應用時間序列分析 R軟件陪同（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

吳喜之，劉苗 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• R語言
• 計量經濟學
• 統計學
• 數據分析
• 預測
• 金融
• 經濟學
• 應用統計
• R軟件

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111587026

版次：2

商品編碼：12292495

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章應用統計係列

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：264

內容簡介

　　本書通過案例講述有關的概念和方法，不僅介紹瞭ARMA 模型、狀態空間模型、Kalman 濾波、單位根檢驗和GARCH 模型等一元時間序列方法，還介紹瞭很多新的多元時間序列方法，如綫性協整、門限協整、VAR 模型、Granger 因果檢驗、神經網絡模型、可加AR 模型和譜估計等. 書中強調對真實的時間序列數據進行分析，全程使用R 軟件分析瞭各個科學領域的實際數據，還分析瞭金融和經濟數據的例子.本書通俗易懂，理論與應用並重，可作為高等院校統計學和經濟管理等專業“時間序列分析”相關課程的教材，對金融和互聯網等領域的相關從業者也極具參考價值.

作者簡介

　　吳喜之，北京大學數學力學係學士，美國北卡羅來納大學統計係博士。中國人民大學統計學院教授、博士生導師。國內統計學界的學術帶頭人，國內推廣R語言的先驅。曾是國務院學位委員會統計學科評議組成員、概率統計學會常務理事、國傢教委概率統計教材組成員、國傢統計教材編審委員會委員。主要從事序貫分析、迴歸診斷、質量控製和模型選擇等方嚮的教學與研究，多次主持國傢自然科學基金項目。在國際重要學術刊物上發錶論文50多篇，著有近20部專著和教材，代錶性著作有《復雜數據統計方法》《非參數統計》等。曾在北京大學、南開大學、美國加州大學和北卡羅來納大學任教。

目錄

前言 iii
第1 章引言1
1.1 時間序列的特點1
1.2 時間序列例子2
1.3 R 軟件入門5
1.3.1 簡介5
1.3.2 動手8
1.4 本書的內容9
1.5 習題10
第2 章一元時間序列的基本概念和ARIMA 模型12
2.1 時間序列的平穩性及相關性度量12
2.1.1 平穩、自協方差函數和自相關函數13
2.1.2 差分算子和後移算子15
2.2 白噪聲16
2.3 隨機遊走18
2.4 趨勢平穩過程19
2.5 聯閤平穩性和互相關函數21
2.6 一般綫性模型21
2.7 MA 模型23
2.8 AR 模型26
2.9 ARMA 模型31
2.10 ARIMA 模型37
2.11 季節模型38
2.12 習題39
第3 章一元時間序列數據的擬閤及預測: ARIMA 及其他模型44
3.1 擬閤及預測的基本目的與預測精度的度量44
3.2 對序列自相關的混成檢驗46
3.3 ARIMA 模型的估計和預測46
3.3.1 ARMA 模型的最大似然估計46
3.3.2 ARMA 模型的矩估計方法47
3.3.3 ARMA 模型預測的基本數學原理48
3.4 簡單指數平滑55
3.5 Holt-Winters 濾波預測方法61
3.6 指數平滑模型的一些術語和符號63
3.7 時間序列季節性分解的LOESS 方法66
3.7.1 LOESS 方法簡介66
3.7.2 利用LOESS 做時間序列的季節分解67
3.8 迴歸用於時間序列73
3.9 時間序列的交叉驗證76
3.9.1 交叉驗證: 利用固定長度時間段的訓練集來預測固定長度的未來77
3.9.2 交叉驗證: 利用逐漸增加長度的訓練集來預測固定長度的未來80
3.10 更多的一元時間序列數據實例分析83
3.10.1 例1.4 有效聯邦基金利率例子83
3.10.2 澳洲Darwin 自1882 年以來月度海平麵氣壓指數例子88
3.10.3 中國12 個機場旅客人數例子96
3.10.4 例1.2 Auckland 降水序列例子102
3.11 習題109
第4 章狀態空間模型和Kalman 濾波簡介111
4.1 動機111
4.2 結構時間序列模型112
4.2.1 局部水平模型113
4.2.2 局部綫性趨勢模型113
4.2.3 季節效應114
4.3 一般狀態空間模型114
4.3.1 使用R 程序包解狀態空間模型的要點116
4.3.2 隨時間變化係數的迴歸116
4.3.3 結構時間序列的一般狀態空間模型錶示117
4.3.4 ARMA 模型的狀態空間模型形式119
4.4 Kalman 濾波123
第5 章單位根檢驗134
5.1 單整和單位根134
5.2 單位根檢驗138
5.2.1 DF 檢驗、ADF 檢驗以及PP 檢驗139
5.2.2 KPSS 檢驗144
第6 章長期記憶過程: ARFIMA 模型147
6.1 介於I(0) 及I(1) 之間的長期記憶序列147
6.2 ARFIMA 過程149
6.3 參數d 的估計151
6.3.1 參數d 的估計: 平穩序列情況151
6.3.2 參數d
的估計: 非平穩ARFIMA(p; d; q) 情況153
6.4 ARFIMA 模型擬閤例3.2 尼羅河流量數據153
第7 章GARCH 模型156
7.1 時間序列的波動157
7.2 模型的描述160
7.2.1 ARCH 模型160
7.2.2 GARCH 模型161
7.3 數據的擬閤162
7.3.1 例1.1 美國工業生産增長指數數據的擬閤162
7.3.2 例7.1 數據的擬閤165
7.4 GARCH 模型的延伸167
7.4.1 一組GARCH 模型168
7.4.2 FGARCH 模型族170
7.4.3 ARFIMA-GARCH 模型族擬閤例7.1 數據171
第8 章多元時間序列的基本概念及數據分析176
8.1 平穩性177
8.2 交叉協方差矩陣和相關矩陣178
8.3 一般綫性模型179
8.4 VARMA 模型180
8.5 協整模型和Granger 因果檢驗183
8.5.1 VECM 和協整183
8.5.2 協整檢驗188
8.5.3 Granger 因果檢驗193
8.6 多元時間序列案例分析196
8.6.1 加拿大宏觀經濟數據196
8.6.2 例8.2 加拿大宏觀經濟數據的協整檢驗和Granger 因果檢驗197
8.6.3 用VAR(2) 模型擬閤例8.2 加拿大宏觀經濟數據並做預測199
8.6.4 用VARX 模型擬閤例8.2 加拿大宏觀經濟數據並做預測202
8.6.5 用狀態空間VARX 模型擬閤例8.2 加拿大宏觀經濟數據204
8.7 習題207
第9 章非綫性時間序列208
9.1 非綫性時間序列例子208
9.2 綫性AR 模型211
9.3 自門限自迴歸模型212
9.3.1 一個門限參數的模型213
9.3.2 兩個門限參數的模型214
9.3.3 Hansen 檢驗216
9.4 Logistic 平滑過渡自迴歸模型217
9.5 神經網絡模型219
9.6 可加AR 模型221
9.7 模型的比較221
9.8 門限協整222
9.8.1 嚮量誤差修正模型222
9.8.2 嚮量誤差修正模型的估計223
9.8.3 關於嚮量誤差修正模型的Hansen 檢驗225
第10 章譜分析簡介228
10.1 周期性時間序列228
10.2 譜密度232
10.3 譜分布函數234
10.4 自相關母函數和譜密度235
10.5 時不變綫性濾波器239
10.6 譜估計242
10.6.1 通過樣本自協方差函數估計譜密度243
10.6.2 通過周期圖估計譜密度243
10.6.3 非參數譜密度估計246
10.6.4 參數譜密度估計249
附錄使用R 軟件練習251
參考文獻260

《應用時間序列分析 R軟件陪同（第2版）》—— 深入探索時間序列數據的奧秘與應用 本書並非一本簡單羅列統計公式或軟件命令的指南，而是一次係統、深入、實戰的時間序列分析之旅。我們旨在引領讀者穿越紛繁復雜的時間序列數據，揭示其內在規律，並藉助於強大而靈活的R語言工具，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。本書第二版在前版的基礎上，內容更為翔實，案例更加貼近現實，旨在為廣大統計學、經濟學、金融學、環境科學、工程技術等領域的研究者、學生以及數據分析從業者提供一份全麵且易於實踐的學習資源。 本書核心理念：理論與實踐的完美融閤 時間序列分析的核心在於理解數據隨時間變化的動態過程。本書堅守“理論支撐、實踐先行”的理念，力求在介紹每一個時間序列模型或方法時，都追溯其嚴謹的數學原理，但絕不止步於此。我們將重點放在這些理論模型如何映射到現實世界的數據模式，以及如何利用R語言的強大功能來具體實現這些模型的估計、診斷和預測。本書中的每一個章節都伴隨著精心設計的R語言代碼示例，這些代碼不僅展示瞭如何操作，更重要的是解釋瞭每一步操作背後的邏輯，讓讀者在動手實踐中鞏固理論，在解決問題的過程中深化理解。 內容深度與廣度：覆蓋時間序列分析的經典與前沿 本書內容涵蓋瞭時間序列分析的各個重要方麵，從基礎概念到高級模型，力求全麵且深入： 第一部分：時間序列分析基礎 認識時間序列數據： 我們將從最根本的層麵齣發，剖析時間序列數據的特性，包括其平穩性、自相關性、季節性、趨勢性等關鍵屬性。理解這些基本概念是後續深入分析的基石。我們將通過生動的可視化方法，幫助讀者直觀地感知這些特性。 數據預處理與可視化： 真實世界的數據往往充滿噪聲，需要進行有效的預處理。本書將詳細介紹各種數據清洗、平滑、變換（如對數變換、差分）等技術，並強調可視化在探索數據、識彆模式、檢驗假設過程中的關鍵作用。我們還將介紹R中強大的可視化包，如`ggplot2`，用於生成專業、美觀的時間序列圖。 平穩時間序列模型： AR（自迴歸）模型： 深入解析AR模型的原理，包括如何確定模型的階數（ACF、PACF圖的解讀），如何進行模型估計，以及如何評估模型擬閤優度。 MA（移動平均）模型： 闡述MA模型的構成，及其與AR模型的相互關係。 ARMA（自迴歸移動平均）模型： 整閤AR和MA模型，介紹ARMA模型在描述更復雜時間序列動態方麵的優勢，以及模型選擇的策略。 非平穩時間序列模型： ARIMA（自迴歸積分滑動平均）模型： 這是本書的核心內容之一。我們將詳細講解ARIMA模型的建立過程，包括差分操作的必要性，如何確定模型階數（p, d, q），模型參數的估計與檢驗，以及模型診斷（殘差分析）。本書將提供豐富的案例，展示如何利用ARIMA模型處理具有趨勢和季節性的數據。 SARIMA（季節性自迴歸積分滑動平均）模型： 針對具有明顯季節性模式的時間序列，SARIMA模型是必不可少的工具。本書將詳細介紹SARIMA模型的結構，包括季節性階數的確定，模型參數的估計與診斷。 模型診斷與殘差分析： 任何時間序列模型都不可能完美擬閤數據，殘差的性質是評估模型優劣的關鍵。我們將詳細介紹殘差分析的方法，包括檢驗殘差的白噪聲性（Ljung-Box檢驗）、正態性等，並指導讀者如何根據診斷結果調整模型。 第二部分：高級時間序列模型與技術 GARCH族模型（條件異方差模型）： 金融時間序列分析中，波動率的建模至關重要。本書將深入介紹GARCH模型及其各種變種（EGARCH, GJR-GARCH等），用於捕捉金融資産價格的波動聚集現象，並解釋其在風險管理、期權定價等方麵的應用。 協整與嚮量自迴歸（VAR）模型： 當存在多個相互關聯的時間序列時，協整和VAR模型能夠揭示它們之間的長期均衡關係和動態聯係。本書將詳細介紹協整檢驗、VAR模型的建立、參數估計、模型檢驗以及脈衝響應函數、方差分解等應用。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 狀態空間模型提供瞭一種統一的框架來描述和估計各種時間序列模型。本書將介紹狀態空間模型的基本思想，並重點闡述卡爾曼濾波在處理動態係統、估計隱藏狀態以及進行實時預測中的強大能力。 時間序列預測與模型評估： 預測是時間序列分析的最終目標之一。本書將介紹多種預測方法，包括點預測、區間預測，並討論如何對預測模型進行科學的評估（如RMSE, MAE, MAPE等指標）。我們將強調在不同應用場景下選擇閤適的預測模型和評估指標的重要性。 非綫性時間序列模型： 隨著數據復雜性的增加，綫性模型可能無法充分捕捉時間序列的動態。本書將初步介紹一些非綫性時間序列模型，為讀者打開探索更復雜動態的大門。 第三部分：R語言在時間序列分析中的應用實踐 R語言作為一款開源、免費且功能強大的統計分析軟件，在時間序列分析領域擁有無可比擬的優勢。本書將貫穿始終地展示如何利用R語言實現上述所有理論模型的分析過程。 核心R包介紹： 我們將重點介紹R中處理時間序列數據的核心包，如`ts`、`zoo`、`xts`等，以及用於模型擬閤、診斷和預測的專業包，例如`forecast`、`tseries`、`vars`、`MTS`、`rugarch`等。 數據導入與管理： 詳細指導讀者如何將各種格式的時間序列數據導入R，並進行高效的數據管理和操作。 模型實現與可視化： 提供大量可執行的R代碼，演示如何使用這些包來構建、估計、診斷和預測各種時間序列模型。每一個代碼片段都經過精心設計，力求清晰易懂，方便讀者復製、修改和應用。 案例研究： 本書的另一大亮點是豐富的案例研究。我們將選取經濟、金融、環境、工程等多個領域的真實數據集，一步一步地展示如何運用書中所學的知識和R語言工具來分析這些數據，並得齣有意義的結論。這些案例不僅是理論知識的實踐，更是激發讀者思考和解決實際問題的絕佳範例。 本書的獨特價值與目標讀者 獨特價值： 注重實際應用： 本書強調理論知識在實際問題中的應用，而非純粹的理論推導。 R語言深度集成： R語言代碼貫穿始終，提供完整的解決方案，使學習者能夠立即動手實踐。 結構清晰，循序漸進： 內容從基礎到高級，邏輯嚴謹，適閤不同水平的學習者。 案例豐富，貼近現實： 豐富的實際案例幫助讀者理解模型的適用場景和分析過程。 第二版內容更新： 吸收前版反饋，內容更加完善，增加更多前沿模型和實踐技巧。 目標讀者： 統計學、經濟學、金融學、數學等相關專業的本科生和研究生： 為他們提供係統紮實的時間序列分析理論基礎和實踐技能。 從事數據分析、量化研究、金融工程、市場預測等工作的專業人士： 幫助他們提升在時間序列數據分析方麵的專業能力，解決工作中遇到的實際問題。 對時間序列分析感興趣的科研人員和工程師： 為他們提供一個全麵深入的學習資源，掌握分析復雜動態數據的方法。 任何希望掌握如何從時間序列數據中提取有價值信息並進行有效預測的讀者。 結語 《應用時間序列分析 R軟件陪同（第2版）》旨在成為您進行時間序列分析的得力助手和忠實夥伴。我們相信，通過本書的學習，您不僅能夠掌握時間序列分析的精髓，更能熟練運用R語言這一強大工具，在數據驅動的時代，從錯綜復雜的時間序列中洞察規律，做齣更明智的決策。我們期待與您一同踏上這段精彩的時間序列分析探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業工作的分析師，我經常需要處理和分析大量的金融時間序列數據，比如股票價格、匯率、利率等。時間序列的波動性和周期性對我來說是日常工作中的重要研究對象。在工作實踐中，我發現市麵上很多關於時間序列分析的書籍，要麼年代久遠，要麼缺乏對金融領域應用的針對性，這讓我很難找到能夠直接解決我工作痛點的資料。這本書的“第2版”字樣讓我對其內容的更新和完善抱有較高的期望，這錶明作者一直在關注該領域的發展，並根據最新研究成果和實踐需求對書籍進行修訂。我特彆關注的是它在應用方麵的深度和廣度，尤其是能否涵蓋一些在金融建模中常用到的時間序列模型，例如ARIMA模型、GARCH族模型，以及一些狀態空間模型在金融市場預測中的應用。此外，如果書中能夠提供一些實際的金融數據集的案例分析，並展示如何使用R語言進行數據處理、模型建立、結果解釋和預測，那對我來說將是巨大的幫助。我希望這本書能夠幫助我提升在金融時間序列分析方麵的技能，從而更好地理解和預測金融市場的動態。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版信息讓我産生濃厚的興趣。作為一名長期關注應用統計領域發展的學者，我深知時間序列分析在現代科學研究和工程實踐中的重要性。一本高質量、與時俱進的教材能夠極大地推動該領域的研究和應用。“第2版”的更新，意味著它很可能已經吸收瞭近年來時間序列分析領域的新進展，例如在機器學習與時間序列結閤方麵的最新成果，或者在處理高頻、大數據集方麵的新方法。我特彆關注的是該書在理論嚴謹性與工程應用之間的平衡。我希望它在深入探討時間序列模型（如狀態空間模型、貝葉斯時間序列方法等）的數學原理的同時，也能提供清晰的、在R語言環境下可操作的實現方案。如果書中能夠包含一些跨學科的應用案例，例如在環境科學、醫學、通信工程等領域的實際問題，並展示如何運用R語言進行建模和分析，這將極大地拓展讀者的視野，並激發新的研究思路。一本好的學術專著，不僅要傳授知識，更要激發思考，我期待這本書能在這方麵有所體現。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀計量經濟學碩士的學生，時間序列分析是我們課程中的重要組成部分。在尋找相關教材時，我被這本書的副標題“R軟件陪同（第2版）”所吸引。在我看來，一本優秀的教材不僅要講清楚理論，更要能夠指導我們如何將這些理論應用到實際問題中。很多教材在理論講解上做得很好，但在實際操作層麵卻顯得不足，或者提供的代碼示例不夠清晰易懂，這讓學習者在實踐中感到舉步維艱。而這本書明確提齣“R軟件陪同”，這讓我看到瞭將理論與實踐完美結閤的希望。我期待它能夠提供清晰、可運行的R代碼示例，並且對代碼的每一個部分進行詳細的解釋，讓我們能夠理解其背後的邏輯，而不是簡單地復製粘貼。同時，我希望這本書能夠涵蓋時間序列分析中一些前沿的、在實際研究中常用的模型和方法，例如一些非綫性模型、狀態空間模型等，並且能夠針對這些模型在R軟件中的實現給齣詳細的指導。我需要一本能夠幫助我獨立完成時間序列數據分析的工具書，而這本書似乎正是為此而生。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很吸引人，簡潔而專業，讓人一眼就能感受到這是一本關於數據分析的嚴謹之作。我是在一次偶然的機會下，在書店裏翻閱到它的。當時我正好在尋找關於時間序列分析方麵的學習資料，市麵上有很多同類的書籍，但很多要麼過於理論化，要麼過於碎片化，難以係統學習。這本書的排版和字體都非常舒適，翻閱起來讓人心情愉悅。我隨便翻瞭幾頁，發現它不僅在理論闡述上深入淺齣，而且在實操方麵也提供瞭非常詳細的指導。特彆是它提到瞭“R軟件陪同”，這對我來說是一個巨大的吸引力，因為我一直希望將理論知識與實際操作相結閤，而R語言作為一款強大的開源統計分析軟件，無疑是最佳選擇。它的章節目錄清晰明瞭，從基礎概念到高級應用，循序漸進，讓我對整個學習路徑有瞭清晰的認識。雖然還沒有深入閱讀，但僅僅是初步的瀏覽，就讓我對這本書的專業性和實用性充滿瞭期待。我感覺這不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的導師，隨時準備在我學習的道路上提供幫助和指導。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據科學充滿熱情，並且在業餘時間努力學習各種分析技能的愛好者。之前，我接觸過一些基礎的統計學知識，也嘗試過使用Python進行數據分析，但總感覺在時間序列分析這個領域，我缺乏一個係統、深入的指導。很多網絡上的教程往往零散且不係統，讓我難以形成完整的知識體係。當我看到這本書的介紹時，我的第一感覺就是“找到瞭”！“R軟件陪同”這個點簡直太棒瞭，因為我最近正在學習R語言，並且深深被它的強大和靈活所吸引。我希望這本書能夠像一個耐心的老師，一步一步地引導我理解時間序列分析的核心概念，比如平穩性、自相關、偏自相關等，並且能夠教會我如何使用R語言來實現這些概念的檢驗和分析。我期待書中能夠包含豐富的圖錶和可視化示例，幫助我更直觀地理解數據和模型。另外，我希望它不僅僅是理論的羅列，更要注重實際操作的指導，讓我能夠親手完成數據的導入、清洗、模型選擇、參數估計、模型診斷以及預測等全過程。