An Introduction to Time Series Analysis and Forecasting pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Yaffee, Robert/ McGee, Monnie

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2000-5

价格:931.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780127678702

丛书系列:

图书标签:

时间序列分析
时间序列预测
统计学
计量经济学
数据分析
金融建模
R语言
Python
机器学习
数据科学

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具体描述

Providing a clear explanation of the fundamental theory of time series analysis and forecasting, this book couples theory with applications of two popular statistical packages--SAS and SPSS. The text examines moving average, exponential smoothing, Census X-11 deseasonalization, ARIMA, intervention, transfer function, and autoregressive error models and has brief discussions of ARCH and GARCH models. The book features treatments of forecast improvement with regression and autoregression combination models and model and forecast evaluation, along with a sample size analysis for common time series models to attain adequate statistical power. To enhance the book's value as a teaching tool, the data sets and programs used in the book are made available on the Academic Press Web site. The careful linkage of the theoretical constructs with the practical considerations involved in utilizing the statistical packages makes it easy for the user to properly apply these techniques.

Key Features

* Describes principal approaches to time series analysis and forecasting

* Presents examples from public opinion research, policy analysis, political science, economics, and sociology

* Free Web site contains the data used in most chapters, facilitating learning

* Math level pitched to general social science usage

* Glossary makes the material accessible for readers at all levels

《时间序列分析与预测导论》是一本深入探讨时间序列数据分析方法的经典著作。本书旨在为读者提供一个全面而系统的框架，以理解和应用各种时间序列模型，并有效进行未来趋势的预测。本书从基础概念入手，详细介绍了时间序列数据的基本特性，如平稳性、自相关性、季节性等，并阐述了其在统计学和数据科学中的重要性。读者将学习如何识别和处理这些基本属性，为后续的模型构建奠定坚实基础。核心部分，本书系统地介绍了多种经典的时间序列模型。首先，它详细讲解了AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归移动平均）模型，解释了它们的数学原理、参数估计方法以及模型诊断技巧。读者将学习如何根据数据的自相关和偏自相关函数来选择合适的模型。随后，本书深入探讨了ARIMA（自回归积分移动平均）模型，这是处理非平稳时间序列的基石。本书详细解释了差分的必要性以及如何通过ARIMA模型来捕捉数据中的趋势和季节性成分。书中包含了大量示例，演示如何构建、检验和应用ARIMA模型进行预测。除了经典的ARIMA系列模型，本书还扩展到更复杂的模型，以应对更广泛的时间序列数据。例如，SARIMA（季节性ARIMA）模型被用来处理具有明显季节性模式的数据，作者详细阐述了如何识别和纳入季节性成分。书中也覆盖了条件异方差模型，特别是ARCH（自回归条件异方差）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型，这些模型对于分析和预测金融市场波动等具有高度变异性的数据至关重要。本书解释了这些模型如何捕捉时变的方差，并提供了实际应用案例。此外，本书还介绍了状态空间模型，如卡尔曼滤波，这是一种强大的工具，用于处理带有噪声的观测数据，并可以灵活地应用于更广泛的动态系统建模。作者会说明如何使用状态空间框架来估计和预测隐藏的状态。为了提高预测的准确性，本书还探讨了模型评估和选择的标准。读者将学习如何使用各种统计指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及信息准则（如AIC、BIC）来评估不同模型在历史数据上的表现，并选择最优模型。在预测方面，本书不仅关注模型的点预测，也强调了区间预测的重要性。它会讲解如何计算预测区间，为未来的不确定性提供量化信息，这对于风险管理和决策制定至关重要。本书强调理论与实践相结合，书中提供了大量的真实世界案例研究，涵盖了经济学、金融学、环境科学、工程学等多个领域。这些案例不仅帮助读者理解理论模型在实际问题中的应用，还展示了数据预处理、模型选择、参数估计、模型诊断和预测的完整流程。为了支持读者的学习，书中会引导读者使用流行的统计软件和编程语言（如R或Python）来实现这些模型。它提供了相关的代码示例和实现技巧，使读者能够独立完成时间序列分析项目。总而言之，《时间序列分析与预测导论》是一本集理论深度、模型广度和实践指导于一体的权威著作。无论您是统计学、计量经济学、数据科学领域的学生，还是需要处理时间序列数据的专业研究人员或从业者，本书都将是您掌握时间序列分析核心技能的宝贵资源。它将帮助您理解数据背后的模式，建立强大的预测模型，并为未来的决策提供科学依据。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是为那些想要深入理解时间序列这个迷人领域的人量身打造的。当我翻开它的时候，就被作者那种循序渐进、层层深入的讲解方式深深吸引了。书的前几章，作者用非常直观的方式介绍了时间序列的基本概念，比如平稳性、自相关性等等，甚至对于一些初学者可能觉得抽象的概念，也通过生动的例子和清晰的图表进行了解释。我尤其喜欢作者在讲解ARIMA模型时，不是简单地给出公式，而是花了很多篇幅去解释每一个参数的意义，以及模型是如何一步步构建起来的。这让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

对于那些正在寻找一本全面且实用的时间序列分析教材的人来说，这本绝对值得推荐。作者的写作风格清晰、简洁，并且充满了洞察力。他能够将复杂的技术概念以一种易于理解的方式呈现出来，这对于想要深入学习这个领域的读者来说至关重要。我个人尤其对书中关于时间序列分解和季节性调整的章节印象深刻，这些技术在实际应用中非常普遍，而作者的解释能够帮助我们更好地理解其背后的原理和操作。总而言之，这是一本能够引发思考、指导实践并且具有持久价值的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于那些希望提升数据分析和建模技能的专业人士来说，绝对是一笔宝贵的财富。作者在讲解过程中，非常注重细节，并且会引导读者去思考问题的本质。我发现自己不仅学到了各种经典的时间序列分析方法，更重要的是，培养了一种批判性思维，学会了如何去审视数据的特性，如何去选择最适合的建模策略，以及如何去解释模型的输出结果。书中的一些章节，例如关于模型诊断和残差分析的部分，更是让我受益匪浅，我意识到这些步骤对于确保预测的可靠性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的内容组织方式是相当令人称道的。作者似乎非常清楚读者的学习曲线，从最基础的概念开始，逐步引入更高级的主题，每一步都构建在前一步的基础上。这种结构使得我能够有效地吸收和理解信息，而不会感到 overwhelmed。尤其是在处理多变量时间序列和状态空间模型这类相对复杂的议题时，作者的讲解方式尤为清晰。他并没有一次性抛出大量的信息，而是通过分解复杂问题、提供清晰的逻辑框架，让我能够逐步理解其中的 intricacies。这本书的流畅性以及其内在的连贯性，无疑是其成功的关键。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，这本书最突出的特点在于它在理论深度和实践指导之间找到了一个绝佳的平衡点。作者并没有回避复杂的数学推导，但同时又确保了这些推导不会让读者望而却步。他巧妙地将理论知识与实际应用相结合，通过大量的案例研究，展示了如何运用书中介绍的方法来解决现实世界中的问题。我特别欣赏作者在探讨各种预测模型时，不仅仅停留在模型本身，还深入分析了模型的优缺点、适用范围以及如何进行模型选择和评估。这使得我在阅读的过程中，能够不断地思考，如何在不同的场景下选择最合适的工具，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆