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出版者:Springer

作者:Jonathan D. Cryer

出品人:

页数:505

译者:

出版时间:2009-11-23

价格:GBP 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781441926135

丛书系列:Springer Texts in Statistics

图书标签:

R
statistics
时间序列分析
统计
金融
计算机科学
数据挖掘
统计学
时间序列分析
统计学
计量经济学
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建模
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具体描述

Time Series Analysis With Applications in R, Second Edition, presents an accessible approach to understanding time series models and their applications. Although the emphasis is on time domain ARIMA models and their analysis, the new edition devotes two chapters to the frequency domain and three to time series regression models, models for heteroscedasticity, and threshold models. All of the ideas and methods are illustrated with both real and simulated data sets.

A unique feature of this edition is its integration with the R computing environment. The tables and graphical displays are accompanied by the R commands used to produce them. An extensive R package, TSA, which contains many new or revised R functions and all of the data used in the book, accompanies the written text. Script files of R commands for each chapter are available for download. There is also an extensive appendix in the book that leads the reader through the use of R commands and the new R package to carry out the analyses.

《时间序列分析》图书简介引言：穿越时间迷雾，洞悉未来脉络在当今这个数据驱动的时代，时间序列数据无处不在，从金融市场的股价波动到气候变化的长期趋势，从工业生产线的实时监测到医疗诊断中的生理信号记录。对这些随时间顺序排列的数据进行深入的分析、建模和预测，已成为各行各业决策制定的核心能力。《时间序列分析》一书，旨在为读者提供一套系统、深入且实用的时间序列分析理论框架与实践工具，帮助读者驾驭复杂的时间序列数据流，揭示隐藏在时间维度下的规律与洞察。本书的撰写，严格遵循学术的严谨性与工程实践的实用性相结合的原则。我们力求在理论深度上有所突破，同时确保每一个模型、每一种方法都能在实际问题中得到清晰的应用指导。本书不仅仅是一本教科书，更是一部结合了经典计量经济学基础、现代统计学方法以及前沿机器学习技术的综合性工具手册。第一部分：时间序列的基石——理解数据本质本书的开篇，我们聚焦于时间序列数据的基本概念、特性及其预处理技术。理解数据的内在结构是进行有效分析的前提。第一章：时间序列基础概念与数据探索本章详细介绍了时间序列数据的定义、类型（如离散型、连续型、周期型）及其在不同领域的应用场景。重点阐述了时间序列分析区别于一般多元统计分析的关键特征——自相关性与非平稳性。我们深入探讨了时间序列的平稳性概念，包括严谨的弱平稳（宽平稳）定义，并介绍了检验平稳性的统计学工具，如单位根检验（Augmented Dickey-Fuller Test, ADF）和KPSS检验。对于非平稳序列，本章提供了正则差分、对数变换等基础平稳化技术。数据探索方面，本章强调了视觉分析的重要性。我们详细讲解了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算、解读及其在模型识别中的核心作用。此外，傅里叶变换（Fourier Transform）被引入，用于在频域内分析序列的周期性特征。第二章：时间序列的经典分解模型本章系统梳理了时间序列的传统分解方法，这些方法虽然经典，但在许多描述性分析中仍具有不可替代的价值。我们首先介绍了加法模型（Additive Model）和乘法模型（Multiplicative Model）的适用场景。随后，重点讲解了趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Irregular/Noise）的估计方法。对于趋势的拟合，从简单的移动平均法到更复杂的平滑技术，如霍尔特-温特斯（Holt-Winters）指数平滑法，进行了详尽的阐述，并对比了它们在捕捉不同类型趋势（如线性趋势、指数趋势）时的优劣。第二部分：经典建模与预测——从AR到GARCH 本书的核心部分围绕着如何构建精确描述时间序列动态过程的数学模型展开。这一部分是时间序列分析的理论基石。第三章：平稳时间序列的建模——ARIMA家族本章是理解现代时间序列分析的入门砖。我们从最基础的自回归模型（AR(p)）和移动平均模型（MA(q)）出发，推导出自回归移动平均模型（ARMA(p, q)）。对于每个模型的参数估计、信息准则（如AIC、BIC）的选择以及模型诊断，我们提供了清晰的步骤和数学依据。随后，我们将讨论扩展到自回归积分滑动平均模型（ARIMA(p, d, q)），这是处理非平稳序列的标志性方法。本章将详细演示如何通过Box-Jenkins方法论（识别、估计、诊断、预测）来完整地构建一个ARIMA模型。第四章：处理季节性与协变量现实中的许多时间序列具有明显的季节性。本章专门处理季节性时间序列，引入了季节性ARIMA（SARIMA）模型，并解释了如何结合非季节性部分与季节性部分进行联合建模。此外，本章引入了回归与时间序列的结合，讲解了如何使用回归自回归移动平均模型（ARIMAX）来纳入外部解释变量（Exogenous Variables），以提高预测精度并解释时间序列的变化驱动力。第五章：波动率建模与金融时间序列金融、保险和风险管理领域对波动率的建模需求极为迫切。本章聚焦于条件异方差性（Heteroskedasticity）的处理。我们首先介绍了广义自回归条件异方差模型（GARCH(p, q)）及其各种变体，如非对称GARCH（EGARCH）和指数GARCH（EGARCH），后者专门用于捕捉金融时间序列中的“杠杆效应”。本章详细讨论了波动率集群现象的数学刻画，并展示了如何利用这些模型进行风险价值（VaR）的估计。第三部分：进阶分析与现代方法随着数据复杂度的增加，经典的线性模型可能不足以捕捉所有动态信息。本部分转向更复杂的结构化模型和非线性方法。第六章：向量自回归模型与多元时间序列当多个时间序列之间存在相互影响时，我们需要多元时间序列分析。本章的核心是向量自回归模型（VAR），它将多个序列视为一个联合系统进行建模。我们深入讲解了VAR模型的定阶（如通过信息准则或因果检验）、估计及其应用。重点介绍如何利用VAR框架进行脉冲响应分析（Impulse Response Function, IRF），以追踪一个序列的冲击如何沿着时间路径传递到系统中的其他序列，以及格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）的统计推断。第七章：状态空间模型与卡尔曼滤波状态空间模型（State Space Models）提供了一个统一的框架来描述许多时间序列模型，尤其适用于处理缺失数据和进行实时滤波。本章详细阐述了状态空间模型的结构（状态方程和观测方程）。核心技术是卡尔曼滤波（Kalman Filter），我们不仅介绍了其递推公式，还解释了它如何在存在观测噪声的情况下，对隐藏状态进行最优线性无偏估计（BLUE）。此外，我们探讨了卡尔曼平滑（Smoothing）和参数估计的EM算法。第八章：非线性和高频数据模型针对时间序列中普遍存在的非线性和长期依赖性问题，本章介绍了以下前沿工具： 1. 非线性自回归模型（NAR）：特别是阈值自回归模型（TAR）和状态依赖模型（SETAR），用于捕捉序列行为的结构性突变。 2. 长记忆过程（Long Memory Processes）：介绍分数差分ARIMA模型（ARFIMA），用于分析具有长期依赖性的水文、气候或金融数据。 3. 时间序列中的机器学习应用：简要介绍如何利用循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM），来处理高维、非线性和复杂的序列预测任务，强调其与传统统计模型的互补性。结语：实践驱动的深度学习本书的每一章都配有详尽的案例研究，这些案例来源于实际的经济、工程和科学数据。我们强调使用主流统计软件（如R或Python的专业库）来实现代码演示和结果复现。《时间序列分析》旨在培养读者批判性地选择和应用模型的思维能力，而不仅仅是机械地套用公式。通过对理论的透彻理解和对实践工具的熟练掌握，读者将能够自信地面对任何时间序列数据的挑战，从历史数据中提取价值，并为未来的不确定性做出更明智的规划。

作者简介

Jonathan D. Cryer 美国艾奥瓦大学统计与精算学系退休教授。他是美国统计学会会士，获得过艾奥瓦大学教学奖。除本书外，他还与人合著有《Statistics for Business: Data Analysis and Modeling, Second Edition》、《Minitab Handbook, Fifth Edition》、《Electronic Companion to Statistics》、《Electronic Companion to Business Statistics》等书，并发表了大量学术论文。

Kung-Sik Chan 美国艾奥瓦大学统计与精算学系教授。他是美国统计学会会士、数学统计学会会员，并且是国际统计学会推荐成员。他于1996年获得艾奥瓦大学系专家奖。除本书外，他还与人合著有《Chaos: A Statistical Perspective》一书，并发表了大量学术论文。