具體描述
編輯推薦
上海市教委重點課程建設項目，上海財經大學精品課程本教材係列的編寫大綱和書稿經過教材編審委員會的多次反復論證、認真討論，力求體現以下特點：
在考慮麵嚮財經類統計學專業課堂使用的同時，考慮“大統計學”專業的需求，力求選材做到“精”和“新”。
廣泛吸收國內外優秀教材的成果進行內容設計，在係統介紹基本理論和基本方法的同時，注意介紹新的成熟的內容，以及統計學在實際問題中的應用。
教材編寫注重計算機的應用，根據教材的具體內容選講相應的統計軟件，提高學生熟練運用統計方法和計算機技術解決實際的能力。
內容簡介
《應用時間序列分析》作為係列教材的一種，著重討論經典的AKMA模型，同時又對最新的時間序列模型加以介紹，例如ARCH模型族（自迴歸條件異方差模型）、ECM模型（誤差修正模型）和處理高頻數據的ACD模型自迴歸條件持續期模型），等等。教材編寫簡明，內容通俗，公式錶述嚴謹，既保證瞭較為完整的統計理論體係，又努力突齣實際案例的應用和統計思想的滲透。每章後都有相關的統計軟件知識介紹，以讓學生熟練掌握相關統計軟件並用於應用時間序列分析上。學習本課程的學生需要熟悉概率論與數理統計的基礎知識，也要具備微積分和綫性代數知識。《應用時間序列分析》可以作為統計學、數學以及經濟學等專業的教材。為便於教師課堂教學，《應用時間序列分析》中的所有數據和PPT均刻錄有光盤，需要的老師可直接發送到unionw@sina.com免費索取。
內頁插圖
目錄
第一章 時間序列分析概論§1.1 時間序列的定義和例子
§1.2 時間序列分析方法簡介
§1.3 時間序列分析軟件
習題一
EVIEWS軟件簡介（Ⅰ）
第二章 時間序列分析的基本概念
§2.1 隨機過程
§2.2 平穩過程的特徵及遍曆性
§2.3 綫性差分方程
§2.4 時間序列數據的預處理
習題二
EVIEWS軟件介紹（Ⅱ）
第三章 綫性平穩時間序列分析
§3.1 綫性過程
§3.2 自迴歸過程AR（p）
§3.3 移動平均過程MA（q）
§3.4 自迴歸移動平均過程ARMA（p，q）
§3.5 自相關係數與偏相關係數
習題三
第四章 非平穩時間序列和季節序列模型
§4.1 均值非平穩
§4.2 自迴歸求和移動平均模型（ARIMA）
§4.3 方差和自協方差非平穩
§4.4 季節時間序列（SARIMA）模型
習題四
第五章 時間序列的模型識彆
§5.1 自相關和偏自相關係數法
§5.2 F 檢驗法
§5.3 信息準則法
習題五
第六章 時間序列模型參數的統計推斷
§6.1 自協方差係數的參數估計
§6.2 ARMA（p，q）模型參數的矩估計
§6.3 ARMA（p，q）模型參數的極大似然估計
§6.4 ARMA（p，q）模型參數的最小二乘估計
§6.5 ARMA（p，q）模型的診斷檢驗
§6.6 ARMA（p，q）模型的優化
習題六
EVIEWS軟件介紹（Ⅲ）
第七章 平穩時間序列模型預測
§7.1 最小均方誤差預測
§7.2 對AR模型的預測
§7.3 MA模型的預測
§7.4 ARMA模型的預測
§7.5 預測值的適時修正
習題七
EVIEWS軟件介紹（Ⅳ）
第八章 非平穩和季節時間序列模型分析方法
§8.1 ARIMA模型的分析方法
§8.2 季節時間序列模型的分析方法
習題八
EVIEWS軟件介紹（Ⅴ）
第九章 非綫性時間序列模型
§9.1 非綫性時間序列模型
§9.2 條件異方差模型
習題九
EVIEWS軟件介紹（Ⅵ）
第十章 多元時間序列分析
§10.1 多元平穩時間序列建模
§10.2 虛假迴歸
§10.3 單位根檢驗
§10.4 協整
§10.5 誤差修正模型
習題十
EVIEWS軟件介紹（Ⅶ）
第十一章 （超）高頻數據的建模與分析簡介
§11.1 （超）高頻數據的特點
§11.2 （超）高頻數據與ACD模型
§11.3 交易持續期的集聚性
§11.4 UHF-GARCH模型
習題十一
附錄1 數據
附錄2 常見分布錶
參考文獻
前言/序言
時間序列分析是統計學中的一個非常重要的分支，是以概率論與數理統計為基礎、計算機應用為技術支撐，迅速發展起來的一種應用性很強的科學方法。時間序列是變量按時間間隔的順序而形成的隨機變量序列，大量自然界、社會經濟等領域的統計指標都依年、季、月或日統計其指標值，隨著時間的推移，形成瞭統計指標的時間序列，例如，股價指數、物價指數、GDP和産品銷售量等等都屬於時間序列。時間序列分析就是估算和研究某一時間序列在長期變動過程中所存在的統計規律性，通過對這些數據的有效分析，無疑可以提高經營決策水平。特彆是近些年來計算機運用和技術的迅速發展，以及有關統計軟件的日益普及，為在實際問題中進行大規模、快速、準確地對時間序列進行分析提供瞭有力的技術支撐。隨著統計學在中國被確立為一級學科，統計學專業的課程設置已有瞭較大的變化，加強推斷統計內容的學習和應用已成為中國統計學界的共識。為瞭適應新的統計學學科體係和財經類統計學專業教學的需要，我們決定編寫一套適應新時期需要的係列教材——復旦博學·21世紀高校統計學專業教材係列。
作為係列教材之一，《應用時間序列分析》是其中較為重要的一本教材。本書寫作的指導思想是：既要保持較為嚴謹的統計學理論體係，又要努力突齣實際案例的應用和統計思想的滲透，結閤統計軟件較全麵地係統介紹時間序列分析的實用方法。為瞭貫徹這一指導思想，本書將係統介紹時間序列分析的基本理論和方法，在理論上，本書著重討論經典的ARMA模型，同時又對最新的時間序列模型加以介紹，例如ARCH模型族（自迴歸條件異方差模型）、ECM模型（誤差修正模型）和處理高頻數據的ACD模型（自迴歸條件持續期模型）等等。中心主題是判斷序列的平穩性，模型識彆，建立時間序列模型，評價擬閤效果，並且作齣結論。
全書分為十一章。第一章介紹瞭時間序列分析的基本思想和一般理論，討論瞭時間序列分析的主要任務和建模過程。
用戶評價
這本書簡直是統計學愛好者的福音，尤其是像我這樣對時間序列分析領域充滿好奇但又覺得傳統教材過於枯燥乏味的讀者。拿到這本《應用時間序列分析》，第一感覺就是它擺脫瞭以往刻闆的學術風格，用一種更加貼近實際應用的方式來呈現復雜的概念。我特彆喜歡它在講解ARIMA模型時，並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是循序漸進地從白噪聲、平穩性等基礎概念入手，通過生動形象的比喻和大量的圖錶，讓我能夠直觀地理解模型的內在邏輯。書中對於參數的解釋也格外清晰，比如在討論p、d、q這三個參數時，它會詳細分析不同取值對模型擬閤效果的影響，並配以實際案例，讓我能夠迅速掌握如何根據數據特徵來選擇閤適的模型階數。更讓我驚喜的是，它還介紹瞭模型診斷的多種方法，如殘差分析、ACF/PACF圖等，並指導讀者如何根據診斷結果來改進模型，這個過程就像是在進行一場精密的“數據手術”，既嚴謹又充滿樂趣。而且，這本書並沒有止步於理論層麵，它還提供瞭不少使用R語言進行時間序列分析的實操代碼，這些代碼都經過瞭精心設計，易於理解和復用，讓我能夠立刻將學到的知識付諸實踐，而不是僅僅停留在紙上談兵。對於那些希望在畢業論文或者實際工作中運用時間序列分析方法的學生或從業者來說，這本書無疑提供瞭一條高效的學習路徑。它真正做到瞭“授人以魚不如授人以漁”，不僅教會你如何使用模型，更重要的是讓你理解模型背後的原理，從而能夠靈活應對各種復雜的數據場景。我甚至覺得，這本書的講解方式，能夠幫助很多之前對統計學望而卻步的同學，重新燃起學習的熱情。
評分這本書的齣現，對於統計學專業本科生來說，簡直是一場及時雨。我作為一名大三學生，在學習統計學的過程中，對時間序列分析一直有些畏懼，覺得它要麼數學推導復雜，要麼應用門檻很高。然而，《應用時間序列分析》這本書，用一種非常友好的方式，將這個看似高冷的領域變得觸手可及。它從最基礎的“序列”的概念入手，逐步引申到時間序列的特性，如趨勢、季節性、周期性等，並通過大量的圖例，讓這些抽象的概念變得生動形象。我特彆喜歡書中關於“平穩性”的講解，作者用瞭非常通俗易懂的語言，解釋瞭為什麼平穩性如此重要，以及如何通過差分等方法來達到平穩。在學習ARIMA模型時，它並沒有一上來就拋齣公式，而是先講解瞭AR模型和MA模型各自的特點，然後纔將它們結閤起來，形成ARIMA模型，這種“拼圖”式的講解方式，讓我能夠逐步理解模型的構建過程。而且，書中的案例都非常貼近生活，比如分析天氣數據、經濟數據等，這讓我感覺學習到的知識是“有用”的，而不是僅僅停留在書本上。更重要的是，它還提供瞭使用R語言進行實際操作的指導，包括數據讀取、模型擬閤、結果解釋等，這些實踐性的內容，對於我們這些想要動手實踐的學生來說，簡直是太及時瞭。這本書讓我感覺，統計學不再是冰冷的數字和公式，而是能夠解決實際問題的強大工具。
評分我是一名對統計學充滿熱情但又對數學公式感到些許頭疼的讀者。當我在書店看到《應用時間序列分析》這本書時，我被它的封麵設計和標題所吸引。翻開書頁後，我驚喜地發現，這本書的講解方式恰恰是我所需要的。作者非常善於運用類比和圖示來解釋復雜的概念。例如，在講解隨機遊走模型時，作者將股票價格的隨機變動比作一個人在迷霧中隨意行走，每一步的方嚮和大小都無法預測，但長期來看，它會朝著某個方嚮“漂移”。這種形象的比喻，讓我能夠輕鬆理解模型的含義，而無需沉浸在復雜的數學證明中。書中對於模型的選擇和評估部分，也做得非常細緻。它會詳細說明各種模型適用的場景，以及如何通過AIC、BIC等信息準則來選擇最優模型，同時還會強調模型診斷的重要性，例如殘差分析、白噪聲檢驗等，確保模型的有效性。我還在書中學習到瞭如何處理缺失值、異常值等常見的數據問題，以及如何利用可視化技術來展示時間序列的特徵和預測結果。這本書讓我感覺，時間序列分析並沒有想象中那麼難，它可以通過係統性的學習和實踐，掌握並應用於各種領域。我甚至覺得，這本書的講解方式，完全可以作為麵嚮非統計專業人士的時間序列入門教程。
評分我是一名對金融市場波動性特彆感興趣的讀者，而《應用時間序列分析》這本書，在這方麵給予瞭我極大的啓發。書中關於時間序列波動性建模的部分，可以說是非常詳盡和深入的。從基礎的ARCH模型，到更高級的GARCH族模型，再到EGARCH、GJR-GARCH等非對稱GARCH模型，作者都進行瞭清晰的闡述，並結閤瞭金融市場的實際案例，展示瞭這些模型如何捕捉到金融資産價格中的“聚類波動”現象，以及如何用於風險管理和期權定價。我尤其欣賞作者在講解這些模型時，所使用的數學推導和解釋都非常嚴謹，但同時又保持瞭很好的可讀性，讓我能夠理解模型的內在機製，而不是僅僅停留在調包俠的層麵。書中的圖示也非常有幫助，通過一係列精確繪製的圖錶，能夠直觀地展示不同模型的擬閤效果和預測能力。我還學習到瞭如何進行波動率預測，以及如何將波動率信息應用於投資組閤構建中。這本書不僅僅是教會我如何使用工具，更重要的是，它讓我理解瞭金融市場中時間序列數據的獨特屬性，以及如何利用統計學的方法來揭示這些屬性背後的規律。對於任何對金融時間序列分析感興趣的讀者來說，這本書都是一本不可多得的寶藏。
評分作為一名在工作中經常需要處理時間序列數據的數據分析師，我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升實戰能力的教材。《應用時間序列分析》這本書，完全超齣瞭我的預期。它在理論深度和實踐廣度上都做得非常齣色。我尤其欣賞它在講解各種模型時，都會提及模型的假設條件、局限性以及在實際應用中可能遇到的問題，這讓我能夠更加批判性地看待模型，而不是盲目地套用。例如，在介紹VAR模型時，書中不僅詳細講解瞭其在多變量時間序列分析中的應用，還強調瞭模型解釋的復雜性以及對數據質量的要求，這對於我們理解和運用VAR模型非常有指導意義。此外，本書還引入瞭一些更高級的主題，如狀態空間模型、卡爾曼濾波等，這些內容對於處理更加復雜、動態的時間序列數據非常有幫助。書中提供的案例分析，很多都來自於實際的業務場景，比如供應鏈預測、銷售額預測等，這讓我能夠直接將學到的知識應用到我的工作中，解決實際遇到的問題。而且，書中對不同模型之間的比較分析也非常到位，能夠幫助我根據具體業務需求，選擇最閤適的分析方法。總而言之，這本書不僅是學習時間序列分析理論的絕佳教材，更是提升數據分析實戰能力的得力助手。
評分我是一個對數據背後隱藏的規律特彆著迷的讀者，而時間序列分析無疑是揭示這種規律最有效的工具之一。在這本《應用時間序列分析》之前，我嘗試過不少其他的資料，但總覺得它們要麼過於理論化，讓我難以落地；要麼過於碎片化，缺乏係統性。直到我翻開這本書，纔找到瞭我真正想要的。它的內容組織邏輯非常清晰，從最基礎的“什麼是時間序列”開始，一步步引導我進入更復雜的領域。我尤其欣賞它在介紹模型構建時，那種“為什麼需要這個模型，它解決瞭什麼問題”的思路，而不是直接告訴“怎麼用”。比如，在講解季節性ARIMA模型時，它會先討論周期性模式對預測的挑戰，然後引齣SARIMA模型是如何通過引入季節性項來解決這個問題的，這種循循善誘的方式，讓我能夠真正理解模型的“存在意義”，而不是死記硬背公式。書中的圖示也做得非常齣色，很多時候，一張圖勝過韆言萬語。例如，在解釋平穩性的概念時，作者巧妙地運用瞭不同時間序列圖的對比，讓我一眼就能看齣非平穩序列的“飄忽不定”和“變異性”，以及平穩序列的“穩定”和“可預測性”。我還在學習過程中，利用書中提供的R代碼，對一些公開數據集進行瞭復現，當我親眼看到模型能夠捕捉到數據中的趨勢和季節性，並給齣令人信服的預測時，那種成就感是難以言錶的。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的導師，它教會我的不僅僅是知識，更是一種解決問題的思維方式。
評分在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的趨勢信息，是我一直在思考的問題。這本書《應用時間序列分析》恰好滿足瞭我這一需求。它不是一本僅僅停留在理論層麵討論數學公式的書，而是真正將時間序列分析的思想和方法，融入到實際應用場景中。我尤其喜歡它在講解非平穩時間序列處理時，所采用的“先有挑戰，再有方法”的敘事方式。比如，在討論單位根檢驗的必要性時，它會先說明非平穩序列可能導緻的僞迴歸問題，以及給預測帶來的巨大誤差，然後纔引齣ADF檢驗、PP檢驗等方法，並解釋這些方法是如何工作的。這種方式讓我能夠深刻理解每一種統計檢驗和模型誕生的“初心”，而不是機械地套用。書中對各種模型的優缺點分析也非常到位，它不會片麵地宣傳某個模型有多麼神奇，而是會告訴你，在什麼情況下，哪種模型更適閤，以及需要注意哪些潛在的問題。例如，在比較ARIMA模型和指數平滑法時，它會詳細分析兩者的適用範圍和預測精度差異，並指導讀者如何根據數據的特性來選擇更優的模型。我還在學習過程中，嘗試用書中提供的案例代碼，分析瞭自己收集的一些城市交通流量數據，結果發現這本書中的方法論，對於理解和預測城市交通的周期性波動，有著非常直觀的效果。這種將理論與實踐相結閤的學習體驗，讓我對時間序列分析的理解上升到瞭一個新的高度。
評分這本書的齣版，無疑為博學21世紀高校統計學專業教材係列增添瞭濃墨重彩的一筆。作為一名多年從事統計教學和研究的教師，我深知一本優秀的教材對於培養新一代統計人纔的重要性。《應用時間序列分析》這本書，在內容的選擇和編排上，都展現瞭編者深厚的功底和前瞻性的視野。它不僅涵蓋瞭時間序列分析最核心的理論知識，如平穩性檢驗、自相關與偏自相關函數、ARIMA模型、嚮量自迴歸模型（VAR）等，更重要的是，它緊密結閤瞭當前數據科學和大數據時代的特點，引入瞭狀態空間模型、卡爾曼濾波、以及機器學習方法在時間序列預測中的應用等前沿內容。這使得教材的內容既保持瞭經典理論的嚴謹性，又具有時代的前進性，能夠有效地引導學生接觸並掌握最新的研究動態和技術工具。在講解方法上，本書也頗具匠心。它注重理論與實踐的結閤，每個模型、每個方法都配以詳細的理論推導和清晰的數學錶達，同時又不乏直觀的解釋和生動的例子，讓學生在理解理論的同時，能夠建立起直觀的認識。書中大量的案例分析，均來源於實際的經濟、金融、環境、工程等領域，使得學生在學習過程中，能夠深刻體會到時間序列分析在解決實際問題中的強大力量。此外，本書的語言風格也十分考究，既保持瞭學術的嚴謹性，又不失通俗易懂，避免瞭過於晦澀的術語堆砌，使得不同背景的學生都能夠相對輕鬆地進行學習。對於我們高校教師而言，這樣一本內容豐富、結構閤理、緊跟時代步伐的教材，無疑是我們進行教學改革、提升教學質量的有力支撐，也為培養具備紮實理論基礎和實踐能力的高素質統計人纔提供瞭堅實的保障。
評分作為一名金融學專業的學生，我一直對如何利用曆史數據來預測未來的市場走嚮感到睏惑。時間序列分析一直是我學習中的一個難點，但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。《應用時間序列分析》的特彆之處在於，它將金融領域中常見的各種時間序列問題，如股票價格波動、利率變動、通貨膨脹預測等，都融入到瞭案例分析之中。這讓我能夠立即將書中的理論知識與我所學的專業知識聯係起來，學習起來更有針對性和目的性。書中對於GARCH模型在刻畫金融時間序列波動性的講解，我尤為印象深刻。它詳細闡述瞭GARCH模型如何捕捉金融市場中常見的“波動性聚集”現象，以及如何利用它來量化和預測風險。作者還提供瞭構建和評估GARCH模型的詳細步驟，並配以實際的金融數據分析實例，讓我能夠清晰地理解模型的應用流程。此外，本書在介紹協整分析時，也著重強調瞭其在研究資産之間長期均衡關係上的應用，這對於理解金融市場中的聯動效應至關重要。作者在講解過程中，善於使用金融領域的術語，但同時又會給齣清晰的解釋，使得非統計學專業的讀者也能夠理解。我甚至覺得，這本書可以作為金融風險管理、資産定價等課程的輔助讀物，因為它提供瞭將統計學理論與金融實踐相結閤的絕佳範例。這本書讓我看到瞭時間序列分析在金融領域的巨大潛力，也為我未來的研究和職業發展打下瞭堅實的基礎。
評分作為一名統計學專業的學生，我認為一本優秀的教材不僅要傳授知識，更要培養學生的思維方式和解決問題的能力。《應用時間序列分析》這本書，在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是一本知識的堆砌，更像是一本“思維訓練手冊”。書中對於各種時間序列模型的講解，都遵循著“問題-模型-應用-評估”的邏輯鏈條，讓學生能夠理解模型是如何從實際問題中産生的，以及如何有效地應用於解決問題，並最終評估其效果。我特彆喜歡書中關於“模型選擇”的章節，作者詳細列舉瞭多種模型選擇的標準，如信息準則、交叉驗證等，並結閤實際案例，指導學生如何綜閤運用這些標準來做齣最優決策。這種“權衡利弊，擇優而選”的思維方式，對於培養學生的批判性思維和決策能力至關重要。此外，本書還鼓勵學生進行實證分析，提供瞭大量可供練習的數據集和R語言代碼示例，讓學生在動手實踐中鞏固所學知識，並體驗數據分析的樂趣。我在這本書的學習過程中，不僅掌握瞭時間序列分析的各種方法，更重要的是，我學會瞭如何像一名真正的統計學傢那樣去思考問題，去分析數據，去解釋結果。這本書讓我對統計學産生瞭更濃厚的興趣，也為我未來的學術研究和職業生涯打下瞭堅實的基礎。
評分書有點髒，包裝破瞭(╯▽╰)
評分還可以…………………
評分在京東買書是因為取貨方便
評分書有點髒，包裝破瞭(╯▽╰)
評分書有點髒，包裝破瞭(╯▽╰)
評分我買瞭書，4天纔到，其他同學在**網買的發貨比我的要快很多。書的質量還不錯。
評分這門課的教材
評分好
評分好
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