應用時間序列分析 R軟件陪同（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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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
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