Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ostrom, Charles W.

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:1990-1

价格:$ 21.47

装帧:

isbn号码:9780803931350

丛书系列:Quantitative Applications in the Social Sciences

图书标签:

• 统计
• 时间序列分析
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 预测
• 金融
• 机器学习
• 信号处理
• Python
• R语言

《时间序列分析：理解、建模与预测》 内容简介 《时间序列分析：理解、建模与预测》是一本全面深入探讨时间序列数据领域的研究与实践的著作。本书旨在为读者提供理解、分析和构建时间序列模型所需的坚实理论基础和丰富的实操经验，无论您是统计学、经济学、金融学、工程学、环境科学、生物信息学等领域的学生、研究人员，还是希望在实际业务中有效运用时间序列分析的从业者，都能从中获益。 本书最大的特点在于其对时间序列分析方法论的循序渐进的阐述，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的高级模型，并辅以丰富的案例和代码示例，让读者在理解理论的同时，也能掌握实际操作的技巧。我们坚信，真正的理解源于理论与实践的结合，因此本书在数学理论的严谨性与实际应用的可操作性之间找到了绝佳的平衡点。 第一部分：基础理论与初步探索 本书的开篇，我们将带领读者进入时间序列分析的广阔世界。 第一章：时间序列数据入门 什么是时间序列数据？为何其如此重要？本书将从定义出发，解释时间序列数据在不同学科和行业中的广泛应用，例如经济增长的趋势、股票价格的波动、天气模式的变化、疾病传播的规律、设备故障的预测等等。 时间序列数据的基本特征：我们将深入剖析时间序列数据的核心特征，包括趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）以及随机噪声（Noise）。每一项特征都将通过直观的图示和具体的例子进行解释，让读者能够快速识别和理解数据的内在规律。 数据可视化：数据探索的第一步永远是可视化。本章将介绍多种有效的时间序列数据可视化技术，如折线图、季节分解图、自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）。这些图表不仅能帮助我们初步感知数据的结构，更是后续模型选择的关键依据。 预处理的重要性：真实世界的数据往往不尽人意。本章还会强调数据预处理的必要性，包括缺失值处理、异常值检测与处理、平稳化等，为后续的建模打下坚实基础。 第二章：平稳性与相关性 平稳性：理解平稳性是时间序列建模的基石。本章将详细解释严平稳和弱平稳（或称协方差平稳）的概念，并介绍检验平稳性的统计方法，如ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）和KPSS检验（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin test）。 自相关与偏自相关：自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是揭示时间序列内部依赖关系的利器。我们将详细讲解如何计算和解读ACF和PACF图，以及它们在识别不同类型时间序列模型（如AR、MA、ARMA）中的关键作用。 白噪声：白噪声是许多时间序列模型假设的基础。本章将介绍白噪声的定义及其性质，并探讨如何检验序列是否为白噪声。 第二部分：经典统计模型 在掌握了基本概念后，我们将进入构建和理解经典时间序列模型。 第三章：自回归（AR）模型 AR(p)模型的定义与原理：本章将详细介绍p阶自回归模型（AR(p)）的数学形式，解释模型如何用过去p期的观测值来预测当前值。 模型参数估计：我们将探讨AR模型参数的估计方法，包括矩估计和最大似然估计。 模型识别与诊断：如何根据ACF和PACF图识别AR模型的阶数p？模型拟合后如何进行残差诊断，确保模型假设得到满足？这些问题都将在本章得到解答。 第四章：移动平均（MA）模型 MA(q)模型的定义与原理：类似地，本章将介绍q阶移动平均模型（MA(q)），解释模型如何用过去q期的误差项来预测当前值。 模型参数估计与识别：我们将讨论MA模型参数的估计和模型识别方法，并强调MA模型在ACF和PACF图上的典型表现。 第五章：自回归移动平均（ARMA）模型 ARMA(p,q)模型的联合建模：ARMA模型是AR模型和MA模型的结合，能够更灵活地描述时间序列的依赖结构。本章将深入讲解ARMA(p,q)模型的数学表达式，以及如何通过综合分析ACF和PACF来识别p和q的取值。 模型拟合与模型选择：我们将介绍拟合ARMA模型的常用算法，并探讨模型选择的标准，如AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion）。 第六章：差分平稳（ARIMA）模型 非平稳时间序列的处理：许多现实世界的时间序列并非平稳。本章将介绍差分（Differencing）这一核心技术，将非平稳序列转化为平稳序列。 ARIMA(p,d,q)模型的构建：我们将完整介绍ARIMA(p,d,q)模型，其中d代表差分的阶数。本书将详细讲解如何识别d，以及如何结合ARIMA的理论构建和分析模型。 实际应用案例：通过具体的经济数据或股票数据，演示如何构建和应用ARIMA模型进行预测。 第三部分：高级模型与拓展 在掌握了经典模型后，我们将进一步探索更复杂、更强大的时间序列模型，以应对更广泛的应用场景。 第七章：季节性时间序列模型 SARIMA模型：很多时间序列不仅存在趋势和随机性，还表现出明显的季节性模式。本章将介绍季节性ARIMA（SARIMA）模型，它能同时处理趋势、季节性和随机性。我们将深入讲解SARIMA模型的阶数选择（包括季节性阶数）以及模型构建过程。 季节分解方法：除了SARIMA模型，本章还将介绍传统的季节分解方法，如加法分解和乘法分解，帮助读者从不同角度理解和提取季节性成分。 第八章：条件异方差模型（ARCH/GARCH） 波动率的建模：金融时间序列的一个重要特征是其“集簇性”波动，即大的波动往往伴随大的波动，小的波动往往伴随小的波动。传统的ARMA/ARIMA模型无法捕捉这种异方差性。 ARCH模型：本章将介绍自回归条件异方差（ARCH）模型，它能够显式地建模条件方差的波动。 GARCH模型：更进一步，我们将介绍广义自回归条件异方差（GARCH）模型，它是ARCH模型的推广，能更有效地捕捉更长期限的波动性依赖。 金融应用：重点探讨ARCH/GARCH模型在风险管理、资产定价和期权定价等金融领域的实际应用。 第九章：协整与向量自回归（VAR）模型 多变量时间序列分析：当分析的对象不止一个时间序列，并且这些时间序列之间可能存在长期均衡关系时，就需要多变量时间序列分析方法。 协整（Cointegration）：本章将介绍协整的概念，解释多个非平稳时间序列如何可能存在一个稳定的长期均衡关系。 VAR模型：向量自回归（VAR）模型是处理多变量时间序列的强大工具，它允许每个变量都受到自身滞后值和所有其他变量滞后值的影响。我们将讲解VAR模型的构建、估计、格兰杰因果检验以及脉冲响应分析，帮助读者理解变量之间的动态相互作用。 应用领域：在宏观经济分析、金融市场联动研究等领域，VAR模型有着广泛的应用。 第十章：状态空间模型与卡尔曼滤波 状态空间框架：本章将介绍更具通用性的状态空间模型框架，它能够将时间序列模型表示为潜在的状态方程和观测方程。 卡尔曼滤波：卡尔曼滤波是求解状态空间模型最优估计的强大算法。我们将深入讲解卡尔曼滤波的原理和递推公式，以及如何利用它进行状态估计和预测，尤其是在噪声干扰下的精确估计。 模型拓展：状态空间模型可以容纳许多经典模型（如ARIMA）和一些高级模型，为时间序列分析提供了更灵活和强大的建模平台。 第四部分：现代方法与实践 随着数据科学的飞速发展，机器学习和深度学习方法在时间序列分析中也扮演着越来越重要的角色。 第十一章：时间序列预测的机器学习方法 特征工程：如何从原始时间序列数据中提取有用的特征，以供机器学习模型使用，是提升预测精度的关键。本章将介绍多种特征工程技巧。 常用模型：我们将介绍包括线性回归、支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等在内的多种机器学习模型在时间序列预测中的应用。 模型评估与选择：如何科学地评估和选择合适的机器学习模型，避免过拟合，本章将提供指导。 第十二章：深度学习在时间序列分析中的应用 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：RNN和LSTM是处理序列数据的天然模型。本章将详细讲解RNN和LSTM的结构原理，以及它们如何捕捉时间序列中的长期依赖关系。 卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用：虽然CNN常用于图像处理，但其在提取局部特征方面的优势也使其在时间序列分析中具有一定的应用潜力。 Transformer模型：作为近年来在序列建模领域取得巨大成功的模型，Transformer及其变种在时间序列预测中也展现出强大的能力。 深度学习模型的训练与调优：我们将探讨深度学习模型在时间序列数据上的训练技巧、超参数调优策略以及模型评估方法。 第五部分：案例研究与实战 理论结合实践是本书的宗旨。在最后一部分，我们将通过一系列详细的案例研究，将前面学到的模型和技术应用于实际问题。 第十三章：金融时间序列分析案例 股票价格预测：应用ARIMA、GARCH模型预测股票价格的走势。 风险管理：利用EVT（Extreme Value Theory）和GARCH模型进行VaR（Value at Risk）计算。 资产收益率建模：探索多变量时间序列模型（如VAR）分析不同资产之间的关系。 第十四章：经济时间序列分析案例 宏观经济指标预测：使用SARIMA模型预测GDP、通货膨胀率等宏观经济指标。 Granger因果检验：分析不同经济变量之间的因果关系。 政策影响分析：利用VAR模型评估某项经济政策的影响。 第十五章：其他领域的时间序列分析案例 环境科学：应用ARIMA模型分析空气质量、降雨量等环境数据。 医疗健康：利用时间序列模型分析疾病传播规律，预测疫情发展。 工业生产：通过时间序列模型预测设备故障，优化生产调度。 附录： 统计软件使用指南（如R, Python）：本书将大量使用R和Python语言进行模型实现和数据分析。附录将提供常用统计包的安装和基本使用方法，帮助读者快速上手。 数学基础回顾：为确保读者能够理解模型背后的数学原理，附录将提供必要的概率论、数理统计以及线性代数等基础知识回顾。 《时间序列分析：理解、建模与预测》 不仅仅是一本教材，更是一本实践指南。它将引导您从零开始，逐步构建起对时间序列分析的深刻理解，并掌握分析复杂现实世界数据所需的工具和技能。通过本书的学习，您将能够更自信地应对各种挑战，从海量数据中发掘有价值的洞察，并做出更明智的决策。

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