Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Bernhard Pfaff

出品人:

页数:190

译者:

出版时间:2008-9-1

价格:USD 79.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387759661

丛书系列:Use R

图书标签:

• R
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《时间序列分析：R语言实践》 本书聚焦于时间序列数据的分析方法，旨在为读者提供一套系统、实用的工具和技术，以应对现实世界中各种动态数据的挑战。我们深入探讨了时间序列分析的核心概念，并重点展示如何利用强大的R语言及其丰富的统计和计量经济学包来实现这些方法。 核心内容概述： 本书的结构从基础概念逐步过渡到高级模型，确保读者能够循序渐进地掌握时间序列分析的精髓。 基础概念与预处理： 首先，我们将引入时间序列数据的基本属性，例如平稳性、自相关性、季节性等，并详细介绍如何识别和处理这些特性。数据可视化是理解时间序列模式的关键，因此我们会指导读者使用R语言绘制各种图表，如时间序列图、自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF），以揭示数据潜在的结构。异常值检测和处理、缺失值填充等预处理步骤对于模型的准确性至关重要，本书将提供详细的操作指南。 单变量时间序列模型： 我们将全面介绍经典的单变量时间序列模型，包括： AR（自回归）模型： 解释如何通过过去观测值来预测未来值，并演示R语言中模型的估计、诊断和预测。 MA（移动平均）模型： 探讨如何利用过去的预测误差来改进当前预测，同样会结合R语言的实现。 ARMA（自回归移动平均）模型： 将AR和MA模型结合，处理更复杂的时间序列模式，并深入分析模型阶数的选择（例如AIC、BIC准则）和模型诊断。 ARIMA（季节性自回归积分移动平均）模型： 重点介绍ARIMA模型，包括其差分（I）的含义，如何处理非平稳时间序列，以及如何辨识ARIMA模型的阶数p, d, q。我们将详细讲解季节性ARIMA（SARIMA）模型，用于捕捉周期性模式，并提供R语言中的实现范例。 指数平滑法（Exponential Smoothing）： 介绍Holt-Winters方法等一系列指数平滑技术，它们在短期预测中表现出色，并演示如何在R中应用这些方法。 条件异方差模型： 现实世界中的金融市场和其他时间序列数据常常表现出波动率聚集的现象，即大的价格变动后往往伴随着大的变动，小的变动后则伴随着小的变动。针对这一特性，本书将深入讲解条件异方差模型： ARCH（自回归条件异方差）模型： 解释方差的条件性，即当期方差依赖于过去某些时刻的平方误差项。 GARCH（广义自回归条件异方差）模型： 进一步扩展ARCH模型，允许当期方差也依赖于过去的方差估计。我们将详细介绍GARCH模型的不同阶数（p, q）及其解释，并展示如何在R中拟合、诊断GARCH模型，并进行波动率预测。 多变量时间序列分析： 当多个时间序列之间存在关联时，单变量模型可能无法充分捕捉数据的动态。本书将转向多变量时间序列的分析： VAR（向量自回归）模型： 介绍VAR模型如何同时模拟多个时间序列的相互依赖关系。我们将详细讲解VAR模型的建立、系数的解释，以及如何进行格兰杰因果检验（Granger Causality Test）来探究变量间的预测关系。 协整（Cointegration）与向量误差修正模型（VECM）： 这是本书的核心特色之一。我们将详细阐述协整的概念，即非平稳时间序列之间可能存在长期的均衡关系。读者将学习如何进行协整检验（如Engle-Granger检验、Johansen检验），并掌握如何构建和解释向量误差修正模型（VECM），以分析变量间的短期动态以及如何回归到长期均衡。我们将提供详实的R语言代码示例，演示如何识别、检验和建模协整关系。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 对于一些复杂的时间序列模型，如具有时变参数的模型，状态空间表示提供了一种灵活而强大的框架。本书将介绍状态空间模型的基本形式，以及如何利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其变种来估计和预测隐藏状态，从而分析和处理更广泛的时间序列问题。 时间序列的诊断与模型选择： 无论使用何种模型，严谨的模型诊断和合理的模型选择都是保证分析结果可靠性的关键。本书将贯穿始终地强调残差分析（如标准化残差图、残差的ACF/PACF图）、模型拟合优度检验（如R-squared、Adjusted R-squared）、信息准则（AIC, BIC）等诊断工具，并提供在R中执行这些操作的详细步骤。 R语言实践： 全书的核心在于将理论方法转化为实际操作。我们将大量使用R语言中诸如`ts`、`forecast`、`vars`、`urca`、`MTS`等核心包，并提供大量可执行的代码示例。读者将学会如何导入数据、执行各种分析步骤、解释输出结果，并可视化分析过程。我们注重代码的清晰性和可重复性，旨在帮助读者快速上手，并将书中的方法应用于自己的研究和实践中。 本书适合读者： 本书适合对时间序列分析感兴趣的本科生、研究生、研究人员、金融分析师、经济学家、数据科学家以及任何需要处理和理解动态数据的人士。具备基本的统计学知识和R语言基础将有助于更好地理解本书内容。 学习本书将使您能够： 理解和识别时间序列数据的各种模式和特征。 掌握从ARIMA到GARCH再到VAR和VECM等各类经典和现代时间序列模型的原理和应用。 熟练运用R语言进行时间序列数据的可视化、建模、诊断和预测。 深入理解和应用协整理论，分析非平稳时间序列间的长期均衡关系。 具备独立分析和解决实际时间序列问题的能力。 本书强调理论与实践的结合，旨在为您提供一套扎实的时间序列分析框架，让您能够自信地驾驭R语言，从而从海量的时间序列数据中提取有价值的洞察。

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坦率地说，这本书的排版和装帧体现了一种久违的、对知识的敬畏感。书页的纸质非常适合长时间阅读，墨色深邃，不会造成眼部疲劳，这对于需要反复查阅复杂公式和图表的分析人员来说，是一个巨大的加分项。在内容组织上，作者采取了一种螺旋上升的结构，初级概念在早期章节扎实奠基，随后在高阶主题中不断被引入新的约束条件和扩展，使得知识体系构建得极为稳固。我对其中关于格兰杰因果检验在高频数据中的局限性那一节印象深刻。作者没有停留在标准的F检验或t检验上，而是探讨了当数据频率变高，时间序列的随机波动会如何扭曲因果关系的判断，并提供了基于频率域分析的替代方案。这种对细节的极致追求，使得这本书在同类主题的著作中脱颖而出。它不是一本速成手册，而是一本可以伴随研究者职业生涯成长的参考书，每隔一段时间重读，总能发现新的领悟。

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这本书的价值远超出了一个简单的操作指南，它更像是一部方法论的史诗。我发现自己花了大量时间去研读其中关于长期均衡关系构建的哲学思考。时间序列分析的精髓在于如何从看似随机的波动中捕捉到潜在的经济规律，而这本书正是聚焦于此。它没有回避模型选择中的主观性和不确定性，反而坦然地将这些挑战呈现在读者面前。比如，关于最优滞后长度的选择，作者详细对比了AIC、BIC以及基于信息准则的特定模型检验法，并展示了在不同经济背景下，不同准则可能导向截然不同的结果，促使读者进行批判性思考，而非盲目套用公式。这种引导读者进行“深度反思”的写作风格，使得这本书的阅读体验极为充实。每次合上书本，我都会感觉自己对金融或宏观经济数据的理解又提升了一个层次，不再满足于表面的相关性，而是开始探究其背后的因果链条和动态调整机制。它教会的不仅是统计技巧，更是一种严谨的实证研究范式。

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这本书最让我感到惊喜的是它对现代统计计算的融合，特别是与R生态系统的无缝对接。很多经典的时间序列教材在理论上很完美，但到了实际操作层面，代码往往是过时的或者需要大量手动调整。然而，这本书似乎是从一开始就将R视为分析的默认语言。作者不仅展示了如何调用`ts`对象，更深入到了`xts`和`zoo`包在处理时间序列数据时的强大功能，尤其是对高频、不规则时间点数据的处理，简直是教科书级别的示范。例如，在解释向量自回归（VAR）模型时，作者没有止步于静态模型的解释，而是紧接着讨论了向量误差修正模型（VECM）的构建，以及如何利用R中的特定函数包来估计和诊断协整矩阵，并且对模型残差的正态性、自相关性进行了详尽的残差分析流程图解。这种“理论阐述—R代码实现—结果解读—稳健性检验”的完整闭环，极大地提升了学习效率，让复杂的时间序列建模过程变得异常高效且具有说服力。

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这本书的封面设计得非常专业，那种深蓝色调配上银色的字体，一眼就能看出这是一本面向严肃研究者的工具书。我翻开第一页，就被它严谨的学术态度所吸引。作者显然对计量经济学和时间序列分析有着深刻的理解，尤其是在处理那些非平稳序列时展现出的洞察力令人印象深刻。书中对单位根检验、协整关系建模的介绍，并非仅仅停留在理论公式的罗列，而是深入探讨了每种检验背后的统计学原理和实际应用中的注意事项。例如，在讨论Engle-Granger两步法和Johansen检验时，作者清晰地梳理了它们各自的优缺点，并配上了详尽的R代码示例，这对于我们这些需要将理论迅速转化为实操的读者来说，简直是福音。我特别欣赏作者在处理实证案例时所体现出的那种“不厌其烦”的精神，他会详细解释为什么选择某个滞后阶数，以及在模型设定中必须警惕的内生性问题。阅读起来，虽然内容密度很高，但结构层次分明，仿佛有一位经验丰富的导师在身旁，耐心引导你走过每一个复杂的分析步骤。这本书无疑是时间序列分析领域中一本不可多得的参考宝典，它不仅仅是一本“如何做”的手册，更是一本“为什么这么做”的深度解析。

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拿到这本书时，我原本有些担心，因为“Integrated and Cointegrated Time Series”这个主题听起来就足够晦涩，我害怕它会变成一本只有数学系学生才能读懂的“天书”。然而，这本书的叙述方式却出乎我的意料地清晰且具有引导性。作者的笔触非常细腻，仿佛在精心雕琢每一句话，确保那些初次接触协整理论的读者也能跟上思路。我最喜欢的是它对模型假设条件的讨论，很多教材只是简单提一下，但这本书记载了大量的“如果……那么……”的场景分析。比如，当残差序列存在异方差性时，该如何调整标准误的计算方式；或者当协整秩存在不确定性时，应采取何种稳健性检验策略。这些都是实战中经常遇到的“拦路虎”，作者能提前预判到读者的困惑并给出成熟的解决方案，这显示出作者丰富的实践经验。R语言的应用部分也做得非常到位，代码的注释详尽到可以作为学习R语言本身的最佳范本之一，极大地降低了从理论到上机操作的门槛，使复杂的计量过程变得可视化和可操作化。

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