Advanced Theory of Statistics (Design Analysis of Time Series) (v. 3) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Hodder Arnold

作者:Sir Maurice Kendall

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1982-11-30

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780852642689

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 时间序列分析
• 高级理论
• 设计分析
• 概率论
• 数理统计
• 计量经济学
• 数据分析
• 统计建模
• 学术研究

《现代统计学进阶：时间序列的分析与设计（第三卷）》 本书是《现代统计学进阶》系列中的第三卷，专注于时间序列分析这一统计学领域的核心分支。本书在扎实的基础统计学理论之上，深入探讨了时间序列数据在设计、建模、分析和预测等各个环节的先进理论与实践方法。 核心内容与结构： 本卷的编写旨在为读者提供一个全面、深入且富有前瞻性的时间序列分析知识体系。本书结构严谨，内容循序渐进，从理论的基石到前沿的应用，层层递进，力求使读者在掌握经典方法的同时，也能理解并应用最新的研究成果。 时间序列模型基础与拓展： 平稳性理论的深化： 本书详细阐述了弱平稳和强平稳的概念，并深入探讨了平稳性检验的方法，包括但不限于 Dickey-Fuller 检验及其变种，以及如何通过差分、变换等手段将非平稳序列转化为平稳序列。此外，还将介绍更为精细的单位根检验和协整检验，用于识别和处理多变量时间序列中的长期均衡关系。 ARIMA 模型家族的精细化： 在经典 ARIMA (p, d, q) 模型的基础上，本书将深入讲解其各类变体，如 SARIMA (Seasonal ARIMA) 用于处理季节性数据，以及 ARIMAX 模型，它允许将外生变量纳入模型，以更全面地解释时间序列的波动。此外，还将讨论模型阶数的选择方法，如 AIC, BIC, Hannan-Quinn 标准，以及基于残差分析的模型诊断技术。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 本书将重点介绍状态空间模型作为一种强大的时间序列建模框架，能够灵活地表示各种动态系统。卡尔曼滤波作为状态空间模型的核心算法，其原理、不同形式（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）及其在观测噪声和过程噪声下的最优估计将被详细解析。这对于处理复杂、隐藏状态的时间序列问题至关重要。 ARCH/GARCH 系列模型与波动率建模： 针对金融时间序列等常见的波动性聚集现象，本书将系统介绍 ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 和 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型及其各种扩展，如 EGARCH, GJR-GARCH 等。重点在于理解条件异方差的建模原理，以及如何利用这些模型进行风险管理、期权定价等。 先进时间序列分析技术： 非线性时间序列模型： 除了线性模型，本书还将触及非线性时间序列的建模方法，如门限自回归模型 (TAR)、平滑转移自回归模型 (STAR) 等，用以捕捉数据中的非线性动态。 向量自回归 (VAR) 和向量误差修正模型 (VECM)： 对于多变量时间序列，VAR 模型被广泛用于分析变量之间的相互影响。本书将详细讲解 VAR 模型的构建、估计、检验以及脉冲响应分析和方差分解等应用。当变量之间存在协整关系时，VECM 将提供一种更为有效的建模框架。 状态依赖和状态转移模型： 进一步拓展，本书将介绍一些描述系统状态随时间变化的更复杂模型，这对于理解和预测具有复杂动态行为的系统（如经济周期、生物节律等）具有重要意义。 时间序列的谱分析： 探讨利用傅里叶变换等方法对时间序列进行频率域分析，揭示数据中的周期性成分和隐藏的模式。 时间序列预测方法与评估： 最优预测理论： 本书将基于模型估计结果，深入探讨点预测、区间预测和概率预测的理论基础，以及如何选择最优的预测器（如最小均方误差预测）。 预测模型比较与选择： 在多个候选模型之间进行科学选择是预测准确性的关键。本书将介绍基于信息准则、交叉验证以及实际预测性能评估的多种方法。 预测评估指标： 详细讲解了MAE, MSE, RMSE, MAPE, SMAPE 等常见的预测误差度量指标，并探讨了在不同场景下如何选择最合适的指标。 设计与应用： 时间序列数据的收集与预处理： 强调了高质量数据是统计分析的基础，将指导读者如何有效地收集、清洗、变换和整理时间序列数据，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据平滑等。 特定领域应用案例： 本书将通过大量来自经济学、金融学、工程学、环境科学、生物医学等领域的实际案例，展示如何将上述理论方法应用于解决实际问题，例如宏观经济预测、股票市场波动分析、信号处理、气候变化监测、疾病传播模型等。这些案例将帮助读者加深对理论知识的理解，并提升解决实际问题的能力。 软件实现与计算统计： 结合 R、Python 等流行统计软件，本书将提供相应的代码示例和实现技巧，帮助读者将理论付诸实践。 目标读者： 本书适合高等院校统计学、经济学、金融学、工程学、数据科学等相关专业的硕士和博士研究生，以及从事时间序列分析相关研究和应用的研究人员、数据分析师和工程师。 本书特点： 理论严谨与实践结合： 既有对时间序列分析深邃理论的细致阐述，又不乏贴近实际应用的详实案例。 内容全面且深入： 覆盖了从基础到前沿的各类时间序列分析方法。 逻辑清晰，结构合理： 章节之间衔接自然，便于读者系统学习。 注重模型诊断与评估： 强调了对模型拟合优度和预测性能进行科学评估的重要性。 鼓励批判性思维： 引导读者理解不同模型适用的前提条件，并根据具体问题选择最合适的方法。 通过学习本卷，读者将能够系统地掌握时间序列分析的强大工具，能够独立地设计、建模、分析和预测各种复杂的时间序列数据，为进一步深入研究或解决实际问题打下坚实的基础。

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