时间序列X-12-ARIMA季节调整

时间序列X-12-ARIMA季节调整 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国金融出版社
作者:中国人民银行调查统计
出品人:
页数:428
译者:
出版时间:2006-1
价格:50.00元
装帧:
isbn号码:9787504941510
丛书系列:
图书标签:
  • 计量经济学
  • 统计学
  • 季节调整
  • 时间序列
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具体描述

X-12-ARIMA方法最早由美国普查局Findley等人在20世纪90年代左右提出,现已成为对重要时间序列进行深入处理和分析的工具,也是处理最常用经济类指标的工具,在美国和加拿大被广泛使用。其在欧洲统计界也得到推荐,并在包括欧洲中央银行在内的欧洲内外的许多中央银行、统计部门和其他经济机构被广泛应用。

  对时间序列X-12-ARIMA季节调整的原理进行研究并对其软件进行中国本地化是中国人民银行的科研项目,本书为上述科研项目的成果之一。

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目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,当我翻开这本书的前几页时,那种扑面而来的公式密度差点让我退缩。这绝对不是一本为初学者准备的“入门读物”,它的门槛设置得非常高,仿佛作者默认读者已经对平稳性、自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)等基本概念了如指掌。我特别关注了书中关于模型识别和定阶的部分,这往往是实际操作中最容易‘翻车’的环节。我希望作者能详细阐述在面对非平稳、多重季节性共存的复杂数据流时,是如何通过直觉和经验来修正那些标准流程的。如果书中能提供一些“反例分析”,展示那些教科书模型在真实世界中失败的场景,以及如何进行‘补救’,那将是极具价值的洞察。这本书的行文风格非常凝练,几乎每一个句子都承载了大量的信息量,这要求读者必须全神贯注,稍有分心便可能遗漏关键的推导步骤。这更像是一份为资深分析师准备的“手术刀”,精准而锋利。

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这本书的装帧质量和纸张选择,让每一次翻阅都成为一种享受。纸张的触感细腻,油墨的印刷清晰锐利,即便是那些密集的数学符号,也丝毫没有糊边或模糊的情况。从物理层面上讲,它就给人一种“值得收藏”的信号。此外,书中对时间序列分析历史背景的引入非常精妙,它没有冗长地叙述历史,而是巧妙地将关键人物和里程碑事件融入到模型的演变过程中,使得枯燥的数学发展史变得生动起来。这种叙事手法让读者感觉自己不是在读一本冰冷的教材,而是在追踪一个科学领域逐步完善的“心灵史”。我特别喜欢那种在章节末尾设置的“进一步阅读推荐”部分,它们像是一条条通往更深知识海洋的支流,引导着渴望深入研究的读者。这种对知识脉络的尊重和引导,体现了作者的匠心独运。

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我对这本书中对“季节调整”这一环节的深度非常感兴趣。在很多经济数据发布中,我们都能看到季节性调整后的数据,但很少有人能真正理解其背后的复杂权衡。我希望能看到作者对于不同季节性调整方法论的深刻比较,比如X-12-ARIMA与其他流行方法,如X-13-ARIMA-SEATS或更先进的贝叶斯方法相比,其优势和局限性到底在哪里?一个真正好的模型,不仅要能准确预测未来,更要能解释清楚过去。我特别期待书中能对“调整后的数据”的可靠性进行哲学层面的探讨——我们通过模型消除了季节性,是否也无意中抹去了一些真实的经济信号?这种对分析过程本身的反思,才是一名大师级的学者所应具备的视角。如果书中能提供一套清晰的、可复用的流程图来指导决策,说明何时应该选择ARIMA模型,何时应该转向更复杂的空间时间模型,那这本书的实用价值将飙升。

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这部书的封面设计简直是一场视觉的盛宴,那种深邃的靛蓝色调配上烫金的字体,透露出一种既专业又典雅的气质。我最初是被这个名字吸引的,‘时间序列X-12-ARIMA季节调整’,听起来就充满了严谨的学术气息,仿佛能触摸到数据背后的复杂脉络。作为一名在金融领域摸爬滚打多年的业余爱好者,我一直对如何精准地剥离市场噪音、捕捉潜在的季节性波动抱有极大的好奇心。我期待书中能用一种近乎艺术化的方式,将那些令人望而生畏的数学模型,转化成可以被清晰理解的逻辑框架。特别是‘X-12’这个标识,让我联想到那些经典的统计软件操作流程,真希望作者能在这方面给予更深入、更贴近实战的讲解,而不是仅仅停留在理论的云端。如果书里能辅以大量实际案例的图表展示,那就更完美了,毕竟,在时间序列分析的世界里,一图胜千言的重要性是无可替代的。我对这本书的期望值,已经高到了希望它能成为我案头必备的“圣经”级别参考书的程度。

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然而,我也注意到这本书在应用案例的广度上似乎有所收敛。它似乎更偏向于宏观经济或金融市场的应用场景,对于更具挑战性的工业物联网(IoT)数据流或者生物医学信号处理中的时间序列分析,着墨不多。我理解作者可能希望保持主题的聚焦,但对于希望将X-12-ARIMA技术栈应用到跨领域挑战的读者来说,可能会感到有些意犹未尽。我希望未来的修订版能拓展对高频数据处理的探讨,例如,如何处理传感器数据中常见的缺失值和异常值,以及如何将这些季节性调整技术与机器学习的集成模型(如深度学习中的RNN或Transformer结构)相结合,以期获得更强大的预测能力。这本书无疑为理解经典ARIMA框架打下了坚实的基础,但时代在进步,分析工具也在飞速迭代,我期待看到它能更积极地拥抱这些前沿的交叉领域,成为一座连接经典统计学与现代数据科学的坚实桥梁。

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不知何时才能真正放下

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全书翻译的部分较多,作者自己的研究成果较少!但只要你能看懂,还是有很大的帮助!

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