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出版者:高等教育出版社

作者:史代敏^谢小燕 编

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2011-6

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787040316322

丛书系列:

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《应用时间序列分析》 书籍简介 本书旨在为读者提供一套全面而实用的时间序列数据分析方法论。我们深信，理解并掌握时间序列分析技术，对于揭示隐藏在数据背后的规律、预测未来趋势、优化决策过程至关重要。无论是金融市场的波动、经济宏观指标的变动，还是气象数据的季节性变化，亦或是工业生产的效率监测，时间序列数据无处不在，并蕴含着丰富的信息。本书将带领读者从基础概念出发，逐步深入到各种高级模型和实际应用，使读者能够独立完成从数据探索到模型构建、评估与预测的全过程。 本书的独特价值与写作理念 在信息爆炸的时代，如何从海量的时间序列数据中提取有价值的信息，并转化为 actionable insights，成为一项关键技能。许多现有的教材可能侧重于理论的严谨性，或过于抽象，难以直接应用于实际问题。而本书的写作理念，则强调理论与实践的紧密结合。我们致力于提供一种“上手即用”的学习体验，通过大量的案例分析和代码示例，帮助读者建立直观的理解，并能够快速将所学知识应用于解决现实世界中的问题。 我们摒弃了纯粹的数学推导，而是将重点放在对模型背后逻辑的阐释，以及它们在不同场景下的适用性。例如，在介绍ARIMA模型时，我们会详细解释其自回归（AR）、移动平均（MA）以及差分（I）的含义，并展示如何在实际数据中识别模型的阶数。我们还会探讨各种模型的优缺点，以及在何种情况下选择哪种模型更为合适。 核心内容概览 本书的结构设计遵循逻辑递进的原则，力求循序渐进，让不同背景的读者都能从中受益。 第一部分：时间序列分析基础 数据探索与预处理： 任何分析的第一步都是理解数据。本部分将介绍如何读取、可视化和清洗时间序列数据。我们将学习识别趋势、季节性、周期性和噪声等基本组成部分，并掌握如何处理缺失值、异常值以及数据平稳化技术。平稳性是许多时间序列模型的前提假设，因此，我们会详细介绍检验平稳性的方法，如ADF检验和PP检验，并讲解差分等常用技术。 白噪声与平稳序列： 白噪声是时间序列模型的基础，理解其性质对于后续模型的构建至关重要。我们将学习如何检验序列是否为白噪声，以及平稳序列的特性。 自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）： ACF和PACF是识别时间序列模型结构的关键工具。本书将详细解释ACF和PACF的含义，以及如何利用它们来判断模型的阶数。我们将通过丰富的图示和示例，帮助读者直观理解ACF/PACF的形状与模型之间的对应关系。 第二部分：经典时间序列模型 ARIMA模型家族： ARIMA模型是时间序列分析中最经典、最常用的模型之一。本部分将详细介绍ARIMA模型的各个组成部分，包括AR（自回归）、MA（移动平均）和I（差分），以及它们的组合模型SARIMA（季节性ARIMA）。我们将深入探讨模型的原理、参数估计、模型检验以及模型诊断，并提供Python/R语言的代码实现，指导读者如何应用这些模型进行预测。 指数平滑法（Exponential Smoothing）： 指数平滑法是一种简单而有效的预测方法，尤其适用于趋势和季节性明显的数据。我们将介绍各种指数平滑模型，如简单指数平滑（SES）、霍尔特线性趋势模型（Holt’s linear trend model）、霍尔特-温特斯季节性模型（Holt-Winters’ seasonal model），并分析其适用场景。 状态空间模型（State Space Models）： 状态空间模型提供了一种更为灵活和强大的框架来描述和分析时间序列。本部分将介绍状态空间模型的基本概念，包括状态方程和观测方程，以及卡尔曼滤波（Kalman Filter）和卡尔曼平滑（Kalman Smoother）等核心算法。我们将展示如何利用状态空间模型处理更复杂的时间序列问题，例如包含潜在状态变量的系统。 第三部分：高级模型与方法 GARCH模型及其变种： 波动性分析在金融领域至关重要。GARCH（广义自回归条件异方差）模型及其各种扩展，如EGARCH、TARCH等，能够有效地捕捉金融时间序列的波动聚集现象。我们将深入探讨GARCH模型的原理、参数估计和应用，包括风险管理、期权定价等。 向量自回归（VAR）模型： 当存在多个相互关联的时间序列时，VAR模型成为分析它们之间动态关系的首选。本书将介绍VAR模型的构建、检验、解释以及预测，并展示如何分析变量之间的格兰杰因果关系。 非线性时间序列模型： 现实世界中的许多时间序列表现出非线性特征，传统的线性模型可能无法充分捕捉其动态。本部分将介绍一些常用的非线性时间序列模型，如门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型在时间序列分析中的应用。我们将强调其在处理复杂模式和长期依赖性方面的优势。 因果推断与时间序列： 在许多应用场景下，我们不仅仅关心预测，更希望理解变量之间的因果关系。本部分将介绍时间序列分析中的因果推断方法，例如格兰杰因果检验以及更高级的因果发现算法，帮助读者在分析中区分相关性和因果性。 第四部分：模型评估与应用 模型诊断与选择： 任何模型构建完成后，都需要对其进行严格的评估。本部分将介绍各种模型诊断技术，如残差分析、信息准则（AIC、BIC）等，帮助读者判断模型的拟合优度，并选择最佳模型。 预测精度评估： 如何量化预测的准确性是模型评估的关键。我们将介绍常用的预测指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及平均绝对百分比误差（MAPE），并指导读者如何根据具体业务需求选择合适的评估指标。 实际应用案例： 为了巩固所学知识，本书将贯穿大量来自不同领域的实际应用案例，涵盖金融、经济、气象、医疗、工业生产等多个行业。每个案例都将遵循“问题提出—数据处理—模型选择—模型构建—模型评估—结果解释—业务洞察”的完整流程，力求让读者看到理论知识如何在实践中落地生根。例如，我们将分析股票价格的波动并进行短期预测，研究宏观经济指标的变动趋势，分析天气数据的季节性模式等。 学习方法与建议 本书的学习过程建议结合理论理解与实践操作。读者可以通过阅读文本内容，理解模型的原理和应用场景；同时，积极动手实践代码示例，在真实数据上进行练习，加深对模型的理解。我们鼓励读者在学习过程中，思考如何将所学方法应用于自己感兴趣或工作中的实际问题，从而最大化学习效果。 目标读者 本书适合以下人群： 对时间序列数据分析感兴趣的学生和研究人员。 希望提升数据分析能力，将其应用于预测和决策的金融从业人员、经济学家、市场分析师。 需要处理和分析传感器数据、生产过程数据、环境监测数据的工程师和科学家。 任何希望深入理解数据背后时间动态的业务决策者和数据分析师。 结论 《应用时间序列分析》是一本集理论深度、实践广度于一体的实用指南。我们相信，通过系统学习本书内容，读者不仅能够掌握一套强大的时间序列分析工具箱，更能培养出敏锐的数据洞察力，从而在日益复杂的数据驱动世界中，做出更明智、更有效的决策。我们期待本书能成为您在时间序列分析领域探索之旅中的良师益友。

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从一个资深研究人员的角度来看，这本书的魅力在于其对分析哲学和建模理念的深刻洞察。它不仅仅是关于“方法”的介绍，更是关于“思维方式”的传授。作者在讨论每一个模型时，都会首先追溯其背后的统计学假设和局限性，这一点至关重要，它教会我们如何谦逊地面对数据，认识到任何模型都只是对现实的近似。例如，在比较不同预测精度指标的优劣时，作者没有简单地推荐某一个“最佳”指标，而是结合了业务场景的成本和风险偏好来分析，这体现了一种高度成熟的、面向决策的分析观。对于那些追求深入理解模型内在机制而非仅仅停留在调参阶段的读者来说，这本书提供了极大的思想启发。它让你在写下`fit()`命令之前，就能在脑海中勾勒出数据可能存在的结构和潜在的陷阱，这才是真正的高阶技能。

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这本书的排版和设计着实让人眼前一亮，从封面到内页，都透露着一种严谨又不失现代感的气息。装帧结实，纸张的质感也很好，长时间阅读下来眼睛不会感到疲劳，这对于一本技术性较强的书籍来说非常重要。我尤其欣赏作者在章节布局上的用心，逻辑链条清晰，从基础概念的建立到复杂模型的阐述，过渡得非常自然。很多教材在理论推导上容易陷入枯燥，但这本却通过大量的图表和可视化案例，将抽象的数学概念具象化了。比如在讲解 ARIMA 模型时，对平稳性和差分的解释，配以实际金融数据的波动图，让人一下子就能抓住核心。而且，作者非常注重理论与实践的结合，每一章末尾的“实践小结”都像是一份简易的操作指南，让人跃跃欲试。对于我们这些需要快速上手解决实际问题的人来说，这种设计简直是福音。它不仅仅是一本教科书，更像是一位耐心的导师，引导你一步步走过复杂的分析过程。这种对读者体验的关注，在学术著作中是相当难得的。

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作为一名长期与数据打交道的从业者，我最看重的是工具的可操作性。这本书在这一点上做得极其出色，它没有停留在理论层面，而是将理论与主流的编程实现紧密地结合起来。它似乎预设了读者会使用某种主流的统计软件或编程语言进行实践，并提供了详尽的代码示例和运行结果的解读。我尝试跟着书中的步骤复现了几个复杂的季节性分解案例，代码逻辑清晰，注释到位，即便是对特定软件不甚熟练的新手，也能很快上手。更难能可贵的是，作者不仅展示了“如何做”，更深入地探讨了“为什么这么做”以及“结果意味着什么”。对于模型选择、残差诊断这些关键环节，都有非常细致的讨论，帮助我们建立起批判性思维，避免盲目套用公式。这种实践指导性极强的书籍，是工具书和学术专著之间一个非常成功的平衡点。

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我对这本书的深度和广度感到非常惊喜，它绝非市面上那些浮于表面的“入门速成”读物。作者在对经典时间序列方法进行深入剖析的同时，也毫不避讳地引入了许多前沿的研究方向。比如，关于高频数据处理和非线性模型的探讨，内容详实到足以支撑一篇硕士论文的研究。我特别关注了其中关于状态空间模型与卡尔曼滤波那几个章节，作者的处理方式极为精妙，没有简单地堆砌公式，而是通过巧妙的物理系统类比，将原本晦涩的迭代过程讲得透彻明了。这种“由浅入深，以简驭繁”的叙事风格，使得即便是初次接触这些高级主题的读者，也能建立起扎实的认知框架。书中引用的文献资料也非常权威且新颖，显示出作者深厚的学术功底和持续的关注度，这无疑大大提升了本书的学术价值和参考性，让人在学习过程中不断感受到知识的厚重感和前沿性。

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这本书在叙事节奏上把握得如同一次精心设计的旅程，张弛有度，引人入胜。开篇部分非常稳健，像是为新手铺设了一条平坦的欢迎地毯，让读者在没有压力的情况下建立对时间序列基本概念的直观认识。然而，随着章节的深入，难度曲线呈现出一种“阶梯式上升”的特点，每当你感觉自己刚刚掌握了一个新概念时，作者就会巧妙地引入一个更复杂的应用场景来挑战你的理解深度。这种不断推着读者走出“舒适区”的设计，极大地激发了我的学习热情。我发现自己不再是被动地接受知识，而是主动去思考如何将前一章的工具应用到下一章的难题中。这种由内而外的学习驱动力，才是好教材最核心的价值所在，它成功地将枯燥的分析过程，转化成了一种富有探索性的智力活动。

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还能再编得烂一点吗？！

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如果一本书连公式都能写错、让人在看书过程中因为各种错误中止数次，那么它实在不能被称之为教材。我不能因为这是自己老师编写的教材就昧着良心给个还看得过去的分数吧。

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如果一本书连公式都能写错、让人在看书过程中因为各种错误中止数次，那么它实在不能被称之为教材。我不能因为这是自己老师编写的教材就昧着良心给个还看得过去的分数吧。

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如果一本书连公式都能写错、让人在看书过程中因为各种错误中止数次，那么它实在不能被称之为教材。我不能因为这是自己老师编写的教材就昧着良心给个还看得过去的分数吧。

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看不太懂，像中国的大部分教课书一样，逻辑有，但解释不够清楚，原因你懂的！