具体描述
编辑推荐
上海市教委重点课程建设项目，上海财经大学精品课程本教材系列的编写大纲和书稿经过教材编审委员会的多次反复论证、认真讨论，力求体现以下特点：
在考虑面向财经类统计学专业课堂使用的同时，考虑“大统计学”专业的需求，力求选材做到“精”和“新”。
广泛吸收国内外优秀教材的成果进行内容设计，在系统介绍基本理论和基本方法的同时，注意介绍新的成熟的内容，以及统计学在实际问题中的应用。
教材编写注重计算机的应用，根据教材的具体内容选讲相应的统计软件，提高学生熟练运用统计方法和计算机技术解决实际的能力。
内容简介
《应用时间序列分析》作为系列教材的一种，着重讨论经典的AKMA模型，同时又对最新的时间序列模型加以介绍，例如ARCH模型族（自回归条件异方差模型）、ECM模型（误差修正模型）和处理高频数据的ACD模型自回归条件持续期模型），等等。教材编写简明，内容通俗，公式表述严谨，既保证了较为完整的统计理论体系，又努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透。每章后都有相关的统计软件知识介绍，以让学生熟练掌握相关统计软件并用于应用时间序列分析上。学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识，也要具备微积分和线性代数知识。《应用时间序列分析》可以作为统计学、数学以及经济学等专业的教材。为便于教师课堂教学，《应用时间序列分析》中的所有数据和PPT均刻录有光盘，需要的老师可直接发送到unionw@sina.com免费索取。
内页插图
目录
第一章 时间序列分析概论§1.1 时间序列的定义和例子
§1.2 时间序列分析方法简介
§1.3 时间序列分析软件
习题一
EVIEWS软件简介（Ⅰ）
第二章 时间序列分析的基本概念
§2.1 随机过程
§2.2 平稳过程的特征及遍历性
§2.3 线性差分方程
§2.4 时间序列数据的预处理
习题二
EVIEWS软件介绍（Ⅱ）
第三章 线性平稳时间序列分析
§3.1 线性过程
§3.2 自回归过程AR（p）
§3.3 移动平均过程MA（q）
§3.4 自回归移动平均过程ARMA（p，q）
§3.5 自相关系数与偏相关系数
习题三
第四章 非平稳时间序列和季节序列模型
§4.1 均值非平稳
§4.2 自回归求和移动平均模型（ARIMA）
§4.3 方差和自协方差非平稳
§4.4 季节时间序列（SARIMA）模型
习题四
第五章 时间序列的模型识别
§5.1 自相关和偏自相关系数法
§5.2 F 检验法
§5.3 信息准则法
习题五
第六章 时间序列模型参数的统计推断
§6.1 自协方差系数的参数估计
§6.2 ARMA（p，q）模型参数的矩估计
§6.3 ARMA（p，q）模型参数的极大似然估计
§6.4 ARMA（p，q）模型参数的最小二乘估计
§6.5 ARMA（p，q）模型的诊断检验
§6.6 ARMA（p，q）模型的优化
习题六
EVIEWS软件介绍（Ⅲ）
第七章 平稳时间序列模型预测
§7.1 最小均方误差预测
§7.2 对AR模型的预测
§7.3 MA模型的预测
§7.4 ARMA模型的预测
§7.5 预测值的适时修正
习题七
EVIEWS软件介绍（Ⅳ）
第八章 非平稳和季节时间序列模型分析方法
§8.1 ARIMA模型的分析方法
§8.2 季节时间序列模型的分析方法
习题八
EVIEWS软件介绍（Ⅴ）
第九章 非线性时间序列模型
§9.1 非线性时间序列模型
§9.2 条件异方差模型
习题九
EVIEWS软件介绍（Ⅵ）
第十章 多元时间序列分析
§10.1 多元平稳时间序列建模
§10.2 虚假回归
§10.3 单位根检验
§10.4 协整
§10.5 误差修正模型
习题十
EVIEWS软件介绍（Ⅶ）
第十一章 （超）高频数据的建模与分析简介
§11.1 （超）高频数据的特点
§11.2 （超）高频数据与ACD模型
§11.3 交易持续期的集聚性
§11.4 UHF-GARCH模型
习题十一
附录1 数据
附录2 常见分布表
参考文献
前言/序言
时间序列分析是统计学中的一个非常重要的分支，是以概率论与数理统计为基础、计算机应用为技术支撑，迅速发展起来的一种应用性很强的科学方法。时间序列是变量按时间间隔的顺序而形成的随机变量序列，大量自然界、社会经济等领域的统计指标都依年、季、月或日统计其指标值，随着时间的推移，形成了统计指标的时间序列，例如，股价指数、物价指数、GDP和产品销售量等等都属于时间序列。时间序列分析就是估算和研究某一时间序列在长期变动过程中所存在的统计规律性，通过对这些数据的有效分析，无疑可以提高经营决策水平。特别是近些年来计算机运用和技术的迅速发展，以及有关统计软件的日益普及，为在实际问题中进行大规模、快速、准确地对时间序列进行分析提供了有力的技术支撑。随着统计学在中国被确立为一级学科，统计学专业的课程设置已有了较大的变化，加强推断统计内容的学习和应用已成为中国统计学界的共识。为了适应新的统计学学科体系和财经类统计学专业教学的需要，我们决定编写一套适应新时期需要的系列教材——复旦博学·21世纪高校统计学专业教材系列。
作为系列教材之一，《应用时间序列分析》是其中较为重要的一本教材。本书写作的指导思想是：既要保持较为严谨的统计学理论体系，又要努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件较全面地系统介绍时间序列分析的实用方法。为了贯彻这一指导思想，本书将系统介绍时间序列分析的基本理论和方法，在理论上，本书着重讨论经典的ARMA模型，同时又对最新的时间序列模型加以介绍，例如ARCH模型族（自回归条件异方差模型）、ECM模型（误差修正模型）和处理高频数据的ACD模型（自回归条件持续期模型）等等。中心主题是判断序列的平稳性，模型识别，建立时间序列模型，评价拟合效果，并且作出结论。
全书分为十一章。第一章介绍了时间序列分析的基本思想和一般理论，讨论了时间序列分析的主要任务和建模过程。
用户评价
这本书的出版，无疑为博学21世纪高校统计学专业教材系列增添了浓墨重彩的一笔。作为一名多年从事统计教学和研究的教师，我深知一本优秀的教材对于培养新一代统计人才的重要性。《应用时间序列分析》这本书，在内容的选择和编排上，都展现了编者深厚的功底和前瞻性的视野。它不仅涵盖了时间序列分析最核心的理论知识，如平稳性检验、自相关与偏自相关函数、ARIMA模型、向量自回归模型（VAR）等，更重要的是，它紧密结合了当前数据科学和大数据时代的特点，引入了状态空间模型、卡尔曼滤波、以及机器学习方法在时间序列预测中的应用等前沿内容。这使得教材的内容既保持了经典理论的严谨性，又具有时代的前进性，能够有效地引导学生接触并掌握最新的研究动态和技术工具。在讲解方法上，本书也颇具匠心。它注重理论与实践的结合，每个模型、每个方法都配以详细的理论推导和清晰的数学表达，同时又不乏直观的解释和生动的例子，让学生在理解理论的同时，能够建立起直观的认识。书中大量的案例分析，均来源于实际的经济、金融、环境、工程等领域，使得学生在学习过程中，能够深刻体会到时间序列分析在解决实际问题中的强大力量。此外，本书的语言风格也十分考究，既保持了学术的严谨性，又不失通俗易懂，避免了过于晦涩的术语堆砌，使得不同背景的学生都能够相对轻松地进行学习。对于我们高校教师而言，这样一本内容丰富、结构合理、紧跟时代步伐的教材，无疑是我们进行教学改革、提升教学质量的有力支撑，也为培养具备扎实理论基础和实践能力的高素质统计人才提供了坚实的保障。
评分我是一名对统计学充满热情但又对数学公式感到些许头疼的读者。当我在书店看到《应用时间序列分析》这本书时，我被它的封面设计和标题所吸引。翻开书页后，我惊喜地发现，这本书的讲解方式恰恰是我所需要的。作者非常善于运用类比和图示来解释复杂的概念。例如，在讲解随机游走模型时，作者将股票价格的随机变动比作一个人在迷雾中随意行走，每一步的方向和大小都无法预测，但长期来看，它会朝着某个方向“漂移”。这种形象的比喻，让我能够轻松理解模型的含义，而无需沉浸在复杂的数学证明中。书中对于模型的选择和评估部分，也做得非常细致。它会详细说明各种模型适用的场景，以及如何通过AIC、BIC等信息准则来选择最优模型，同时还会强调模型诊断的重要性，例如残差分析、白噪声检验等，确保模型的有效性。我还在书中学习到了如何处理缺失值、异常值等常见的数据问题，以及如何利用可视化技术来展示时间序列的特征和预测结果。这本书让我感觉，时间序列分析并没有想象中那么难，它可以通过系统性的学习和实践，掌握并应用于各种领域。我甚至觉得，这本书的讲解方式，完全可以作为面向非统计专业人士的时间序列入门教程。
评分作为一名统计学专业的学生，我认为一本优秀的教材不仅要传授知识，更要培养学生的思维方式和解决问题的能力。《应用时间序列分析》这本书，在这方面做得非常出色。它不仅仅是一本知识的堆砌，更像是一本“思维训练手册”。书中对于各种时间序列模型的讲解，都遵循着“问题-模型-应用-评估”的逻辑链条，让学生能够理解模型是如何从实际问题中产生的，以及如何有效地应用于解决问题，并最终评估其效果。我特别喜欢书中关于“模型选择”的章节，作者详细列举了多种模型选择的标准，如信息准则、交叉验证等，并结合实际案例，指导学生如何综合运用这些标准来做出最优决策。这种“权衡利弊，择优而选”的思维方式，对于培养学生的批判性思维和决策能力至关重要。此外，本书还鼓励学生进行实证分析，提供了大量可供练习的数据集和R语言代码示例，让学生在动手实践中巩固所学知识，并体验数据分析的乐趣。我在这本书的学习过程中，不仅掌握了时间序列分析的各种方法，更重要的是，我学会了如何像一名真正的统计学家那样去思考问题，去分析数据，去解释结果。这本书让我对统计学产生了更浓厚的兴趣，也为我未来的学术研究和职业生涯打下了坚实的基础。
评分我是一个对数据背后隐藏的规律特别着迷的读者，而时间序列分析无疑是揭示这种规律最有效的工具之一。在这本《应用时间序列分析》之前，我尝试过不少其他的资料，但总觉得它们要么过于理论化，让我难以落地；要么过于碎片化，缺乏系统性。直到我翻开这本书，才找到了我真正想要的。它的内容组织逻辑非常清晰，从最基础的“什么是时间序列”开始，一步步引导我进入更复杂的领域。我尤其欣赏它在介绍模型构建时，那种“为什么需要这个模型，它解决了什么问题”的思路，而不是直接告诉“怎么用”。比如，在讲解季节性ARIMA模型时，它会先讨论周期性模式对预测的挑战，然后引出SARIMA模型是如何通过引入季节性项来解决这个问题的，这种循循善诱的方式，让我能够真正理解模型的“存在意义”，而不是死记硬背公式。书中的图示也做得非常出色，很多时候，一张图胜过千言万语。例如，在解释平稳性的概念时，作者巧妙地运用了不同时间序列图的对比，让我一眼就能看出非平稳序列的“飘忽不定”和“变异性”，以及平稳序列的“稳定”和“可预测性”。我还在学习过程中，利用书中提供的R代码，对一些公开数据集进行了复现，当我亲眼看到模型能够捕捉到数据中的趋势和季节性，并给出令人信服的预测时，那种成就感是难以言表的。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，它教会我的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维方式。
评分在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的趋势信息，是我一直在思考的问题。这本书《应用时间序列分析》恰好满足了我这一需求。它不是一本仅仅停留在理论层面讨论数学公式的书，而是真正将时间序列分析的思想和方法，融入到实际应用场景中。我尤其喜欢它在讲解非平稳时间序列处理时，所采用的“先有挑战，再有方法”的叙事方式。比如，在讨论单位根检验的必要性时，它会先说明非平稳序列可能导致的伪回归问题，以及给预测带来的巨大误差，然后才引出ADF检验、PP检验等方法，并解释这些方法是如何工作的。这种方式让我能够深刻理解每一种统计检验和模型诞生的“初心”，而不是机械地套用。书中对各种模型的优缺点分析也非常到位，它不会片面地宣传某个模型有多么神奇，而是会告诉你，在什么情况下，哪种模型更适合，以及需要注意哪些潜在的问题。例如，在比较ARIMA模型和指数平滑法时，它会详细分析两者的适用范围和预测精度差异，并指导读者如何根据数据的特性来选择更优的模型。我还在学习过程中，尝试用书中提供的案例代码，分析了自己收集的一些城市交通流量数据，结果发现这本书中的方法论，对于理解和预测城市交通的周期性波动，有着非常直观的效果。这种将理论与实践相结合的学习体验，让我对时间序列分析的理解上升到了一个新的高度。
评分作为一名在工作中经常需要处理时间序列数据的数据分析师，我一直在寻找一本能够真正帮助我提升实战能力的教材。《应用时间序列分析》这本书，完全超出了我的预期。它在理论深度和实践广度上都做得非常出色。我尤其欣赏它在讲解各种模型时，都会提及模型的假设条件、局限性以及在实际应用中可能遇到的问题，这让我能够更加批判性地看待模型，而不是盲目地套用。例如，在介绍VAR模型时，书中不仅详细讲解了其在多变量时间序列分析中的应用，还强调了模型解释的复杂性以及对数据质量的要求，这对于我们理解和运用VAR模型非常有指导意义。此外，本书还引入了一些更高级的主题，如状态空间模型、卡尔曼滤波等，这些内容对于处理更加复杂、动态的时间序列数据非常有帮助。书中提供的案例分析，很多都来自于实际的业务场景，比如供应链预测、销售额预测等，这让我能够直接将学到的知识应用到我的工作中，解决实际遇到的问题。而且，书中对不同模型之间的比较分析也非常到位，能够帮助我根据具体业务需求，选择最合适的分析方法。总而言之，这本书不仅是学习时间序列分析理论的绝佳教材，更是提升数据分析实战能力的得力助手。
评分作为一名金融学专业的学生，我一直对如何利用历史数据来预测未来的市场走向感到困惑。时间序列分析一直是我学习中的一个难点，但这本书的出现，彻底改变了我的看法。《应用时间序列分析》的特别之处在于，它将金融领域中常见的各种时间序列问题，如股票价格波动、利率变动、通货膨胀预测等，都融入到了案例分析之中。这让我能够立即将书中的理论知识与我所学的专业知识联系起来，学习起来更有针对性和目的性。书中对于GARCH模型在刻画金融时间序列波动性的讲解，我尤为印象深刻。它详细阐述了GARCH模型如何捕捉金融市场中常见的“波动性聚集”现象，以及如何利用它来量化和预测风险。作者还提供了构建和评估GARCH模型的详细步骤，并配以实际的金融数据分析实例，让我能够清晰地理解模型的应用流程。此外，本书在介绍协整分析时，也着重强调了其在研究资产之间长期均衡关系上的应用，这对于理解金融市场中的联动效应至关重要。作者在讲解过程中，善于使用金融领域的术语，但同时又会给出清晰的解释，使得非统计学专业的读者也能够理解。我甚至觉得，这本书可以作为金融风险管理、资产定价等课程的辅助读物，因为它提供了将统计学理论与金融实践相结合的绝佳范例。这本书让我看到了时间序列分析在金融领域的巨大潜力，也为我未来的研究和职业发展打下了坚实的基础。
评分我是一名对金融市场波动性特别感兴趣的读者，而《应用时间序列分析》这本书，在这方面给予了我极大的启发。书中关于时间序列波动性建模的部分，可以说是非常详尽和深入的。从基础的ARCH模型，到更高级的GARCH族模型，再到EGARCH、GJR-GARCH等非对称GARCH模型，作者都进行了清晰的阐述，并结合了金融市场的实际案例，展示了这些模型如何捕捉到金融资产价格中的“聚类波动”现象，以及如何用于风险管理和期权定价。我尤其欣赏作者在讲解这些模型时，所使用的数学推导和解释都非常严谨，但同时又保持了很好的可读性，让我能够理解模型的内在机制，而不是仅仅停留在调包侠的层面。书中的图示也非常有帮助，通过一系列精确绘制的图表，能够直观地展示不同模型的拟合效果和预测能力。我还学习到了如何进行波动率预测，以及如何将波动率信息应用于投资组合构建中。这本书不仅仅是教会我如何使用工具，更重要的是，它让我理解了金融市场中时间序列数据的独特属性，以及如何利用统计学的方法来揭示这些属性背后的规律。对于任何对金融时间序列分析感兴趣的读者来说，这本书都是一本不可多得的宝藏。
评分这本书简直是统计学爱好者的福音，尤其是像我这样对时间序列分析领域充满好奇但又觉得传统教材过于枯燥乏味的读者。拿到这本《应用时间序列分析》，第一感觉就是它摆脱了以往刻板的学术风格，用一种更加贴近实际应用的方式来呈现复杂的概念。我特别喜欢它在讲解ARIMA模型时，并没有直接抛出复杂的数学公式，而是循序渐进地从白噪声、平稳性等基础概念入手，通过生动形象的比喻和大量的图表，让我能够直观地理解模型的内在逻辑。书中对于参数的解释也格外清晰，比如在讨论p、d、q这三个参数时，它会详细分析不同取值对模型拟合效果的影响，并配以实际案例，让我能够迅速掌握如何根据数据特征来选择合适的模型阶数。更让我惊喜的是，它还介绍了模型诊断的多种方法，如残差分析、ACF/PACF图等，并指导读者如何根据诊断结果来改进模型，这个过程就像是在进行一场精密的“数据手术”，既严谨又充满乐趣。而且，这本书并没有止步于理论层面，它还提供了不少使用R语言进行时间序列分析的实操代码，这些代码都经过了精心设计，易于理解和复用，让我能够立刻将学到的知识付诸实践，而不是仅仅停留在纸上谈兵。对于那些希望在毕业论文或者实际工作中运用时间序列分析方法的学生或从业者来说，这本书无疑提供了一条高效的学习路径。它真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，不仅教会你如何使用模型，更重要的是让你理解模型背后的原理，从而能够灵活应对各种复杂的数据场景。我甚至觉得，这本书的讲解方式，能够帮助很多之前对统计学望而却步的同学，重新燃起学习的热情。
评分这本书的出现，对于统计学专业本科生来说，简直是一场及时雨。我作为一名大三学生，在学习统计学的过程中，对时间序列分析一直有些畏惧，觉得它要么数学推导复杂，要么应用门槛很高。然而，《应用时间序列分析》这本书，用一种非常友好的方式，将这个看似高冷的领域变得触手可及。它从最基础的“序列”的概念入手，逐步引申到时间序列的特性，如趋势、季节性、周期性等，并通过大量的图例，让这些抽象的概念变得生动形象。我特别喜欢书中关于“平稳性”的讲解，作者用了非常通俗易懂的语言，解释了为什么平稳性如此重要，以及如何通过差分等方法来达到平稳。在学习ARIMA模型时，它并没有一上来就抛出公式，而是先讲解了AR模型和MA模型各自的特点，然后才将它们结合起来，形成ARIMA模型，这种“拼图”式的讲解方式，让我能够逐步理解模型的构建过程。而且，书中的案例都非常贴近生活，比如分析天气数据、经济数据等，这让我感觉学习到的知识是“有用”的，而不是仅仅停留在书本上。更重要的是，它还提供了使用R语言进行实际操作的指导，包括数据读取、模型拟合、结果解释等，这些实践性的内容，对于我们这些想要动手实践的学生来说，简直是太及时了。这本书让我感觉，统计学不再是冰冷的数字和公式，而是能够解决实际问题的强大工具。
评分教学参考书，买来备着
评分挺好的
评分好评
评分书感觉像盗版的，纸质很差劲，但是物流快。
评分在京东买书是因为取货方便
评分好
评分物流非常慢，5.4下的单，5.8才到，关键是送来的东西还是坏的，体验非常差
评分不错 不错 挺满意的
评分书很经典 不错不错
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