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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:George E. P. Box

出品人:

页数:784

译者:

出版时间:2008-06-30

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470272848

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

A modernized new edition of one of the most trusted books on time series analysis. Since publication of the first edition in 1970, Time Series Analysis has served as one of the most influential and prominent works on the subject. This new edition maintains its balanced presentation of the tools for modeling and analyzing time series and also introduces the latest developments that have occurred n the field over the past decade through applications from areas such as business, finance, and engineering. The Fourth Edition provides a clearly written exploration of the key methods for building, classifying, testing, and analyzing stochastic models for time series as well as their use in five important areas of application: forecasting; determining the transfer function of a system; modeling the effects of intervention events; developing multivariate dynamic models; and designing simple control schemes. Along with these classical uses, modern topics are introduced through the book's new features, which include: A new chapter on multivariate time series analysis, including a discussion of the challenge that arise with their modeling and an outline of the necessary analytical tools New coverage of forecasting in the design of feedback and feedforward control schemes A new chapter on nonlinear and long memory models, which explores additional models for application such as heteroscedastic time series, nonlinear time series models, and models for long memory processes Coverage of structural component models for the modeling, forecasting, and seasonal adjustment of time series A review of the maximum likelihood estimation for ARMA models with missing values Numerous illustrations and detailed appendices supplement the book,while extensive references and discussion questions at the end of each chapter facilitate an in-depth understanding of both time-tested and modern concepts. With its focus on practical, rather than heavily mathematical, techniques, Time Series Analysis , Fourth Edition is the upper-undergraduate and graduate levels. this book is also an invaluable reference for applied statisticians, engineers, and financial analysts.

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时间序列分析:预测与控制

书籍名称：数字信号处理与系统分析内容简介本书深入探讨了数字信号处理（DSP）的基础理论、核心算法及其在工程实践中的应用。内容涵盖了从离散时间信号和系统理论的建立，到高效的傅里叶分析方法，再到现代滤波技术的设计与实现。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个全面且深入的信号处理知识体系。第一部分：离散时间信号与系统基础本部分首先奠定了数字信号处理的数学基础。我们从连续时间信号的采样理论出发，详细阐述了奈奎斯特-香农采样定理的原理及其在信号数字化过程中的关键作用。接着，引入离散时间信号的概念，并以序列（Sequence）的形式进行数学描述，包括序列的基本运算如移位、翻转和共轭。离散时间系统的分析是本部分的核心。我们定义了线性时不变（LTI）系统，并利用卷积和（Convolution Sum）作为描述LTI系统对任意输入信号响应的根本工具。详细分析了系统的因果性、稳定性等重要性质。为了便于系统分析，本书系统介绍了Z变换，将其作为复频域分析的基石。Z变换的定义、收敛域（ROC）的确定、以及重要的Z变换性质（如时移、微分等）被详尽阐述。特别地，本书通过大量实例展示了如何利用Z变换和部分分式展开法求解线性常系数差分方程（LCCD）。第二部分：傅里叶分析与频域表示理解信号在频域的特性是信号处理的精髓。本部分着重于离散时间傅里叶变换（DTFT）。我们详细分析了DTFT的定义、收敛条件及其与Z变换的内在联系。DTFT虽然在理论分析中至关重要，但因其连续性在计算机实现上存在困难。因此，本书引入了离散傅里叶变换（DFT），这是实际应用中的核心工具。 DFT的定义、周期性、以及其与线性卷积的关联被清晰阐述。为了高效计算DFT，本书投入大量篇幅讲解了快速傅里叶变换（FFT）算法，特别是经典的蝶形运算结构和按时间抽取（DIT）、按频率抽取（DIF）的算法流程。通过对FFT算法复杂度的分析，读者将深刻理解其在现代计算中的不可替代性。此外，本书还讨论了DFT在频谱泄漏、栅栏效应等实际应用中需要注意的问题，并介绍了零填充（Zero Padding）等基本处理技巧。第三部分：数字滤波器设计数字滤波器是实现信号选择性处理的关键。本部分将滤波器设计分为两大类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 3.1 FIR 滤波器设计 FIR滤波器因其固有的线性相位特性，在对相位失真敏感的应用中具有独特优势。本书首先从理想滤波器的频率响应出发，利用傅里叶级数展开和窗口截断法来设计FIR滤波器。详细分析了各种窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）的性能对比，包括主瓣宽度和旁瓣衰减率。随后，本书深入介绍了频率采样法和更为通用的Parks-McClellan（最优等波纹）算法，该算法基于Remez交换算法，用于设计最小波纹的最佳线性相位滤波器。 3.2 IIR 滤波器设计 IIR滤波器以其更低的阶数实现陡峭的过渡带特性，在资源受限的环境中表现优异。IIR设计主要依赖于对连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫滤波器）的模拟-数字变换。本书系统介绍了两种主要的变换方法：脉冲不变法和双线性变换法（BLT）。双线性变换因其避免了频谱混叠并能将所有稳定模拟频率映射到有限的数字频率范围，被重点讲解。读者将学习如何从技术指标（通带最大允许衰减、阻带最小衰减、过渡带宽）反推出所需的模拟滤波器原型，并利用BLT将其精确转换为数字IIR滤波器。第四部分：多速率信号处理与滤波器组本部分扩展到更高级的主题，关注信号在不同采样率下进行处理的场景。多速率系统是高效实现滤波和信号压缩的基础。本书首先介绍了抽取（Decimation）和插值（Interpolation）操作，强调了在进行速率改变时必须配合使用适当的抗混叠（Anti-aliasing）或抗镜像（Anti-imaging）滤波器。详细讨论了抽取因子为整数的M通道滤波器组，特别是完美重建滤波器组（PRFB）的构造原理。在此基础上，本书深入探讨了子带编码（Subband Coding）的概念，并以小波变换（Wavelet Transform）的离散形式——多分辨率分析（MRA）为核心，介绍了基于正交镜像滤波器组（QMF）实现的下采样滤波器组，这是现代音频和图像压缩技术（如JPEG 2000）的基础。第五部分：自适应滤波理论与应用本书的最后部分转向自适应系统，这是处理不确定或时变环境下的信号处理问题。自适应滤波器根据输入数据自动调整其系数以最小化某个性能指标。核心内容围绕最小均方误差（LMMSE）准则展开。本书详细推导了维纳滤波器的闭式解，并将其应用于预测和均衡问题。随后，重点分析了随机梯度下降（SGD）算法，特别是最小均方（LMS）算法及其收敛性分析。LMS算法的稳定性和收敛速度受步长参数的影响，本书对此进行了深入的讨论和优化策略的介绍。最后，简要介绍了归一化LMS（NLMS）算法，以应对输入信号功率变化的挑战，并探讨了自适应滤波器在回声消除、噪声消除和信道均衡等领域的实际应用案例。通过对这些领域的系统学习，读者将具备扎实的数字信号处理理论基础和强大的工程应用能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《Time Series Analysis》的横空出世，简直是为我这种长期在金融数据海洋里摸爬滚打的人带来了一束久违的强光。我记得第一次翻开它，就被那种深入骨髓的数学严谨性给震撼住了。作者似乎对时间序列的每一个细微波动都有着近乎偏执的理解，从最基础的平稳性检验，到复杂的ARIMA模型的构建与优化，每一步推导都清晰得如同教科书上的几何证明。最让我拍案叫绝的是关于非线性和高频数据处理的章节，它没有停留在那些老掉牙的经典模型上故弄玄虚，而是大刀阔斧地引入了状态空间模型和卡尔曼滤波的最新进展，配上大量贴合实际的案例——比如如何利用这些工具来预测股市的微观结构，而不是那种大而无当的宏观预测。这本书的行文风格非常“硬核”，大量的公式和理论支撑，绝对不是那种市面上充斥的“快速入门”读物能比拟的。它要求读者有一定的数理基础，但只要你肯下功夫，它会像一位严厉的导师，将你从一个只会套用软件参数的“调包侠”打磨成一个真正理解时间序列内在机制的分析师。我个人认为，对于计量经济学和量化金融领域的研究生和专业人士来说，这本书的价值远远超过了它的定价。它更像是一本工具箱，里面装满了能真正解决棘手问题的精密仪器，而不是华而不实的装饰品。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书的时候，我心里是抱着将信将疑的态度。市面上关于“时间序列分析”的书籍汗牛充栋，大部分都逃不过“理论浅尝辄止，案例陈词滥调”的怪圈。然而，这本书的叙事方式却带着一种奇特的、近乎文学性的流畅感。它不像传统教材那样冰冷，反而在讲解那些繁复的统计概念时，总能巧妙地穿插历史背景和理论演进的哲学思考。比如，在阐述赫伯特·西蒙关于“满意解”而非“最优解”的决策理论时，作者将这种思想巧妙地融入到模型选择的权衡之中，让人在学习技术细节的同时，也能对分析决策的本质有更深层次的体悟。书中的图表制作也极其精良，那些由R或Python代码生成的动态可视化案例，极大地增强了理论的可感性。我尤其喜欢它对“异常值处理”那一部分的处理，它没有简单地用“剔除”或“插值”敷衍了事，而是从信息熵的角度去探讨异常点对模型结构稳定性的影响，这种跨学科的视角，着实令人耳目一新。这本书的整体感觉更像是一位经验丰富的行业前辈，在壁炉边，用一种娓娓道来的方式，向你倾授他多年的心血结晶。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在宏观经济研究领域工作的研究员，我们日常工作经常需要处理跨越数十年甚至上百年的经济数据，这些数据天然带有各种趋势、周期和结构性断裂。市面上许多侧重于金融高频数据的教材，往往对长周期、低频数据的处理显得力不从心。这本书的优势恰恰在于它对经典计量方法的深入挖掘和现代化重构。它对单位根检验的各种变体的详细对比，以及对长期趋势分解（如Hodrick-Prescott滤波器的局限性）的批判性分析，正中我的下怀。我特别欣赏作者对“时间序列的随机性与确定性”这一哲学边界的探讨，这使得我们在面对经济危机或政策突变等“黑天鹅”事件时，能更审慎地评估模型的解释力和预测力。这本书的参考书目也极具价值，它不仅引用了经典的计量经济学文献，还收录了近年来在顶尖期刊上发表的关于结构化断点和时变参数模型的最新研究成果，为我们后续的深入研究指明了清晰的方向。它就像是一把精准的手术刀，能够剖开复杂经济现象的表象，直抵其内在的统计结构。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的难度是令人望而生畏的，但其带来的回报是巨大的。我曾尝试阅读一些声称“全面”的时间序列著作，结果往往是内容庞杂，重点不突出，读完后感觉自己像是在一个巨大的信息迷宫里打转。然而，这本《Time Series Analysis》却展现了一种非凡的结构组织能力。作者似乎有一条清晰的主线，所有的理论分支和模型介绍，都紧密围绕着“从描述到预测”这一核心目标展开。它对多元时间序列的处理，尤其是协整检验和向量自回归（VAR）模型的介绍，达到了一个极高的水准。它详细剖析了如何通过格兰杰因果检验来判断变量间的相互影响，并且没有回避这些检验的敏感性和局限性。很多其他书籍对此一带而过，但这本却花了大篇幅讨论了在样本量不足或非线性关系存在时，如何进行稳健的推断。这本书的魅力在于其内在的一致性，每当你觉得要被复杂的数学推导淹没时，作者总会及时地回到实际问题上来，用一个简洁的图表或结论将你拉回地面。它不是一本轻松的读物，但绝对是值得反复研读的案头宝典。

评分☆☆☆☆☆

我是一个纯粹的软件工程师，过去接触时间序列多是通过现成的API调用，对于背后的统计假设和推导过程总是感到模糊不清。我买这本书的初衷，是希望弥补我理论知识上的巨大短板。读完前几章，我发现它对“自相关性”和“偏自相关性”的解释，简直是教科书级别的清晰。作者没有直接抛出公式，而是用一个非常直观的“信息遗忘”模型来类比，让我们立马就能抓住核心概念。更重要的是，这本书的实战指导部分，可以说是独树一帜。它不仅仅告诉你“怎么做”，更着重强调了“为什么这么做”以及“这样做可能有什么陷阱”。例如，它详细讨论了在特定市场环境下（比如波动率急剧变化的时期），传统的时间序列模型如何失效，以及我们应该如何动态调整模型的结构参数，而不是机械地重复交叉验证。对于像我这种需要将分析结果嵌入到实时系统的开发者来说，理解这些底层逻辑至关重要，它让我从一个只会调用库函数的用户，变成了一个能够评估和优化模型性能的工程师。这本书的深度和广度，为我构建鲁棒的预测系统提供了坚实的理论基石。

评分☆☆☆☆☆