。本章超越了Ljung-Box检验，深入探讨高阶矩（Higher-Order Moments）的检验，如对残差的偏度和峰度的检验。对于GARCH类模型，我们将讨论标准化残差的检验，确保波动率模型捕获了所有信息。此外，模型嵌套检验（Model Nesting Tests）与信息准则（AIC, BIC, HQIC）的选择策略将被详细对比，并讨论如何在存在结构断点的情况下选择最优模型。 第十一章：预测区间与风险度量 预测不仅仅是点估计。本章专注于预测区间（Prediction Intervals）的构建，包括基于渐近正态性、Bootstrapping以及模型的特定分布假设（如t-分布的GARCH模型）。在金融应用中，我们将详细介绍在险价值（Value-at-Risk, VaR）和预期亏损（Expected Shortfall, ES）的计算方法，并探讨非参数和半参数方法在更鲁棒的VaR估计中的作用。 第十二章：时间序列模型的实际案例与软件实现 本章将结合前述所有理论，通过具体案例展示完整的时间序列分析流程，涵盖：宏观经济变量的建模、高频金融数据的波动率建模，以及利用复杂ML模型进行多步预测。书中将提供大量的R/Python代码示例，重点展示如何利用前沿库（如`statsmodels`, `arch`, `Prophet`的原理分析，以及深度学习框架TensorFlow/PyTorch）实现复杂模型的估计、模拟和诊断，确保读者能够将理论无缝转化为可操作的分析工具。 本书的最终目标是培养读者批判性地选择、估计和诊断时间序列模型的能力，使其能够驾驭现代数据驱动环境中的复杂时间序列挑战。

评分☆☆☆☆☆

学计量的人或许都知道ADF test，但估计没几个人知道Fuller还写过一本时间序列的教材。这本书写得真的不咋地，个人感觉比Brockwell和Davis的那本差远了，虽然这本是后写出来的。在计量方面，作者更是没抓住关键的东西，比如weight symmetric unit root test，谁用啊，谁都不用，...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书在理论与实际的结合上做得非常出色，可以说是我近期阅读过的最令人满意的一本统计学相关书籍。作者在讲解每一个统计概念或模型时，都会尽可能地关联到实际应用场景，并通过具体的案例来加深读者的理解。我记得在学习“GARCH模型”时，作者不仅仅给出了数学定义和推导，还详细解释了GARCH模型在金融市场中是如何用来捕捉资产收益率的波动性的。例如，如何利用GARCH模型来预测未来市场的风险，以及如何对冲投资组合的风险。这种将抽象的统计理论与具体的应用需求紧密结合的方式，让我能够更直观地感受到时间序列分析的价值。书中还对“单位根检验”进行了详尽的介绍，包括ADF检验、PP检验等，并解释了这些检验在判断时间序列是否平稳时所起到的关键作用。这些实用的检验方法，对于我后续进行金融数据分析、经济预测等工作都至关重要。总而言之，《Introduction to Statistical Time Series》不仅仅是一本理论书，更是一本实操指南，它帮助我学会了如何将统计学知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格让我感到耳目一新。作者以一种非常流畅和引人入胜的方式展开论述，即使是对于那些相对枯燥的数学推导，也通过精炼的语言和清晰的逻辑变得易于消化。我曾经尝试过阅读其他介绍时间序列分析的书籍，但往往因为过于晦涩的数学符号和抽象的概念而感到沮丧。然而，《Introduction to Statistical Time Series》在这方面做得非常出色，它在保证理论严谨性的同时，注重与读者的沟通，仿佛作者就在我身边，耐心地解释着每一个细节。我特别欣赏书中在介绍各种模型时，所采用的“由简入繁”的教学策略。从最基础的随机游走模型开始，逐步过渡到ARIMA模型，再到更复杂的模型，每一步都建立在前一步的基础上，让读者能够逐步建立起对时间序列模型体系的整体认知。书中的案例分析也非常有价值，作者选择的都是一些具有代表性的实际问题，并详细展示了如何运用书中介绍的统计方法来解决这些问题。例如，在分析经济数据时，如何识别出季节性成分，如何对数据进行平稳化处理，以及如何选择最合适的模型来预测未来的经济走势。这些案例的出现，不仅加深了我对理论知识的理解，也让我看到了时间序列分析在现实世界中的强大生命力。

评分☆☆☆☆☆

这本《Introduction to Statistical Time Series》正如其名，确实是一本将统计学理论与时间序列分析方法巧妙融合的入门级著作。我之所以会被它吸引，很大程度上是因为它在理论推导上的严谨与清晰，同时又不乏对实际应用场景的深入探讨。阅读过程中，我惊喜地发现，作者并没有将时间序列的概念进行割裂，而是从统计学的基本原理出发，逐步构建起一套完整的分析框架。例如，在介绍平稳性时，作者不仅仅给出了数学定义，还通过大量图示和案例，生动地解释了何为“统计特性不随时间变化”，以及这种性质对于后续建模的重要性。我特别喜欢书中对自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的讲解，作者运用了相当篇幅来阐述它们在识别ARIMA模型阶数时的直观作用，以及如何通过样本ACF和PACF图来辅助模型选择。这种将理论与实践相结合的讲解方式，对于我这样初次接触时间序列分析的学习者来说，无疑是一剂强心针，让我能够更自信地迈出第一步。书中对各种模型的介绍，如AR、MA、ARMA和ARIMA模型，也都循序渐进，从最简单的AR(1)模型开始，逐步引入更复杂的结构，并详细解释了每个参数的含义及其在模型中的作用。即使是一些相对抽象的概念，如“滞后算子”和“因果性”、“可逆性”，作者也通过类比和实例，让它们变得易于理解。总而言之，这本书为我打开了时间序列分析的大门，让我对这一领域产生了浓厚的兴趣，并为我后续深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容之丰富，远远超出了我对一本“入门”级书籍的预期。我原本以为它会侧重于一些基础概念的讲解，但实际上，它涵盖了时间序列分析的诸多重要方面，并对它们进行了深入的探讨。我尤其对书中关于“季节性分解”的部分印象深刻，作者详细介绍了如何将时间序列数据分解为趋势、季节、周期和随机残差四个部分，并介绍了常用的分解方法，如加法模型和乘法模型。这对于理解和处理具有明显季节性规律的数据至关重要。此外，书中还涉及了“指数平滑”方法，包括简单指数平滑、霍尔特指数平滑和霍尔特-温特斯指数平滑，并详细解释了它们在预测不同类型时间序列数据时的适用性。这些方法在实际应用中非常广泛，能够帮助我们有效地进行短期预测。我还惊喜地发现，书中对“协方差平稳性”和“二阶平稳性”的区别进行了清晰的阐述，这为理解更复杂的模型打下了基础。总而言之，《Introduction to Statistical Time Series》是一本内容详实、讲解深入的好书，它不仅为我提供了必要的基础知识，还为我打开了更广阔的视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，它能够引导读者从宏观到微观，再从微观回到宏观，逐步建立起对时间序列分析的全面认识。作者在开篇就清晰地阐述了时间序列分析的目标和重要性，然后逐步深入到各种模型和方法的细节。我记得在学习“ARIMA模型”时，作者首先介绍了AR和MA模型，然后讲解了ARIMA模型的构成，包括差分操作。接着，详细介绍了如何利用ACF和PACF图来识别ARIMA模型的阶数。在模型估计和诊断部分，作者也提供了非常详细的指导，例如如何进行极大似然估计，以及如何通过残差分析来检验模型的有效性。最后，在预测部分，作者还介绍了如何利用已建立的模型来进行点预测和区间预测。这种由表及里、层层深入的讲解方式，让我能够系统地掌握时间序列分析的整个流程。书中对“泊松过程”的介绍也让我受益匪浅，它在描述离散事件发生次数的概率模型方面发挥着重要作用。总而言之，《Introduction to Statistical Time Series》是一本结构清晰、内容详实的优秀教材，它为我提供了一个完整的学习路径，让我能够高效地掌握时间序列分析的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《Introduction to Statistical Time Series》在实际操作层面给予了我非常大的启发。书中的许多章节都充满了对现实世界数据的分析过程的细致描绘，这让我意识到，理论知识最终需要落脚于解决实际问题。作者并没有回避时间序列分析中可能遇到的各种挑战，比如数据缺失、异常值处理、非线性关系等，并针对这些问题提供了一些实用的方法和建议。我尤其对书中关于模型诊断的部分印象深刻，作者详细介绍了如何通过残差分析来检验模型的假设，以及如何使用各种统计量，如AIC、BIC等来评估模型的拟合优度。这部分内容对于我后续构建和优化模型至关重要。此外，书中还涉及了一些非常前沿的课题，例如状态空间模型和卡尔曼滤波，虽然这些内容相对复杂，但作者的讲解仍然力求清晰易懂，并通过一些简化的例子来帮助读者理解核心思想。读完这本书，我不仅掌握了时间序列分析的基本理论和方法，更重要的是，我学会了如何将这些知识转化为解决实际问题的工具。例如，在分析股票价格数据时，我能够运用书中学到的模型来预测未来的趋势，并识别出潜在的风险。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的向导，带领我穿越时间序列分析的迷宫，最终抵达理解和应用的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

这本书在统计学理论的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。作者并没有将时间序列分析仅仅视为一种数据处理技术，而是将其置于更广阔的统计学框架之下进行阐述。我尤其喜欢书中关于时间序列模型解释性的讨论，作者强调了理解模型参数的统计学意义的重要性，以及如何通过模型来揭示数据背后隐藏的规律。例如，在介绍ARIMA模型中的“AR”部分时，作者详细解释了当前值与过去值之间的线性关系，以及“MA”部分如何描述随机扰动对当前值的影响。这种对模型内部机制的深入剖析，让我能够更深刻地理解模型是如何工作的，而不仅仅是停留在“黑箱操作”的层面。书中对“协整”概念的介绍也让我受益匪浅，它解释了在非平稳时间序列数据中，如何识别出变量之间的长期均衡关系，这对于分析经济金融数据尤为重要。此外，书中还涉及了一些关于时间序列模型假设检验的内容，这为我后续进行严谨的统计推断提供了重要的理论支撑。总而言之，《Introduction to Statistical Time Series》不仅仅是一本介绍技术方法的书籍，更是一本引导我深入理解时间序列分析背后统计学原理的哲学著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它既有学术著作的严谨性，又充满了人文关怀。作者在讲解复杂的统计概念时，常常会穿插一些有趣的故事或者历史背景，这使得学习过程不那么枯燥乏味。我记得在学习“Box-Jenkins方法论”时，作者不仅详细介绍了识别、估计、诊断和预测的四个步骤，还讲述了Box和Jenkins两位学者在这一领域的开创性工作，以及这些方法是如何逐步发展起来的。这种讲述方式，不仅让我对这些方法有了更深入的理解，也让我感受到了科学研究的魅力。书中对“周期图”的介绍也让我眼前一亮，它提供了一种从频域角度分析时间序列数据的方法，能够帮助我们识别数据中隐藏的周期性成分。我尤其欣赏作者在讲解“传染病传播模型”时，所采用的SIR模型，以及如何利用时间序列分析的技术来预测疾病的传播趋势。这种跨学科的知识融合，让我看到了时间序列分析的强大生命力。总而言之，《Introduction to Statistical Time Series》是一本充满智慧和洞察力的书籍，它不仅传授了知识，更激发了我对科学探索的热情。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的数学论证部分做得相当扎实，这对于我这样希望深入理解时间序列分析背后原理的读者来说，是非常宝贵的。作者在介绍每一个模型时，都付出了大量的精力去解释其数学基础，例如，在推导ARIMA模型的条件期望和方差时，作者都提供了清晰的步骤和必要的数学工具。我特别喜欢书中对“布朗运动”和“维纳过程”的介绍，虽然这些概念相对抽象，但作者通过形象的比喻和严谨的数学推导，让它们变得易于理解。这些基础概念对于理解更高级的时间序列模型，如随机微分方程模型，是必不可少的。书中对“谱分析”的讲解也让我大开眼界，它揭示了时间序列数据中隐藏的周期性规律，并提供了分析这些规律的数学工具。此外，书中对“状态空间模型”的深入阐述，也让我看到了时间序列分析在更广泛的工程和科学领域中的应用潜力。总而言之，《Introduction to Statistical Time Series》是一本在理论深度上毫不妥协的书籍，它为我提供了一个坚实的数学基础，让我能够更自信地应对时间序列分析中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在概念的循序渐进方面做得非常到位。作者似乎非常了解初学者的学习曲线，因此在内容的组织上，始终保持着一种“搭积木”式的教学方式。每一章的内容都建立在前面章节的基础之上，没有跳跃感，也没有突然出现的过于高深的理论。我记得在学习“自回归模型（AR）”时，作者先从最简单的AR(1)模型开始，详细解释了当前值如何依赖于前一个时刻的值，以及相关的系数含义。然后，逐步引入AR(p)模型，解释了模型阶数p的选择问题，以及如何通过信息准则来辅助判断。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我能够逐步建立起对时间序列模型的清晰认识，而不是被海量的信息淹没。书中对“移动平均模型（MA）”的讲解也同样出色，作者解释了当前值如何依赖于过去若干时刻的随机误差项，以及MA(q)模型的阶数q选择问题。当将AR和MA模型结合起来形成ARMA模型时，书中清晰地阐述了这种结合的优势，以及如何利用ACF和PACF图来识别ARMA模型的阶数。这种严谨而富有条理的讲解，让我能够自信地应对复杂的时间序列分析问题。

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