时间序列分析的工程应用//研究生用书(下) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787560906157

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• 预测
• 建模
• 信号处理
• 计量经济学
• 金融工程

时间序列分析的工程应用//研究生用书（上）：基础理论与经典模型 本书内容简介 本书旨在为研究生阶段的学习者提供一套全面、深入且实用的时间序列分析理论基础与经典模型构建指南。作为“时间序列分析的工程应用”系列教材的上册，本书聚焦于时间序列分析的核心概念、数学基础、经典统计建模方法以及初步的实际应用。内容涵盖了从时间序列的基本定义、数据预处理，到平稳性检验、模型识别、参数估计、模型诊断与预测等全过程，为后续深入学习高级应用和前沿技术打下坚实的基础。 第一部分：时间序列分析基础与数据准备 本部分为后续高级分析奠定理论基石，详细介绍了时间序列数据的特性、处理流程以及数学基础。 第一章：时间序列的本质与基本概念 本章首先界定了什么是时间序列数据，并阐述了其在经济学、金融学、工程控制、环境科学等领域的广泛应用。重点介绍了时间序列数据的基本结构，包括趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclical）和随机波动（Irregular/Noise）四大组成部分，并探讨了如何通过初步的可视化手段识别这些特征。此外，本章还引入了时间序列分析的基本目标，如描述、解释、预测和控制。 第二章：时间序列的数学基础与随机过程 深入探讨时间序列分析背后的数学原理。本章从随机过程（Stochastic Process）的定义出发，详细介绍了平稳性（Stationarity）的概念，包括严平稳和弱平稳（广义平稳）。重点阐述了描述时间序列依赖关系的两个核心函数：自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）和偏自相关函数（Partial Autocorrelation Function, PACF）。通过详细的数学推导和案例分析，使读者清晰理解ACF和PACF在识别模型结构中的关键作用。 第三章：时间序列数据的预处理与平稳性检验 在进行建模之前，数据准备至关重要。本章详细介绍了时间序列数据的常见预处理技术。内容包括缺失值处理、异常值检测与修正、数据平滑（如移动平均法、指数平滑法），以及最重要的——使非平稳序列转化为平稳序列的差分（Differencing）操作。本章还系统介绍了多种平稳性检验方法，包括图解法（观察ACF/PACF衰减）、单位根检验（如ADF检验、PP检验）和协整检验的基本原理，指导读者如何根据检验结果决定是否需要进行差分处理。 第二部分：经典时间序列模型的构建与应用 本部分是本书的核心内容，系统讲解了三大类最经典且广泛使用的线性时间序列模型：平稳模型（ARMA）、非平稳模型（ARIMA）和季节性模型（SARIMA）。 第四章：平稳时间序列模型——ARMA模型 本章聚焦于平稳序列的建模。首先介绍自回归模型（AR(p)）的结构、参数估计（如最小二乘法）和识别准则。随后，介绍移动平均模型（MA(q)）的定义及其与白噪声过程的关系。最后，综合前两者构建自回归移动平均模型（ARMA(p, q)）。本章的核心在于“三步走”流程：识别（根据ACF和PACF的截尾或拖尾性判断p、q的阶数）、估计（如最大似然法）和诊断（基于残差序列的白噪声检验，如Ljung-Box检验）。 第五章：非平稳序列建模——ARIMA模型 鉴于现实世界中大量序列具有趋势性或非平稳性，本章重点介绍整合（Integrated）过程，即ARIMA(p, d, q)模型的构建。详细解释了差分阶数 $d$ 的确定方法。通过大量实例演示如何将具有单位根的序列通过差分转化为平稳序列，进而应用ARMA模型进行建模。本章还会涉及广义最小二乘法（GLS）在处理序列相关性时的应用。 第六章：季节性时间序列分析——SARIMA模型 对于包含明显季节波动的数据（如月度销售数据、季度GDP数据），本章引入季节性ARIMA模型SARIMA(P, D, Q)m。解释了如何区分非季节性部分和季节性部分，并详细阐述了季节性差分（一阶和高阶）的必要性。本书通过案例演示如何同时识别和估计非季节性参数（p, d, q）和季节性参数（P, D, Q）及其周期 $m$，这是处理宏观经济和商业数据的关键技术。 第七章：模型的检验与有效性评估 一个好的模型不仅要能够拟合历史数据，更重要的是其预测能力和模型假设的有效性。本章专注于模型的诊断性检验。重点讲解如何检验模型的残差是否为白噪声，即是否完全捕获了序列中的所有信息。详细介绍Ljung-Box统计量、标准化残差的检验，以及模型参数的显著性检验（t检验）。此外，本章还将讨论模型选择准则，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），指导研究者在不同模型间做出最优选择。 第八章：时间序列的预测 本章将所建立的ARIMA/SARIMA模型应用于未来值的预测。详细推导了基于模型的 $h$ 步向前预测公式，并计算了预测区间（即置信区间），使预测结果不仅包含点估计，也包含其不确定性。内容还涉及模型的滚动预测（Rolling Forecast）策略，适用于需要持续进行实时或定期预测的工程场景。 本书内容详实，理论深度适中，侧重于经典模型的建立、求解与工程化应用，是深入学习时间序列分析的必备参考书。

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语言风格上，这本书的行文保持了一种恰到好处的距离感，既不像科普读物那样过于口语化而显得不够严谨，也不像纯粹的数学专著那样冷峻到令人窒息。它更像是一位经验丰富、耐心细致的导师在进行一对一的辅导。作者在解释难点时，常常会使用一些精妙的比喻或者类比，这些巧妙的措辞，往往能瞬间打通困扰我许久的思维节点。比如，在讲解高维数据降维的内在逻辑时，书中描绘的场景生动形象，让我一下子明白了“信息保留”的核心要义。这种润物细无声的教学设计，使得学习过程中的挫败感大大降低，取而代之的是持续的好奇心和探索欲。它没有居高临下地灌输知识，而是引导你一步步靠近真理的门径，让人感觉学习本身就是一种愉悦的发现过程。

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在深入阅读了几个章节后，我发现作者在理论阐述上采取了一种非常务实的态度。他们似乎深知，对于工程应用领域的学习者来说，枯燥的数学推导固然重要，但如何将这些理论“落地”才是关键。书中对于一些核心模型的引入，总会伴随着清晰的实际案例背景介绍，这极大地帮助了我理解抽象概念背后的实际意义。举个例子，在讨论到波动性建模时，作者没有仅仅停留在复杂的随机微分方程上，而是立刻将视角转向了金融市场或者工业过程中的具体数据表现，这种“理论与实践并举”的叙事方式，让那些原本难以捉摸的概念变得触手可及。我特别欣赏那种“庖丁解牛”式的拆解，把一个复杂的系统分解成若干个可处理的小模块，每一步都有清晰的逻辑链条支撑，读起来心里踏实，不会有那种“跳跃感”。这套书的结构安排，非常符合自学者的节奏，让人感觉每攻克一个难关，都能收获实实在在的进步。

评分☆☆☆☆☆

从整体的知识体系构建来看，这部书的覆盖面和深度是令人印象深刻的。它并非仅仅聚焦于某一两种时髦的模型，而是提供了一个广阔的分析框架，将时间序列分析的各个流派——从经典的ARIMA到先进的深度学习方法——都纳入其中，并且清晰地梳理了它们之间的内在联系和适用场景的切换点。这种“宏观视野”的建立，对于研究生阶段的学习至关重要，因为它要求我们站在更高的维度去权衡利弊，而不是被单一的技术栈所局限。书中对模型选择、参数设置以及结果验证的标准和流程的描述，几乎可以作为一套完整的工程规范来参考。这不仅仅是一本学习教材，更像是一本可以伴随我未来数年工作生涯的实用手册，其价值是长期的、持续积累的。

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这部书的封面设计着实是下了功夫的，那种深邃的蓝色调配上简洁的银色字体，给人的感觉既专业又不失现代感。初次捧起它，就仿佛被一股严谨而沉稳的气息所包裹。书页的纸质也相当不错，拿在手里分量十足，一看就知道是本厚重的学术著作。内容上的排版也挺讲究，公式和图表的插入都恰到好处，不像有些教材那样密密麻麻让人望而却步。对于我这种需要长时间对着书本钻研的人来说，这种阅读体验上的舒适度其实非常重要，它能潜移默化地降低阅读的疲劳感。而且，书本的装帧也体现了出版社对研究生教材的重视，结实耐用，就算经常翻阅，也不容易散页。这种对细节的关注，让人对书中内容的质量也充满了期待，觉得作者和编者都是非常认真负责的。整体而言，从视觉和触觉上，这本书给我留下的第一印象是：这是一本值得细细品味的专业读物。

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我必须提到的是这本书在案例选取上的独到眼光。很多教材的案例往往是教科书式的、理想化的，但在实际工程现场，数据往往是“脏”的，充满噪声和异常值的。而这部作品里的示例数据，明显带有真实世界的复杂性。书中没有回避数据预处理的复杂性，反而将其作为一个重要的环节来讲解，这对于我们这些未来要直接面对生产环境数据的学生来说，简直是雪中送炭。例如，书中关于缺失值插补和异常点检测的部分，提供的算法不仅是最前沿的，而且在描述其局限性时也极其坦诚，没有做出不切实际的保证。这种诚恳的态度，让读者在学习时能更客观地认识到技术本身的适用范围和边界，避免了“万能公式”的误区。可以说，它培养的不仅是模型构建的能力，更是对数据科学家的批判性思维。

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