应用时间序列分析（第四版）/21世纪统计学系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王燕 著

图书标签:

• 时间序列分析
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 预测
• 金融
• R语言
• Python
• 第四版
• 教材

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300222752

版次：4

商品编码：11851625

包装：平装

丛书名： 21世纪统计学系列教材

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：292

内容简介

随着计算机技术的普及，各行各业都积累了大量的历史观察数据。采用科学的方法挖掘历史数据中蕴含的有用信息，了解随机事件发生发展的规律，准确预测随机事件的未来发展趋势成为了很多行业的迫切需求。这些工作都属于时间序列分析的研究领域。
时间序列分析是应用统计学的核心基础课之一，也是计量经济学和统计预测学的核心内容。作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析有它非常特殊的、自成体系的一套分析方法。

前言/序言

《现代金融计量经济学：理论与实践》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代金融计量经济学知识体系。在快速发展的金融市场中，理解并掌握量化分析工具对于做出明智的投资决策、风险管理以及政策制定至关重要。本书将理论基础与实际应用相结合，带领读者穿越计量经济学在金融领域的广阔天地。 核心内容概述： 1. 基础概念与建模回顾： 时间序列数据特性： 深入探讨金融时间序列数据的独特性，如非平稳性（单位根）、异方差性（波动率聚集）以及自相关性。本书将从基本的时间序列概念出发，为后续复杂模型的理解奠定坚实基础。 经典回归模型在金融中的应用： 回顾并扩展经典的OLS回归模型，探讨其在资产定价、收益率分析以及市场效率检验等方面的应用局限，并引入修正方法。 2. 单方程时间序列模型： ARIMA 模型系列： 详细讲解自回归（AR）、移动平均（MA）以及两者的结合（ARMA）模型，并进一步深入ARMA模型的季节性变体（SARIMA）。本书将阐述如何识别、估计和诊断这些模型，并提供实际案例演示其在宏观经济指标预测、股票价格走势分析等场景下的应用。 条件异方差模型（ARCH/GARCH）： 重点分析金融市场中普遍存在的波动率聚集现象。读者将学习如何构建和解释ARCH、GARCH及其扩展模型（如EGARCH, GJR-GARCH），以捕捉和预测资产价格的波动风险，这对于风险管理和期权定价至关重要。 自回归条件异方差（ARCH）模型： 介绍ARCH模型的基本原理，解释如何通过过去的误差项来模拟当前的条件方差，并详细讲解其局限性。 广义自回归条件异方差（GARCH）模型： 深入剖析GARCH模型，说明其如何通过过去的误差项和过去的条件方差来刻画条件方差，并介绍GARCH(1,1)等常用形式。 EGARCH 和 GJR-GARCH 模型： 探讨能更好地捕捉金融资产收益率负面冲击和正面冲击不对称效应的EGARCH和GJR-GARCH模型，并分析它们在风险管理中的优势。 3. 多方程时间序列模型： 向量自回归（VAR）模型： 引入VAR模型，用于分析多个相互影响的金融时间序列变量之间的动态关系。本书将涵盖VAR模型的设定、估计、滞后阶数选择、因果关系检验（Granger因果检验）以及脉冲响应函数（IRF）和方差分解的解释，从而揭示宏观经济变量、利率、汇率以及资产价格之间的相互作用机制。 向量误差修正模型（VECM）： 在VAR模型的基础上，本书将深入讲解VECM，特别是在处理协整（cointegration）关系时。VECM能够描述变量间的长期均衡关系以及短期偏离均衡时的调整过程，这对于理解货币政策传导、资产价格的长期均衡等问题至关重要。 协整分析： 详细介绍协整的概念及其在金融市场的意义。读者将学习如何检验协整关系，并理解协整关系如何影响模型的构建和解释。 4. 模型诊断与选择： 残差诊断： 强调模型诊断的重要性，包括对残差的正态性、自相关性、异方差性以及异质条件异方差性的检验，以确保模型假设的有效性。 信息准则： 介绍AIC、BIC等信息准则在模型选择中的应用，帮助读者在众多备选模型中找出最优模型。 5. 高级主题与前沿应用： 状态空间模型与卡尔曼滤波： 引入状态空间表示和卡尔曼滤波技术，这是一种强大的框架，能够处理动态系统中的观测噪声和状态噪声，广泛应用于宏观经济预测、货币政策分析以及金融市场预测。 高频数据分析： 探讨金融高频数据（秒级、分钟级）的特点及其分析方法，如统计回测、量化交易策略开发中的应用。 大数据与机器学习在金融计量中的融合： 讨论如何将机器学习技术（如Lasso, Ridge回归，以及一些非线性模型）与传统计量经济学方法相结合，以应对海量金融数据，发现更复杂的模式，构建更精准的预测模型。 面板数据模型在金融中的应用： 介绍面板数据（cross-sectional and time-series data）的特点，以及在金融领域（如公司金融、银行监管）中常用的面板数据模型（固定效应模型、随机效应模型）及其在风险评估、公司价值分析中的应用。 本书特色： 理论严谨性与实践可行性并重： 在介绍每一个模型时，本书都力求解释清楚其背后的统计学原理和经济学含义，同时提供大量实际的金融数据分析案例，并指导读者如何使用常见的统计软件（如R, Python, Stata）实现模型。 循序渐进的教学设计： 从基础的时间序列概念到复杂的动态模型，本书的章节安排逻辑清晰，由浅入深，适合不同背景的读者。 丰富的案例研究： 每一个模型和技术都辅以精心设计的案例，这些案例来源于真实的金融市场数据，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 前沿视野： 本书不仅涵盖了金融计量经济学的经典内容，还关注了近年来出现的新技术和新应用，为读者提供对该领域未来发展趋势的洞察。 适用读者： 本书适合经济学、金融学、金融工程、统计学等专业的本科生、研究生，以及在金融机构（证券公司、基金公司、银行、保险公司等）从事量化分析、风险管理、投资研究、产品开发等工作的专业人士。对于希望提升自身量化分析能力的经济学和金融学研究者，本书也将提供宝贵的参考。 通过学习本书，读者将能够熟练运用现代计量经济学工具，深入理解金融市场的运作机制，并具备独立开展金融数据分析和模型构建的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织结构非常有逻辑性，从基础理论到高级应用，层层递进，给我的学习体验带来了极大的便利。最初，我被书中对时间序列基本概念的清晰定义所吸引，作者在介绍平稳性、自相关性等概念时，并没有仅仅停留在文字描述，而是通过大量的图例和数据模拟，将抽象的概念具象化，让我能够快速建立起直观的理解。随后，当学习到ARIMA模型时，作者更是将模型的理论推导、参数估计、模型诊断等环节一一展开，并结合实际案例进行演示，让我能够一步步地掌握如何从原始数据出发，构建一个有效的ARIMA模型。令我印象深刻的是，作者在讲解模型诊断时，对残差分析的重要性进行了重点强调，并列举了多种残差检验方法，这让我明白了模型拟合的好坏，关键在于对模型假设的检验。更进一步，当章节过渡到状态空间模型时，我感到眼前一亮。作者用一种非常清晰且易于理解的方式，将状态空间模型的理论框架引入，并详细介绍了卡尔曼滤波和EM算法在状态空间模型中的应用。我之前接触过一些状态空间模型的资料，但总是觉得难以入门，而这本书的讲解，无疑为我提供了一个绝佳的切入点。它让我明白了，看似复杂的模型，只要掌握了核心的数学思想和算法原理，也并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，尤其是在机器学习与时间序列分析的结合方面，给我带来了很多新的启发。我一直认为，虽然传统的统计模型在时间序列分析中扮演着重要角色，但机器学习方法在处理复杂模式、非线性关系以及大规模数据集方面具有独特的优势。这本书并没有回避这一点，而是专门开辟章节来探讨如何将神经网络（如RNN、LSTM）等模型应用于时间序列预测、异常检测等问题。作者在介绍这些模型时，不仅阐述了它们的数学原理，还详细讲解了如何在Python等编程环境中实现这些模型，并提供了相应的代码示例。我特别喜欢书中关于特征工程的讨论，它指出了在应用机器学习模型时，如何有效地从原始时间序列数据中提取有用的特征，以提高模型的预测性能。此外，作者还讨论了集成学习方法在时间序列预测中的应用，例如如何将多种模型的预测结果进行融合，以获得更鲁棒的预测。这种跨领域的融合，让我看到了时间序列分析的未来发展方向，也为我提供了更多解决实际问题的思路和方法。这本书让我意识到，掌握传统的统计方法固然重要，但拥抱新兴的机器学习技术，对于提升时间序列分析的能力同样不可或缺。

评分☆☆☆☆☆

我一直对时间序列分析在金融领域的应用非常感兴趣，而这本书在这方面的内容确实让我眼前一亮。作者在介绍传统的时间序列模型（如ARIMA）之后，花了相当大的篇幅来讨论GARCH族模型及其在波动率预测方面的应用。我了解到，传统的ARIMA模型在处理金融数据时，往往会忽略其重要的特性——波动率的聚集性。而GARCH模型，通过引入条件方差的概念，能够有效地捕捉到这种现象。书中的案例分析部分，作者选取了大量的真实股票市场数据，详细演示了如何使用GARCH模型来拟合和预测股票收益率的波动率。他不仅展示了模型的建立过程，还对模型的参数进行了详细的解释，并对预测结果的可靠性进行了评估。我印象深刻的是，作者在讲解EGARCH、GJR-GARCH等模型时，并没有简单地堆砌公式，而是深入浅出地解释了它们相较于标准GARCH模型的优势，以及在处理金融时间序列中遇到的特定问题（如杠杆效应）时的有效性。通过这些案例，我不仅学习到了具体的模型知识，更重要的是，我学会了如何根据金融数据的特点，选择合适的模型，并解读模型的输出结果。这本书为我提供了一个坚实的理论框架和一套实用的工具，让我能够更有信心地去探索金融市场中的时间序列奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理非平稳时间序列方面的讲解，对我来说是具有里程碑意义的。长久以来，我对于如何处理那些具有趋势和季节性的时间序列数据一直感到困惑。传统的统计模型往往要求数据是平稳的，而现实世界中的许多时间序列，如经济增长数据、气象数据等，往往是非平稳的。这本书的作者对差分、季节性差分等处理非平稳序列的方法进行了非常详尽的阐述，并且给出了清晰的数学推导和图示。我尤其欣赏作者对单位根检验（如ADF检验、PP检验）的深入讲解，这让我明白了如何科学地判断一个时间序列是否具有单位根，以及如何根据检验结果来选择合适的差分阶数。在学习了单位根检验之后，我才真正理解了ARIMA模型中“I”（Integrated）的含义，它不再是一个抽象的字母，而是代表着一种强大的数据处理能力。作者还介绍了协整（cointegration）的概念，这对于分析多个时间序列之间的长期均衡关系至关重要。通过对协整的深入学习，我开始能够理解经济学中一些复杂的变量之间的相互作用。总而言之，这本书为我打开了理解和处理非平稳时间序列的大门，让我能够更自信地应对那些看似“杂乱无章”的数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理时间序列数据中的周期性成分方面，给出了非常深入的讲解，这对于我理解和处理具有明显周期特征的数据非常有帮助。我之前在处理一些季节性非常强的数据时，常常感到力不从心，传统的ARIMA模型有时难以完全捕捉到这种周期性。这本书的作者在介绍傅里叶变换、小波分析等工具时，清晰地阐述了它们如何能够帮助我们分解和理解时间序列中的周期性成分。我特别喜欢书中关于如何使用这些工具来识别和量化周期长度，以及如何利用这些信息来构建更有效的预测模型。例如，在分析季度销售数据时，傅里叶变换能够帮助我们精确地确定“季度”这一周期，而小波分析则能够让我们看到周期性在不同时间段内的变化情况。作者还介绍了如何利用周期性信息来构造季节性ARIMA（SARIMA）模型，并通过大量的实例演示了SARIMA模型在处理具有明显季节性特征的时间序列数据时的强大能力。这本书让我明白，周期性并非仅仅是数据中的一个“杂音”，而是隐藏着重要信息的规律，通过恰当的工具，我们可以有效地将其提取并应用于分析和预测。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其严谨，每一个概念的提出都伴随着详尽的数学定义和推导，这对于我这样的学习者来说，既是挑战也是福音。我花了相当长的时间去消化第一章关于时间序列预处理的内容，作者对于异常值检测、缺失值插补的各种方法都进行了细致的描述，并且给出了相应的算法伪代码，这让我能够更直观地理解每种方法的原理和适用场景。虽然初读时会觉得有些晦涩，但随着反复研读和与自己手头数据进行比对，我逐渐体会到了这种严谨带来的好处——它让我避免了在后续的学习中产生概念上的混淆。作者并没有回避那些复杂的数学公式，而是以一种循序渐进的方式将它们引入，并辅以直观的图示来帮助理解。例如，在解释ARIMA模型时，作者不仅给出了模型的数学表达式，还通过各种自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形，生动地展示了不同阶数模型参数的含义，这比单纯的公式推导要有效得多。我尤其喜欢作者在讲解模型选择准则时，对AIC、BIC等指标的深入剖析，以及如何权衡模型的拟合优度和复杂度，这在实际应用中至关重要。这本书的严谨性，让我觉得它不仅仅是一本教材，更是一本能够指导实践的工具书，它教会我如何“看懂”时间序列数据，如何“理解”模型的背后逻辑，而不是仅仅停留在“套用公式”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于时间序列分析中的因果推断问题的探讨，为我提供了一个全新的视角，让我从单纯的预测转向了更深层次的理解。以往，我更多地关注如何预测未来的值，而很少思考数据之间的“因果”关系。这本书的作者引入了格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）等概念，并详细解释了其统计原理和局限性。我了解到，格兰杰因果关系检验能够帮助我们判断一个时间序列的过去值是否能够“预测”另一个时间序列的未来值，这在经济学、社会学等领域有着广泛的应用。作者通过一些经典的经济学案例，生动地展示了如何应用格兰杰因果关系检验来探索变量之间的潜在关系。例如，在分析失业率和通货膨胀率时，格兰杰因果关系检验能够帮助我们判断是失业率影响通货膨胀率，还是通货膨胀率影响失业率，或者两者之间不存在格兰杰因果关系。这不仅仅是简单的预测，更是对事物之间相互作用机制的深入理解。这本书让我明白，时间序列分析的意义不仅仅在于预测，更在于揭示数据背后的规律和因果链条，从而为决策提供更坚实的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常简洁大气，一种沉静的蓝色调，辅以烫金的书名和作者信息，在书架上显得格外引人注目。初拿到手，就能感受到纸张的厚度和质感，翻开扉页，印刷清晰，排版也很合理，大量的公式和图表穿插其中，但丝毫不会显得凌乱，反而有种严谨而有序的美感。我个人比较喜欢这种风格的书籍，感觉作者在内容的呈现上是下足了功夫的。虽然我目前只是初步翻阅，还没有深入到每一章节的学习，但从目录结构来看，它涵盖了时间序列分析的各个方面，从基础的概念、模型，到进阶的应用和前沿的研究方向，几乎无所不包。特别是看到关于状态空间模型、贝叶斯时间序列分析等章节的标题时，我更是充满了期待。我知道这些内容通常需要扎实的数学基础和大量的实践经验才能掌握，而这本书似乎是将这些复杂的理论以一种相对易懂的方式呈现出来，这对于我这样的非数学专业背景但又对时间序列分析充满兴趣的读者来说，无疑是一大福音。而且，它作为“21世纪统计学系列教材”的一员，想必其内容的更新性和学术严谨性都是有保障的。我尤其关注书中的案例分析部分，期望它们能够帮助我更好地理解抽象的理论，并将所学知识应用到实际问题中去，解决我在数据分析过程中遇到的种种难题。这本书的出现，让我觉得我学习时间序列分析的道路似乎变得更加清晰和有方向感了。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理时间序列数据中的异常值问题上，提供了非常全面且实用的方法，这对我日常的数据分析工作带来了巨大的帮助。我经常遇到这种情况：数据中存在一些突然出现的、与整体趋势不符的极端值，这些异常值如果不进行妥善处理，会对模型的拟合和预测产生严重的影响。这本书的作者对异常值的检测和处理方法进行了详细的介绍，从简单粗暴的阈值法，到更为 sophisticated 的基于模型的检测方法，都一一涵盖。我尤其欣赏作者在讲解基于模型检测方法时，不仅仅给出算法的描述，还详细解释了其背后的统计原理，以及为何这种方法能够有效地识别异常值。例如，在介绍基于ARIMA模型残差的异常值检测方法时，作者解释了为何偏离模型预测的极端残差往往预示着异常值的存在。此外，书中还提供了多种处理异常值的方法，包括删除、替换（用均值、中位数等）或者使用对异常值不敏感的模型。作者在讨论这些方法时，并没有简单地说哪种方法“最好”，而是根据不同的情况，给出相应的建议，这让我能够根据具体的数据特点和分析目标，做出更明智的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于如何评估时间序列模型预测性能的讲解，非常细致和全面，这对于我这样的初学者来说，至关重要。以往，我常常在模型拟合完成后，对于如何判断模型的优劣感到迷茫，不知道应该使用哪些指标，也不知道这些指标的含义和侧重点。这本书的作者在相关的章节中，详细介绍了常用的预测性能评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等等，并解释了它们各自的计算方式和解释意义。更重要的是，作者并没有仅仅列举这些指标，而是深入地探讨了如何根据具体的应用场景和数据特性，来选择最合适的评估指标。例如，在处理金融时间序列时，关注预测误差的相对大小可能比关注绝对误差更为重要，此时MAPE可能是一个更合适的选择。此外，作者还强调了交叉验证在评估模型泛化能力中的重要性，并介绍了几种适用于时间序列数据的交叉验证方法，如滚动预测窗口。这些详细的指导，让我明白了如何科学、客观地评估模型的预测效果，避免了仅仅依靠主观感受来判断模型的好坏，从而能够更有信心地选择最优模型。

评分☆☆☆☆☆

为了学习，买了这本随机过程，希望尽快投入学习中去。

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专业课书，印刷良好。很棒

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书是好书，比较经典的。纸张还行，急用。加油

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这一本比买的另一本好点，起码是完整的…

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质量好，配送快快递员非常好，每次都很满意，以后就在京东买东西，就是书的种类太少

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很不错的书，适合学习啦啦

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