时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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[美] 克莱尔 等 著，潘红宇 等 译

图书标签:

• 时间序列分析
• R语言
• 统计建模
• 数据分析
• 计量经济学
• 预测
• 金融
• 经济学
• 机器学习
• 原书第2版

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111325727

版次：1

商品编码：10490828

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章数学译丛

开本：16开

出版时间：2011-01-01

用纸：胶版纸

页数：350

编辑推荐

　　

海报：
　　

内容简介

　　《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。
　　《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的一大特点是采用R语言来作图和分析数据，书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。作者还为《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》制作了大量新增或增强的-函数。《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的另一特点是包含很多有用的附录．例如，回顾了有关期望、方差、协方差、相关系数等概念．筒述了条件期望的性质以及最小均方误差预测等内容，这些附录有利于关心技术细节的读者深入了解相关内容．

作者简介

　　Jonathan D Cryer，他美国艾奥瓦大学统计与精算学系退休教授。他是美国统计学会会士，获得过艾奥瓦大学教学奖。除本书外，他还与人合蓍有Statistics for Business：Dat，Analysis and Modelingfsecond Edition）、Minitab Handbook（Fifth Editiom、ElectronlCompaniontoStatlst。

内页插图

目录

译者序
前言
第1章 引论
1.1 时间序列举例
1.2 建模策略
1.3 历史上的时间序列图
1.4 本书概述
习题

第2章 基本概念
2.1 时间序列与随机过程
2.2 均值、方差和协方差
2.3 平稳性
2.4 小结
习题
附录A 期望、方差、协方差和相关系数

第3章 趋势
3.1 确定性趋势与随机趋势
3.2 常数均值的估计
3.3 回归方法
3.4 回归估计的可靠性和有效性
3.5 回归结果的解释
3.6 残差分析
3.7 小结
习题

第4章 乎稳时间序列模型
4.1 一般线性过程
4.2 滑动乎均过程
4.3 自回归过程
4.4 自回归滑动平均混合模型
4.5 可逆性
4.6 小结
习题
附录B AR(2)过程的平稳域
附录C ARMA(p，g)模型的自相关函数

第5章 平稳时间序列模型
5.1 通过差分平稳化
5.2 ARIMA模型
5.3 ARIMA模型中的常数项
5.4 其他变换
5.5 小结
习题
附录D 延迟算子

第6章 模型识别
6.1 样本自相关函数的性质
6.2 偏白相关函数和扩展的自相关函数
6.3 对一些模拟的时间序列数据的识别
6.4 非平稳性
6.5 其他识别方法
6.6 一些真实时间序列的识别
6.7 小结
习题

第7章 参数估计
7.1 矩估计
7.2 最小二乘估计
7.3 极大似然与五条件最小二乘
7.4 估计的性质一
7.5 参数估计例证
7.6 自助法估计ARIMA模型
7.7 小结
习题

第8章 模型诊断
8.1 残差分析
8.2 过度拟合和参数冗余
8.3 小结
习题

第9章 预测
9.1 最小均方误差预测
9.2 确定性趋势
9.3 ARIMA预测
……
第10章 季节模型
第11章 时间序列回归模型
第12章 异议差时间序列模型
第13章 谱分析入门
第14章 谱估计
第15章 门限模型
参考答案

前言/序言

好的，以下是为您构思的、不包含原书内容的图书简介： --- 书名：数据驱动的未来：洞察与预测的艺术 副标题：探索复杂系统背后的隐藏规律 【内容简介】 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾的河流，无处不在，却又暗流涌动。如何从海量、动态变化的数据流中提炼出有价值的洞察，并以前瞻性的眼光预见未来的趋势？本书并非传统意义上的数学或统计学教材，而是一本面向实践者的、关于“如何驾驭时间维度数据”的深度指南。它旨在为那些致力于在金融市场、供应链管理、能源消耗、环境监测乃至社交网络动态等领域捕捉稍纵即逝的信号的专业人士，提供一套完整、系统且高度实用的分析框架与操作工具集。 我们深知，面对现实世界中那些充满噪声、非线性和随机性的复杂数据序列，仅仅依靠基础的描述性统计往往力不从心。本书的核心理念在于，将时间序列分析视为一种理解和塑造未来的“艺术与科学”的结合体。它带领读者超越简单的线性假设，深入探索那些塑造我们所观察到的现象的潜在机制。 第一部分：基石与范式转换——理解时间之维的本质 本部分聚焦于构建稳固的分析基础。我们首先需要清晰地界定什么是“时间序列数据”，以及它与普通横截面数据的根本区别——即数据点之间的依赖性与顺序性。我们将详细解析时间序列数据的核心特征，如趋势（长期的方向性运动）、季节性（可预测的周期性波动）以及随机噪声（无法被模型捕获的部分）。 随后，本书引入了至关重要的“平稳性”概念。平稳性是许多经典时间序列模型能够有效运作的前提。我们将剖析不同类型的平稳性，并介绍如何通过数据转换（如差分、对数变换）来“驯服”非平稳序列，使其满足模型要求。这不是枯燥的理论推导，而是通过大量案例展示，如何快速识别数据中的非平稳“陷阱”。 我们还将探讨数据的分解方法。如何将一个复杂的观测值拆解成可解释的组成部分？本书提供了一套层次化的分解策略，从经典的加法模型到更灵活的乘法模型，确保读者能够清晰地分离出周期性信号与长期驱动力。 第二部分：深度模型构建——从经典理论到现代前沿 本书的核心竞争力在于其对模型选择和实施的精细化指导。我们将系统地介绍构成现代时间序列分析工具箱的几大类核心模型。 回归驱动模型（ARIMA家族的精妙之处）： 我们不会停留在教科书式的公式介绍，而是深入探讨自回归（AR）、移动平均（MA）以及差分（I）组件如何协同工作，以捕捉数据的内部依赖结构。重点在于模型识别（ACF和PACF的实际解读）、参数估计的鲁棒性，以及如何系统地进行模型诊断，确保模型不仅仅是“拟合”数据，而是真正“解释”了数据的生成过程。 季节性与多尺度分析： 针对日常、月度或年度周期性强烈的数据集，本书提供了专业的季节性自回归移动平均（SARIMA）模型的应用指南，并探讨了如何处理多个叠加季节性（例如，既有周度波动，又有年度峰谷）的复杂情况。 状态空间方法与卡尔曼滤波： 这是一个从“现象描述”转向“内在机制探索”的关键飞跃。状态空间模型允许我们将无法直接观测的系统“隐藏状态”纳入分析，通过卡尔曼滤波等工具，实现对这些潜在状态的实时、最优估计。这对于跟踪变化中的系统（如自动驾驶、金融资产的波动性变化）至关重要。 波动性建模的革命（GARCH族系）： 资产价格、风险敞口等领域，均表现出波动性聚集的特性。本书将详尽介绍广义自回归条件异方差（GARCH）模型的结构，包括标准GARCH、EGARCH（处理非对称效应）以及GARCH-in-Mean等变体。这部分内容是风险管理和量化交易人员不可或缺的知识体系。 第三部分：高维、非线性和复杂系统的应对策略 现实世界的挑战往往是多变量的，且往往不遵循线性的因果关系。本部分着眼于处理更具挑战性的数据场景。 向量自回归（VAR）模型与格兰杰因果检验： 当多个时间序列相互影响时，VAR模型成为研究系统内动态交互的利器。我们将重点展示如何利用VAR框架评估变量间的相互影响强度和时间滞后效应，并严谨地应用格兰杰因果检验来支持或驳斥变量间的预测关系。 非线性动力学与阈值模型： 传统的线性模型在面对结构突变或非对称响应时会失效。本书引入了状态依赖性模型，例如向量自回归-非线性（VARX）和开关（Switching）模型，帮助读者识别数据生成过程中的“转折点”和“ regime shifts”。 时间序列机器学习的融合： 随着计算能力的提升，我们探讨了如何将深度学习结构（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）有效地融入传统的时间序列预测流程中，尤其是在特征工程和捕捉长期依赖方面的优势与局限性。 【本书特色】 本书的独特之处在于其对计算实现的强调。它不只是停留在理论层面，而是提供了一套完整的、跨平台的可操作指南。每一章节都配有详尽的案例分析，这些案例均来源于实际的工程、经济或科学问题。通过这些实践，读者将学会如何选择合适的分析工具，如何高效地清洗和预处理真实世界的数据集，如何对模型的输出结果进行批判性评估，并最终将复杂的分析转化为清晰、可执行的商业或科学决策。 【适合读者】 数据科学家、金融分析师、经济建模师、量化研究员、供应链规划师，以及所有希望将复杂动态数据转化为预测优势的技术专业人士。无论您是刚刚接触时间序列分析，还是希望深化现有知识体系，本书都将是您探索数据驱动型未来不可或缺的参考手册。 ---

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据科学爱好者，我一直在寻找一本既能打好理论基础，又能兼顾实操技能的时间序列分析书籍。而这本《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》恰好满足了我的需求。它巧妙地将理论与实践相结合，每一章的理论讲解之后，都紧跟着相应的R语言实现。我非常喜欢书中通过实际数据集进行的案例分析，这些案例覆盖了金融、经济、气象等多个领域，让我能够看到时间序列分析在不同场景下的应用。例如，书中对股票价格的预测和分析，让我对如何处理金融时间序列有了更深的认识。另外，书中关于时间序列分解（如趋势、季节、周期、随机成分）的讲解，也让我能够更好地理解时间序列数据的内在结构。作者在书中也提到了一些更前沿的模型，比如状态空间模型及其在R中的实现，这让我对时间序列分析的未来发展有了一个初步的认识。总的来说，这本书不仅适合初学者，也对有一定基础的读者非常有价值。它提供了一种循序渐进的学习路径，让我能够逐步掌握时间序列分析的核心概念和技术，并且能够独立地运用R语言来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是时间序列分析领域的“圣经”！作为一名刚接触这个领域的研究生，我真的庆幸自己选择了它。书的内容非常扎实，从最基础的概念讲起，比如平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的含义和计算，到ARMA、ARIMA模型，再到更复杂的GARCH模型和状态空间模型，讲解得层层递进，逻辑清晰。最棒的是，它不仅仅是理论的堆砌，作者在每一章都提供了大量的R语言代码示例，让我能够跟着书中的步骤一步步实践，将理论知识转化为实际操作。尤其是那些针对不同应用场景的案例分析，比如金融数据的波动性建模、经济指标的预测等等，让我对时间序列分析的应用有了直观的认识。我特别喜欢书中的图示，很多概念通过图表讲解得非常到位，比如不同模型下ACF和PACF的形状差异，让我一下子就理解了模型的特点。而且，书中的练习题也非常有挑战性，能很好地检验我对知识的掌握程度。我经常会花上几个小时去啃一本，虽然过程有些烧脑，但每次学完都觉得收获满满。如果你真的想把时间序列分析这门课学透，并且熟练掌握R语言进行实践，这本书绝对是你的不二之选。它为我打开了时间序列分析的大门，让我能够自信地去处理和分析各种时间序列数据。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得时间序列分析是一个既迷人又具有挑战性的领域，而《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了这片复杂的“丛林”。书中的讲解风格非常接地气，作者并没有回避模型中的一些“坑”，比如如何诊断模型是否收敛，如何处理模型不平稳的情况等等，反而通过大量的实例，让我们深刻地认识到这些问题的重要性以及应对方法。我尤其欣赏书中对于模型解释性的强调，它不仅仅是教你如何“跑模型”，更是教你如何理解模型的输出，如何从模型的参数中挖掘出有用的信息。比如，对于ARIMA模型中系数的解释，书中有非常详细的说明，让我明白这些系数背后所代表的实际意义。此外，书中对模型评估指标的介绍也非常全面，从MAE、RMSE到MAPE，它不仅给出了计算方法，还解释了它们各自的优缺点，以及在什么情况下更适合使用哪种指标。这本书的R语言代码示例，也足够详细，可以直接拿来复用，并且作者会解释代码中的每一个关键点，让你知其然，更知其所以然。它是一本真正从读者角度出发的书，能够帮助我们建立起对时间序列分析的整体认知，并且具备解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》在讲解深度和广度上都给我留下了深刻的印象。作者对经典时间序列模型，如ARIMA家族，进行了非常细致的剖析，从模型的假设条件到参数估计，再到模型检验，每一步都解释得清清楚楚。我特别喜欢书中对异常值处理和季节性时间序列建模的章节，这些是在实际数据分析中经常会遇到的难题，而书中给出了非常系统化的解决方案。对于GARCH模型这类更进阶的内容，书中的讲解也相当到位，它不仅解释了模型的数学形式，还展示了如何在R中实现这些模型，并对模型的输出结果进行解读。另外，书中对非线性时间序列模型也有一定的介绍，虽然篇幅不长，但足以让我对这个领域有一个初步的了解。更难得的是，这本书的参考文献列表非常丰富，为想要深入研究某个特定主题的读者提供了进一步学习的指引。阅读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的时间序列分析专家进行对话，他总能在我困惑的地方点拨迷津，让我豁然开朗。它的结构清晰，语言严谨，又不失启发性，是一本值得反复阅读的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》对于我这样一个有着一定统计学基础，但对时间序列分析接触不深的从业者来说，简直是雪中送炭。书中在理论部分的处理上，并没有过多地纠缠于复杂的数学推导，而是侧重于概念的理解和模型的直观解释。比如，对于ARIMA模型的介绍，它清晰地阐述了AR、MA、I部分的含义，以及它们如何组合起来捕捉序列的依赖关系。更令我惊喜的是，书中对模型的诊断和选择部分进行了详尽的讲解，包括残差分析、信息准则（AIC, BIC）的使用，以及如何通过交叉验证来评估模型的预测能力。这些都是在实际工作中非常重要的环节，能够帮助我们避免“过拟合”或“欠拟合”的问题。书中提供的R代码示例，不仅是简单的粘贴复制，而是包含了很多实用的技巧和细节，例如如何处理缺失值、如何进行数据预处理、如何可视化分析结果等。我尤其欣赏书中关于时间序列预测的讨论，涵盖了点预测、区间预测，以及如何评估预测的准确性。对于需要进行业务预测和风险管理的我来说，这部分内容提供了非常有价值的指导。这本书的优点在于它的实用性和前瞻性，它不仅教会我“做什么”，更教会我“为什么这样做”，让我能够更灵活地运用时间序列分析工具来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

一切处是我喜欢我自己都不一样、一个人也不能这样的事

评分☆☆☆☆☆

纸张质量一般，有点薄

评分☆☆☆☆☆

好书，不过读起来需要一定数学基础

评分☆☆☆☆☆

双十一屯书！必须屯书~价格实惠，还没看，这种书必须有活动才买，不然太贵1！！！

评分☆☆☆☆☆

快，好，贵快，好，贵快，好，贵

评分☆☆☆☆☆

买了还没看，不过以前的导师很是推荐这本。

评分☆☆☆☆☆

物流快。

评分☆☆☆☆☆

好东西

评分☆☆☆☆☆

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