Practical Time Series (Arnold Texts in Statistics) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Arnold Publishers

作者:Gareth J. Janacek

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-02

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780340719992

丛书系列:

图书标签:

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时间序列
统计学
数据分析
预测
计量经济学
金融
R语言
Python
建模
实证分析

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具体描述

《实用时间序列分析》本书是一本面向广泛读者的实用指南，深入探讨了时间序列数据的建模、分析和预测方法。无论您是统计学、经济学、金融学、工程学还是任何需要处理时间依赖性数据的领域的研究人员、数据科学家或从业者，本书都将为您提供坚实的基础和丰富的实践经验。本书内容概述：本书从基础概念入手，逐步深入到更复杂的模型和技术。我们旨在提供一种平衡理论与实践的方法，确保读者在理解概念的同时，也能掌握实际操作的技巧。第一部分：时间序列基础时间序列数据的本质：我们将首先介绍时间序列数据的基本特性，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。您将学习如何识别和理解这些模式，以及它们如何影响数据分析。时间序列的表示和可视化：掌握有效可视化时间序列数据的技术至关重要。本书将引导您使用各种图表（如折线图、自相关图、偏自相关图）来揭示数据中的潜在结构。平稳性：平稳性是许多时间序列模型的基础。您将深入了解严平稳和弱平稳的概念，以及如何通过检验和转换来处理非平稳数据。第二部分：经典时间序列模型 AR（自回归）模型：学习如何构建和解释自回归模型，理解其预测能力如何源于过去观测值。 MA（移动平均）模型：掌握移动平均模型，认识到其预测能力如何来自过去的预测误差。 ARMA（自回归移动平均）模型：结合AR和MA模型的优势，ARMA模型能够更灵活地捕捉时间序列的动态。本书将详细讲解其结构和建模过程。 ARIMA（季节性自回归积分移动平均）模型：针对具有季节性或趋势性的非平稳时间序列，ARIMA模型提供了一种强大的建模框架。您将学习如何确定模型的阶数（p, d, q）以及季节性阶数（P, D, Q）。 SARIMA（季节性ARIMA）模型：进一步扩展ARIMA模型，SARIMA模型专门用于处理季节性模式。模型诊断和选择：学习如何评估模型的拟合优度，使用残差分析、信息准则（如AIC, BIC）来选择最佳模型。第三部分：高级时间序列分析技术 GARCH（广义自回归条件异方差）模型：波动率建模在金融领域至关重要。GARCH模型及其变种能够有效地捕捉金融时间序列中的波动率聚集现象。向量自回归（VAR）模型：当您需要同时分析多个相互关联的时间序列时，VAR模型是您的首选。本书将介绍如何构建和解释多变量时间序列模型。状态空间模型和卡尔曼滤波：学习一种更通用的框架来表示和分析时间序列，包括隐藏状态的推断。卡尔曼滤波是处理这类模型的核心工具。时间序列预测的评估：了解不同的预测评估指标（如MAE, MSE, RMSE, MAPE），以及如何选择适合您应用场景的指标。贝叶斯时间序列方法：探索使用贝叶斯统计框架进行时间序列建模，包括先验知识的融入和后验分布的推断。非参数时间序列方法：学习不依赖于特定模型假设的分析技术，如核平滑等。第四部分：实践应用和案例研究实际数据的处理：本书将通过大量实际数据集的案例研究，展示如何应用所学的模型和技术来解决真实世界的问题。这些案例涵盖了经济指标预测、金融市场分析、销售数据预测、信号处理等多个领域。软件实现：为了帮助您将理论付诸实践，本书还将穿插介绍常用的统计软件（如R、Python）在时间序列分析中的实现方法和代码示例。您将学习如何使用这些工具来加载数据、拟合模型、进行预测和评估。时间序列分析的挑战与机遇：讨论在实际应用中可能遇到的挑战，如数据缺失、异常值处理、模型解释性等，并提供相应的解决方案。学习本书，您将能够：深入理解时间序列数据的内在结构和动态。熟练掌握各种经典和现代时间序列建模技术。能够独立地对时间序列数据进行分析、建模和预测。根据具体应用场景选择和应用最合适的时间序列方法。利用常用统计软件实现时间序列分析的各项任务。批判性地评估时间序列模型的有效性。《实用时间序列分析》不仅仅是一本教科书，更是一本实践手册，旨在帮助您自信地应对各种时间序列分析的挑战，并从中提取有价值的洞察。