应用时间序列分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:287

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出版时间:2009-9

价格:32.00元

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isbn号码:9787309068801

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• 时间序列
• 经济学
• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 数据分析
• 预测
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《应用时间序列分析》—— 洞察数据流中的规律与未来 在信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度生成、累积，并以流的形式不断涌现。从经济波动到气候变化，从金融市场交易到社交媒体情绪，再到工业生产的实时监控，时间序列数据无处不在，它们承载着丰富的历史信息，也预示着未来的趋势。如何从这滚滚而来的数据洪流中捕捉规律、理解演变、预测未来，是当今科学研究、商业决策以及社会治理面临的关键挑战。《应用时间序列分析》一书，正是为了系统性地解决这一核心问题而精心编撰。 本书并非仅仅罗列抽象的理论公式，而是将深厚的理论根基与广泛的实际应用紧密结合，旨在为读者提供一套全面、实用且易于理解的时间序列分析工具箱。我们力求打破理论与实践之间的壁垒，让读者在掌握核心概念的同时，也能清晰地看到这些工具如何在真实世界的问题解决中发挥作用。 内容梗概 《应用时间序列分析》围绕时间序列数据的特性、建模、诊断与应用展开，共分为四大核心部分，层层递进，构建起一个完整的分析框架。 第一部分：时间序列数据的理解与预处理 在着手进行任何复杂的分析之前，深入理解数据的本质至关重要。本部分首先会引导读者认识什么是时间序列数据，以及它们区别于一般交叉截面数据的独特性质，例如自相关性、趋势性、季节性和非平稳性等。我们将通过一系列生动的案例，展示不同领域时间序列数据的典型形态，帮助读者建立直观的认识。 随后，我们将聚焦于数据预处理这一关键环节。高质量的分析离不开干净、规范的数据。因此，本部分将详细介绍数据清洗、缺失值处理（包括插值、删除等常用方法）、异常值检测与处理（如基于统计量、模型或可视化方法），以及数据平滑技术（如移动平均、指数平滑）等。此外，对于需要进行模型分析的时间序列，平稳性检验（如ADF检验、PP检验）和转换（如差分、对数转换）是必不可少的预处理步骤，我们将对此进行详尽的阐述和方法的比较。 第二部分：经典时间序列模型的构建与评估 在充分理解和预处理了数据之后，本部分将深入探讨构建预测模型的核心内容。我们将从最基础的自回归（AR）模型和滑动平均（MA）模型入手，逐步引入它们的组合——自回归滑动平均（ARMA）模型。这些模型以其简洁的数学形式和强大的理论基础，成为了理解和建模线性时间序列的基石。 在此基础上，本书将重点介绍更为强大的自回归积分滑动平均（ARIMA）模型，它是处理非平稳时间序列的利器。我们将详细讲解ARIMA模型的定阶过程，包括ACF和PACF图的解读，以及信息准则（如AIC、BIC）的应用。模型识别、参数估计、模型诊断（如残差分析、Ljung-Box检验）等全套流程将被一一呈现，确保读者能够独立完成模型的构建和验证。 除了ARIMA模型，我们还将介绍其在处理季节性数据时的扩展——季节性ARIMA（SARIMA）模型。SARIMA模型能够有效地捕捉时间序列中的季节性模式，在许多实际应用中表现出色，例如零售销售预测、旅游流量分析等。 第三部分：面向复杂时间序列的高级建模技术 随着数据复杂性的增加，经典模型可能难以完全捕捉其内在规律。因此，本部分将进阶探讨更高级、更具弹性的时间序列建模技术。 向量自回归（VAR）模型： 当存在多个相互关联的时间序列时，VAR模型是捕捉它们之间动态关系的有力工具。我们将讲解VAR模型的构建、阶数选择、参数估计以及多变量预测。在金融领域，VAR模型常用于分析不同资产价格之间的联动；在宏观经济学中，可用于研究不同经济指标的相互影响。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 状态空间模型提供了一个统一的框架来描述和估计动态系统。卡尔曼滤波作为解决状态空间模型的核心算法，能够有效地处理带有噪声的观测数据，并实时更新系统状态。本部分将介绍状态空间模型的基本原理，以及卡尔曼滤波在时间序列预测、信号滤波和状态估计等方面的应用。 广义自回归条件异方差（GARCH）模型： 许多金融时间序列表现出“波动率聚集”的现象，即大的价格变动之后往往伴随着大的变动，小的变动之后往往伴随着小的变动。GARCH模型及其变种能够有效地捕捉这种随时间变化的条件方差，是金融风险管理、资产定价等领域的重要工具。 非线性时间序列模型： 现实世界中的许多时间序列关系并非简单的线性关系。本部分将初步介绍一些非线性时间序列模型的思想，如门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型在时间序列分析中的应用框架。这些模型在处理长周期依赖、复杂非线性模式等方面展现出强大的潜力，尤其是在自然语言处理、语音识别和图像识别等领域，它们也开始被广泛应用于时间序列预测任务。 第四部分：时间序列分析的应用实践与案例研究 理论的学习最终需要落脚于实践。《应用时间序列分析》的最后一部分，将聚焦于时间序列分析在各行各业的实际应用。我们精选了多个具有代表性的案例，涵盖： 金融市场预测： 股票价格、汇率、期货价格的预测与风险管理；波动率的建模与分析。 经济运行分析： GDP、通货膨胀、失业率等宏观经济指标的预测；消费、投资等微观经济行为的分析。 市场营销与销售预测： 商品销量预测；促销活动效果评估；库存管理优化。 交通流量预测： 城市交通拥堵预测；公共交通系统优化。 能源需求预测： 电力、天然气等能源消耗量的预测与调度。 环境监测与气候变化： 温度、降雨量、空气质量等环境指标的监测与趋势分析。 工业生产与故障预测： 设备运行状态监测；生产过程优化；潜在故障预警。 在每个案例研究中，我们将详细展示如何运用前面介绍的时间序列分析方法，从数据收集、模型选择、参数估计到最终的预测与决策，一步步解决实际问题。读者将有机会看到不同模型在不同场景下的表现，并学习如何根据问题的特性选择最合适的分析工具。 本书的特色与价值 理论与实践并重： 我们力求在每一个模型介绍后，都紧密结合实际案例，让读者在理解理论的同时，也能掌握其应用方法。 循序渐进的教学设计： 从基础模型到高级模型，内容组织清晰，结构合理，适合不同层次的读者。 强调模型诊断与解释： 预测结果的可靠性离不开对模型质量的严格评估，本书将详细介绍模型诊断的各种技术，并引导读者理解模型的内在含义。 丰富的案例支持： 广泛的案例覆盖了多个学科和行业，能够帮助读者将所学知识迁移到自身的研究或工作中。 为数据科学与人工智能打下坚实基础： 时间序列分析是数据科学和人工智能领域中不可或缺的一环，掌握本书内容将为读者深入学习机器学习、深度学习在时序数据上的应用奠定坚实的基础。 《应用时间序列分析》旨在成为每一位希望深入理解数据背后奥秘、驾驭时间序列数据、洞察未来趋势的专业人士和学习者的得力助手。无论您是统计学、经济学、金融学、工程学、计算机科学等领域的学生，还是在相关行业从事研究、开发或决策工作的专业人士，本书都将为您提供一套强大而实用的分析工具，帮助您在数据驱动的世界中取得更大的成功。

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我是一个研究生，正在准备我的毕业论文，选题是关于城市交通流量的短期预测。这本书对我的帮助是革命性的。原本我只打算用最简单的回归模型试试水，但在阅读了关于**多元时间序列和向量自回归（VAR）模型**的章节后，我意识到交通流量受多种因素（天气、节假日、时间段）综合影响，必须采用更全面的框架。书中对VAR模型的建立、检验以及脉冲响应分析的详细讲解，直接为我设计论文的核心实验提供了蓝图。更让我印象深刻的是，作者在某个案例研究中展示了如何处理具有明显周期性和不规则波动的实际交通数据，那套数据预处理和模型迭代的完整流程，简直就是一份现成的操作指南。这本书的案例丰富且贴近实际应用场景，让我从一个“理论学习者”迅速成长为一个能解决实际问题的“分析师”。

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从一个资深数据科学家的角度来看，这本书的价值在于其对**前沿方法论的兼顾**。很多经典教材往往止步于ARMA/ARIMA，但这本书显然紧跟时代步伐，将状态空间模型、卡尔曼滤波等更现代、更适用于复杂动态系统分析的方法也纳入了进来。它对非线性和高频数据的处理策略也进行了有益的探讨，这在处理物联网传感器数据或高频交易数据时显得尤为重要。我特别欣赏作者在介绍这些高级方法时，依然保持了那种循序渐进的讲解风格，避免了初学者在面对复杂模型时的畏惧感。书中对模型选择的决策树和诊断流程的清晰描述，成了一个非常实用的工作手册。它提供的不仅仅是“怎么做”的步骤，更有“为什么这么做”的理论支撑，这对于我们进行方法论的批判性思考是极其宝贵的。

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这本《应用时间序列分析》的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，搭配着简洁有力的字体，给我的第一印象就是专业而又沉稳。我是一个刚接触时间序列分析的学生，手头上的教材总是显得理论性太强，公式堆砌，读起来枯燥乏味。抱着试试看的心态翻开了这本书，没想到里面的章节安排和内容的组织方式相当贴合初学者的认知曲线。它并没有一上来就丢给我复杂的模型，而是非常耐心地从时间序列的基本概念讲起，比如平稳性、自相关性这些听起来很“玄乎”的词汇，作者都能用生活中的例子来类比，让我一下子就明白了它们在实际应用中的意义。特别是关于如何清洗和预处理时间序列数据的部分，简直是干货满满，详细介绍了缺失值、异常值处理的各种方法，这些都是我在其他书中看到的零散知识点，这本书把它们系统地整合起来了。我尤其欣赏作者的叙事方式，读起来像是在听一位经验丰富的老师在娓娓道来，而不是冷冰冰的知识灌输。

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我是一名在金融行业工作了几年，希望利用量化方法提升投资策略的数据分析师。坦率地说，市面上很多号称“应用”的书籍，要么过于偏重学术理论，要么就是对实际操作的讲解浅尝辄止。但这本书给我的感觉完全不同。它深入探讨了ARIMA、GARCH等经典模型，但更重要的是，它花了大量篇幅去讲解如何将这些模型有效地映射到金融数据，比如股票回报率序列的波动性预测。书中对模型假设的检验和残差分析描述得极为细致，这对于确保模型可靠性至关重要。我特别留意了它在时间序列分解和季节性处理上的章节，那些关于傅里叶变换在周期性识别中的应用，配上清晰的图表解释，让我对如何处理带有明显季节波动（比如月末效应）的数据有了全新的认识。读完相关章节，我立刻尝试用书中的方法去重新跑了我手头的几个时间序列项目，结果令人惊喜，模型的拟合度和预测精度都有了显著提升。

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说实话，我之前对时间序列分析这块一直比较头疼，总觉得涉及到太多复杂的数学推导，自己工程背景出身，对理论的深入理解总是欠缺火候。这本书在数学严谨性上做得很好，但更绝妙的是它的“桥梁”作用。它没有回避那些必要的数学公式，但每当出现一个复杂的方程时，作者总会紧接着用一段通俗易懂的语言来解释这个公式背后的**经济学或统计学含义**，这才是真正打动我的地方。例如，讲到协整关系时，它不只是给出检验公式，而是形象地说明了两个看似不相关的经济变量如何可能存在长期均衡关系，这极大地增强了我的学习兴趣和理解深度。此外，书中对时间序列软件（比如R或Python中的特定库函数）的使用介绍也恰到好处，既不显得喧宾夺主，又能确保读者能够无缝对接实践操作，这点对于我这种动手能力强于理论推导的读者来说，简直是福音。

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虽然俺忽略了推导过程。。。

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虽然俺忽略了推导过程。。。

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