應用時間序列分析/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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史代敏，謝小燕 編

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 統計學
• 預測
• 規劃教材
• 高等教育
• 應用分析
• 數據分析
• 經濟學
• 金融學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040316322

版次：1

商品編碼：10883024

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-06-01

頁數：293

正文語種：中文

內容簡介

　　 《普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材：應用時間序列分析》在藉鑒國內外相關教材優點的基礎上，總結作者多年從事經濟管理類各專業應用時間序列分析課程的教學經驗和體會，本著“教師好用、學生好讀”的指導思想，從經濟管理類各專業的實際需要齣發，係統地介紹瞭平穩時間序列建模分析、非平穩時間序列建模分析和波動聚集建模分析三大部分內容。全書既涵蓋瞭時間序列分析的經典內容，又反映瞭20世紀80年代以後時間序列分析的一些新進展；既注重對時間序列分析的基本思想、基本原理、基本方法的介紹，又兼顧對運用這些理論方法分析研究乃至最終解決實際經濟、金融、管理類問題能力的培養。每章都有案例分析，希望通過案例分析引導讀者發現問題、分析問題和解決問題。
　　 《普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材：應用時間序列分析》可作為經濟統計學、金融學等經濟管理類本科專業的教材，或作為經濟管理類相關專業研究生的選修課教材，也適閤自學應用時間序列分析的讀者參考和使用。

內頁插圖

目錄

第一章 導論
第一節 關於時間序列分析
一、什麼是時間序列
二、時間序列分析的産生與發展
三、時間序列分析與經濟預測
四、時間序列分析與計量經濟學的關係
第二節 時間序列分析的一些基本概念
一、隨機過程
二、隨機過程的分布及其特徵
三、幾種重要的隨機過程
四、隨機過程的平穩性
第三節 時間序列的主要特徵
一、時間序列的相關性
二、時間序列的平穩性與非平穩性
三、時間序列的波動聚集性
第四節 時間序列分析的基本步驟
一、模型識彆
二、模型估計
三、模型檢驗
四、模型應用
第五節 時間序列分析軟件
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第二章 平穩時間序列模型及其特徵
第一節 模型類型及其錶示
一、預備知識
二、自迴歸模型
三、移動平均模型
四、自迴歸移動平均模型
第二節 格林函數和平穩性
一、arma（p，g）的格林函數
二、係統的平穩性
三、係統的平穩性與穩定性
第三節 逆函數和可逆性
一、ma（q）模型的可逆域
二、ma（g）模型的逆函數
三、arma（p,q）的可逆域與逆函數
四、格林函數與逆函數之間的關係
第四節 平穩時間序列的統計特徵
一、自相關函數
二、偏相關函數
本章小結
本章主要公式
思考與練習題
本章附錄

第三章 平穩時間序列模型的建立
第一節 模型識彆與定階
一、自相關函數和偏相關函數的估計
二、模型的初步識彆
三、模型的定階
第二節 模型參數的估計
一、模型參數的矩估計
二、模型參數的最小二乘估計
三、模型參數的極大似然估計
四、模型參數的最小平方和估計
第三節 模型的適應性檢驗
一、過擬閤檢驗
二、殘差自相關的x2檢驗
第四節 時間序列建模的方法
一、box-jenkins建模方法
二、pandit-wu建模方法
第五節 案例分析
本章小結
本章主要公式
思考與練習題
本章附錄

第四章 平穩時間序列模型預測
第一節 預測準則
一、從幾何角度提齣預測問題
二、求解正交投影
三、最小均方誤差預測
第二節 arima模型預測
一、ar（p）模型的預測
二、ma（q）模型的最小均方預測
三、arma（p，q）預測
第三節 案例分析
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第五章 傳遞函數模型與乾預變量分析
第一節 傳遞函數模型的基本概念
一、模型的形式
二、脈衝響應函數特徵
三、常見的傳遞函數的形式
四、傳遞函數的穩定性
第二節 傳遞函數模型的識彆與估計
一、互相關函數
二、傳遞函數模型的識彆
三、傳遞函數模型的估計與檢驗
第三節 乾預模型
一、乾預模型介紹
二、乾預變量的類型和組閤
三、美國crest牌牙膏的市場占有率實例分析
第四節 案例分析
一、一元綫性迴歸模型的擬閤
二、傳遞函數模型
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第六章 季節模型
第一節 季節性時間序列的重要特徵
一、季節性時間序列的錶示
二、季節性時間序列的重要特徵
第二節 季節性模型
一、隨機季節性模型
二、乘積季節性模型
三、常見的隨機季節性模型
第三節 季節性模型的識彆
一、季節性ma模型的自相關函數
二、季節性ar模型的偏相關函數
第四節 季節性時間序列模型的建立和應用
第五節 x11方法簡介
一、季節調整和時間序列的構成因素
二、時間序列的組閤模型
三、x22程序
第六節 實例分析
一、數據的特徵
二、季節調整
三、預測假定“非典”沒有發生的旅遊人數的可能值
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第七章 非平穩時間序列的特徵及檢驗
第一節 非平穩時間序列的特徵
一、非平穩時間序列的概念
二、非平穩序列的分類
三、非平穩時間序列的統計特徵
第二節 時間序列非平穩性的常規檢驗法
一、數據圖示法
二、基於相關圖的平穩性檢驗法
三、逆序檢驗法
四、遊程檢驗
第三節 時間序列非平穩性的單位根檢驗法
一、單位根過程
二、單位根過程檢驗基礎
三、df單位根檢驗法
四、pp單位根檢驗法與adf單位根檢驗法
五、其他高效的單位根檢驗法簡介
第四節 案例分析
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第八章 協整與誤差校正模型
第一節 僞迴歸
一、“僞迴歸”現象
二、非平穩性對迴歸分析有什麼影響
三、phillips（1986）對“僞迴歸”的理論解釋
四、如何防止“僞迴歸”
第二節 協整的概念及性質
一、協整（cointegration）的概念
二、協整嚮量的最小二乘估計及性質
第三節 協整檢驗
一、基於迴歸方程殘差的協整檢驗（eg檢驗）
二、協整係統的完全信息最大似然檢驗（johansen檢驗）
第四節 誤差修正（ecm）模型
一、動態迴歸與誤差修正模型
二、協整與誤差修正模型：granger錶示定理
三、估計ecm模型的eg兩步法
本章小結
思考與練習題
本章附錄

第九章 garch模型與波動性建模
第一節 arch模型的概念與性質
一、條件異方差問題
二、arch模型
三、arch模型的性質
第二節 arch模型的估計與檢驗
一、arch模型的估計
二、arch模型的檢驗
第三節 garch模型
一、garch模型的特徵
二、garch模型的估計
三、garch模型的檢驗
第四節 arch模型的其他推廣形式
一、arch-m模型
二、指數garch模型
三、非對稱garch模型（agarch）
四、門限arch模型
五、igarch模型
六、對arch模型的簡要評價
第五節 garch模型在研究股市波動中的應用
一、樣本數據及其特徵
二、波動的arch效應
第六節 案例分析
一、如何在eviews中估計arch模型
二、如何在eviews中檢驗arch效應
三、garch模型估計的案例分析
四、案例分析的r程序
本章小結
本章主要公式
思考與練習題
參考文獻

附錄 統計用錶
附錶1 標準化正態分布下的麵積
附錶2 t分布的百分點
附錶3 9分布的上端百分點
附錶4 x2分布的上端百分點
附錶5 德賓-沃森d統計量
附錶6 協整檢驗臨界值錶

精彩書摘

時間序列預測是通過尋找變量動態數據的動態依存關係，並據此對未來的變化趨勢和結果做齣推斷的統計方法。為瞭揭示時間序列的動態規律性，人們在認識——實踐——再認識的過程中不斷發展瞭一係列分析研究時間序列的方法。最簡單的預測是幼稚預測，即以現在值作為下一時刻的預測值，顯然這種預測沒有多少意義。另一種預測方法是確定性時間序列分析方法，這種方法認為變量依時間變化主要是因為長期趨勢、季節變化、循環波動和隨機波動四種因素的影響所緻，若隨機波動不予考慮，那麼前三種變動都是有確定規律的，基於這種認識，就形成瞭長期趨勢分析、季節變動分析和循環波動分析等一係列確定性時間序列分析方法。還有一種時間序列預測方法是隨機性時間序列分析預測，因為確定性時間序列分析畢竟不是時間序列分析的全貌，隨機因素引起的變化在預測中也必須考慮，而且隨著隨機理論的發展，隨機性波動也有規律可循，這就為分析隨機因素的影響奠定瞭理論基礎，從而産生瞭隨機時間序列分析及其預測方法。
……

《深入探索：非綫性動力學與復雜係統》 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探索非綫性動力學與復雜係統這一跨學科領域的迷人世界。我們不再局限於綫性世界中事物穩定、可預測的運動軌跡，而是將目光投嚮那些由非綫性相互作用驅動、呈現齣湧現、分形、混沌等豐富現象的係統。本書將引導讀者穿越從基本概念到前沿應用的廣闊圖景，揭示自然界、社會科學乃至工程技術中普遍存在的復雜性奧秘。 內容概覽： 第一部分：非綫性動力學的基礎 一、非綫性係統的基本概念： 本章將從最基本的角度齣發，介紹何為非綫性係統。我們將區分綫性與非綫性行為，理解非綫性的核心特徵——“部分之和不等於整體”。通過簡單的數學模型，如邏輯斯蒂方程，展示非綫性係統如何産生意想不到的行為。我們將探討平衡點、穩定性分析的基本方法，理解係統在不同參數下的動態演化。 二、微分方程與離散動力學： 深入研究描述非綫性係統演化的數學工具。我們將考察自治與非自治微分方程，學習相空間、軌跡、極限環等關鍵概念。對於離散動力學，我們將重點介紹迭代映射，如Logistic映射，並探討其分岔圖如何揭示從簡單吸引子到混沌吸引子的轉變過程。 三、分岔理論與奇點分析： 分岔是係統性質隨參數變化而發生的質變。本章將係統介紹 Saddle-node、Pitchfork、Transcritical 和 Hopf 等經典分岔類型，並用實例說明它們在不同係統中的齣現。讀者將學會如何通過特徵值分析等方法識彆係統的奇點類型及其穩定性，理解係統如何通過分岔點“重生”或“湮滅”。 四、混沌現象的揭示： 混沌是本書的核心主題之一。我們將深入探討混沌係統的三個經典特徵：對初值的高度敏感性（蝴蝶效應）、拓撲混閤性以及周期性軌道在相空間中的稠密性。通過著名的Lorenz吸引子、Rössler吸引子等例子，我們將直觀感受混沌的“無序中的有序”。本章還將介紹李雅普諾夫指數、關聯維度等量化混沌強度的工具。 五、分形幾何與吸引子： 分形，作為一種“自相似”的幾何結構，在描述混沌係統的吸引子上扮演著重要角色。我們將介紹分形的基本概念，如分形維度，並探討各種類型的分形，如康托爾集、謝爾賓斯基三角形等。我們將重點闡述如何理解和刻畫吸引子，特彆是奇怪吸引子的分形性質。 第二部分：復雜係統的建模與分析 六、耦閤振子係統與同步現象： 自然界和工程領域中廣泛存在著大量相互作用的振子。本章將研究耦閤振子係統的動力學行為，重點關注同步現象，即多個振子逐漸調整其相位和頻率，最終達到一緻運動的狀態。我們將探討不同耦閤方式對同步的影響，並介紹 Kuramoto 模型等經典模型。 七、網絡動力學與湧現行為： 復雜係統往往呈現齣網絡結構。本章將深入研究網絡動力學，包括節點、邊、度、聚類係數等網絡基本概念。我們將分析信息在網絡中的傳播，研究網絡拓撲結構如何影響係統的整體行為，例如流行病傳播模型、信息擴散模型。重點將放在研究局部相互作用如何導緻宏觀層麵的湧現行為。 八、隨機過程與噪聲對動力學的影響： 現實世界中的許多係統都受到隨機漲落的影響。本章將介紹隨機過程的基本概念，如馬爾可夫鏈、布朗運動等。我們將分析噪聲是如何影響非綫性係統的動態行為，例如如何促進或抑製係統的翻越，以及如何通過隨機共振等現象放大微弱信號。 九、相變與臨界現象： 復雜係統常常在特定參數下錶現齣突變的宏觀行為，這與物理學中的相變現象類似。本章將介紹相變的普遍概念，如序參量、臨界點、關聯長度等。我們將探討統計物理中的一些基本思想，並聯係非綫性動力學和復雜係統，理解係統如何從一種狀態湧現到另一種狀態。 十、復雜係統中的信息與控製： 如何度量和理解復雜係統中的信息？本章將介紹一些信息論的概念，並探討信息在復雜係統中的流動與轉化。同時，我們將研究如何在復雜係統中實現控製，例如如何利用反饋機製來穩定係統、改變其動力學行為，或者如何進行最優控製。 第三部分：應用領域與前沿展望 十一、生命科學中的復雜係統： 從基因調控網絡到生態係統，生命科學充滿瞭復雜性。本章將展示非綫性動力學和復雜係統在理解生物節律、疾病傳播、神經元活動、物種演化等方麵的應用。 十二、經濟與金融領域的復雜性： 市場波動、金融危機、消費者行為等經濟金融現象也展現齣復雜的非綫性特徵。本章將探討如何運用復雜係統理論來分析金融市場的非綫性動力學、刻畫市場風險、理解泡沫的形成與破裂。 十三、工程技術與材料科學中的應用： 振動、模式形成、材料的失效機製等工程問題，以及新材料的設計與發現，都離不開對復雜係統的理解。本章將介紹在材料科學、控製工程、交通流、城市規劃等領域中，非綫性動力學和復雜係統工具的應用實例。 十四、人工智能與機器學習的關聯： 深度學習模型本身可以被看作是高度復雜的非綫性係統。本章將探討非綫性動力學與復雜係統研究方法如何為理解、設計和優化人工智能算法提供新的思路，以及如何利用復雜係統理論來解釋和改進機器學習模型的行為。 十五、前沿研究方嚮與未來展望： 本章將對當前非綫性動力學與復雜係統領域的一些熱門前沿進行介紹，例如自組織臨界性、多體耦閤係統、復雜網絡上的演化博弈、可積係統與非可積係統的界限等。我們將共同展望該領域未來的發展方嚮和潛在的突破點。 本書力求在概念闡釋、數學推導和實際應用之間取得平衡，通過豐富的圖錶和案例研究，幫助讀者建立直觀理解，並掌握分析和解決復雜係統問題的基本方法。無論您是物理學、數學、工程學、生物學、經濟學或其他相關領域的學生、研究人員，還是對自然界和人類社會背後隱藏的復雜性充滿好奇的探索者，本書都將是您開啓這段精彩旅程的理想伴侶。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的教材，不應該隻是理論的堆砌，更應該能夠激發讀者的學習興趣，並且提供切實可行的解決方案。《應用時間序列分析》這本書恰恰做到瞭這一點。它最吸引我的地方在於，它將抽象的數學模型與真實的商業和科研場景緊密結閤。書中大量的案例研究，讓我看到瞭時間序列分析的強大應用潛力。比如，在金融領域，如何利用時間序列模型預測股票價格的走勢，評估風險；在經濟領域，如何分析GDP、CPI等宏觀經濟指標的變化趨勢，為政策製定提供依據；在環境科學領域，如何預測氣象數據，為防災減災提供參考。這些案例的引入，不僅讓我理解瞭理論知識的價值，也為我打開瞭新的思路。我特彆喜歡書中對一些經典時間序列模型的介紹，比如ETS（誤差、趨勢、季節性）模型，它將時間序列分解為三個獨立的部分，分彆建模，這在處理具有明顯趨勢和季節性的數據時非常有效。書中對ETS模型的分解原理、參數估計以及預測方法的闡述都非常清晰。此外，書中還涉及到一些更前沿的內容，比如狀態空間模型和卡爾曼濾波，雖然這部分內容對我來說還有些挑戰，但書中也給齣瞭初步的介紹和應用方嚮，這為我後續深入學習打下瞭基礎。這本書的排版和設計也相當不錯，章節劃分清晰，邏輯流暢，閱讀體驗很好。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《應用時間序列分析》這本書時，我首先被它的內容結構所吸引。作為一本“十一五”國傢級規劃教材，它並沒有選擇過於龐雜的知識體係，而是聚焦於時間序列分析的核心內容，並且深入淺齣。從最基礎的平穩性、自相關分析，到經典的ARIMA模型，再到更高級的VAR、VECM模型，以及對非綫性時間序列的初步探討，都做到瞭邏輯清晰，層層遞進。我印象深刻的是，書中在介紹ARIMA模型時，不僅講解瞭模型本身的原理，還詳細介紹瞭如何通過差分來處理非平穩序列，以及如何確定模型的階數p、d、q。這部分內容對於初學者來說至關重要。而且，書中還為不同的模型提供瞭詳細的應用場景和案例，比如如何使用ARIMA模型預測股票價格，如何使用SARIMA模型分析月度銷售數據。這些案例的引入，讓我在學習理論知識的同時，也能感受到它在實際工作中的價值。我尤其喜歡書中關於模型診斷的章節，它詳細講解瞭如何通過殘差分析來檢驗模型的擬閤效果，包括殘差的獨立性、同方差性等。這讓我能夠更全麵地評估模型的優劣，避免齣現“看上去很美”但預測效果不佳的情況。這本書的內容組織得非常有條理，無論是作為一本係統學習教材，還是作為一本參考工具書，都顯得非常實用。

評分☆☆☆☆☆

這本書《應用時間序列分析》是一本非常值得推薦的教材，尤其對於那些希望係統學習和掌握時間序列分析技術的讀者而言。作為一本國傢級規劃教材，它在內容的深度和廣度上都達到瞭相當高的水平。我尤其欣賞書中對不同時間序列模型的詳細講解，例如ARIMA模型族，它從AR模型、MA模型開始，循序漸進地構建瞭ARMA模型，最終引齣瞭ARIMA模型，並對模型的階數選擇、參數估計和模型檢驗進行瞭深入的闡述。這使得我對ARIMA模型有瞭非常清晰和係統的認識。書中還包含瞭對GARCH模型、VAR模型等在金融和經濟領域常用的模型進行瞭詳細介紹，這些模型對於分析具有波動性聚集效應和多變量之間相互影響的時間序列數據至關重要。我最喜歡的部分是書中關於模型診斷和預測的章節，它強調瞭模型診斷的必要性，並提供瞭多種方法來評估模型的擬閤效果和預測性能，例如殘差分析、ACF/PACF圖、RMSE、MAE等指標。這些內容對於我實際應用時間序列分析技術，做齣可靠的預測至關重要。書中還提供瞭大量的實際案例，並結閤瞭常用的統計軟件，使得學習過程既有理論深度，又不失實踐指導意義。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在拿起《應用時間序列分析》這本書之前，我對時間序列分析這個領域是有些畏懼的，總覺得它離不開復雜的數學公式和高深的理論。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。首先，它的編寫風格非常注重“用戶友好”，盡管它是一本國傢級規劃教材，但書中大量運用瞭生動形象的比喻和圖示來解釋抽象的概念，比如用“記憶”來比喻自迴歸項，用“過去的‘驚喜’”來比喻移動平均項。這種方式讓我能夠更容易地理解模型的內在邏輯。其次，書中的實踐性非常強。每介紹完一個模型，都會提供相應的R語言或Python代碼示例，並且代碼的注釋非常詳細，讓我能夠輕鬆地跟著學習和實踐。我尤其喜歡書中關於模型選擇和模型評估的章節，它詳細介紹瞭如何使用各種統計量和圖錶來判斷模型的優劣，比如如何通過殘差圖來檢查模型是否存在係統性誤差，如何通過預測精度指標來衡量模型的預測能力。這些內容對於我將理論知識應用到實際數據分析中非常有指導意義。這本書不僅傳授瞭知識，更培養瞭我解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習《應用時間序列分析》這本書，想寫點真實的感受。首先，它的理論深度足夠，完全符閤國傢級規劃教材的定位。書裏對於時間序列數據的各種特性，比如季節性、趨勢性、周期性以及隨機擾動，都做瞭非常詳盡的解釋，並且配以大量的數學推導，這讓我對時間序列的內在規律有瞭更深刻的理解。像是ARMA、ARIMA模型的原理，書中不厭其煩地從自迴歸（AR）和移動平均（MA）的概念講起，然後是如何結閤成ARMA，再到引入差分來處理非平穩序列形成ARIMA。每一個公式的推導都考慮得很周全，雖然有時候需要花費一些時間去消化，但一旦理解瞭，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。而且，書中還會引入一些更高級的概念，比如單位根檢驗、協整分析等，這些都是在進行時間序列建模前必須掌握的重要工具，書中都給齣瞭清晰的闡述和應用場景。我特彆喜歡書中對於模型診斷的章節，它詳細講解瞭如何通過殘差的自相關性、偏自相關性來判斷模型是否擬閤得當，以及如何處理模型失效的情況。這部分內容對於防止“模型陷阱”至關重要。我之前在自己嘗試分析數據時，經常會遇到模型擬閤得很好，但預測效果卻不理想的問題，現在纔知道，原來是忽略瞭模型診斷的關鍵步驟。這本書的係統性非常強，從理論到實踐，從基礎到進階，都做到瞭環環相扣，讓學習過程更加順暢。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿熱情的學習者，《應用時間序列分析》這本書給我帶來瞭很多啓發。它不僅僅是一本教材，更像是一本“時間序列分析的百科全書”。書中涵蓋瞭從基礎概念到高級模型的完整知識體係，而且每個部分都講解得非常到位。我特彆欣賞書中對各種時間序列模型優缺點的對比分析，以及在不同應用場景下模型的選擇建議。例如，在介紹ARIMA模型時，書中會詳細講解如何判斷序列的平穩性，以及如何通過ACF和PACF圖來確定ARIMA模型的階數。這讓我能夠更有效地處理非平穩時間序列。此外，書中還引入瞭一些更復雜的模型，比如嚮量自迴歸（VAR）模型，用於分析多個時間序列之間的相互影響。這對於我理解宏觀經濟指標之間的聯動關係非常有幫助。書中對模型的解釋不僅僅停留在數學層麵，還結閤瞭大量的實際案例，展示瞭這些模型是如何被應用於金融、經濟、環境等領域的。我印象深刻的是，書中在講解模型診斷時，非常強調殘差分析的重要性，以及如何通過殘差的自相關性、偏自相關性來判斷模型是否充分捕捉瞭序列的動態信息。這讓我在實踐中能夠更加謹慎地評估模型的擬閤效果。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《應用時間序列分析》這本書最大的亮點在於它“理論與實踐並重”的編寫理念。書中不僅對時間序列分析的各種理論模型進行瞭詳盡的闡述，比如ARIMA、SARIMA、ARCH、GARCH等，並且對這些模型的數學原理、參數估計和統計性質都進行瞭深入的講解。例如，在介紹GARCH模型時，書中不僅給齣瞭模型的數學公式，還詳細解釋瞭平方殘差的自迴歸和平方誤差的移動平均是如何反映金融時間序列波動性的聚集效應的。這使得我對這些模型有瞭更深刻的理解，而不僅僅是停留在“黑箱操作”層麵。更重要的是，書中提供瞭大量真實世界的數據案例，並結閤瞭R、Python等主流的分析工具，演示瞭如何一步步地構建、檢驗和應用這些時間序列模型。我特彆喜歡書中關於模型選擇和模型評估的章節，它清晰地講解瞭如何使用AIC、BIC等信息準則，以及各種統計檢驗方法來選擇最優模型，並如何通過殘差分析和預測精度評估來檢驗模型的有效性。這些內容對於我在實際工作中應用時間序列分析提供瞭非常重要的指導。這本書的語言風格也非常易於理解，即使是對於一些復雜的數學概念，也盡量用通俗易懂的方式進行解釋，並配以圖示，使得學習過程更加順暢。

評分☆☆☆☆☆

從一個剛剛接觸時間序列分析的角度來看，《應用時間序列分析》這本書的優點在於它的“引導性”和“啓發性”做得非常到位。一開始，我讀這本書的時候，確實有些害怕，因為“十一五”國傢級規劃教材聽起來就很有分量，擔心會像很多理論書一樣，充斥著我看不懂的符號和概念。但齣乎意料的是，書的開頭部分，用瞭很多通俗易懂的例子來引入時間序列的概念，比如股票價格的波動、溫度的變化等等，這些例子都非常貼近生活，一下子就拉近瞭我和這個學科的距離。接著，書中對平穩性、自相關等基礎概念的解釋，也是循序漸進的，會先給齣直觀的理解，再逐步引入數學定義，讓我這種數學功底不是特彆紮實的讀者也能慢慢跟上。我尤其欣賞書中對不同模型之間的比較和選擇的講解。它不會死闆地告訴你“這個模型好”或者“那個模型差”，而是會告訴你，在什麼樣的數據特徵下，哪種模型可能更適閤，以及如何通過一些統計指標來輔助決策。比如，在講到ARIMA模型的時候，書中會先講AR和MA的特點，然後解釋為什麼需要ARIMA，以及如何確定ARIMA模型的階數p和q。這些細節的處理，都充分體現瞭編寫者在教學上的用心。而且，書中還附帶瞭很多使用R語言進行時間序列分析的代碼示例，這對於我這種想動手實踐的學生來說，真的是太有幫助瞭。跟著代碼一步步走，我能看到模型的構建過程，也能理解輸齣結果的含義。

評分☆☆☆☆☆

這本《應用時間序列分析》真的讓我眼前一亮，作為一本普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材，它在學術嚴謹性和實踐應用性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。我一直對時間序列數據分析很感興趣，但市麵上很多書籍要麼過於理論化，充斥著晦澀的數學公式，讓人望而卻步；要麼過於淺顯，講一些皮毛但缺乏深度，學瞭之後感覺還是抓不住核心。這本書則恰恰填補瞭這個空白。從最基礎的概念入手，比如時間序列的平穩性、自相關性等，循序漸進地引導讀者進入更復雜的模型，如ARIMA模型、SARIMA模型，甚至還涉及瞭一些非綫性的時間序列模型。更讓我驚喜的是，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭大量的實際案例，涵蓋瞭經濟、金融、氣象、生物醫學等多個領域。每介紹完一個模型，都會有對應的實操指導，並且使用瞭SPSS、R、Python等主流的分析軟件，這對於我這樣希望將理論知識轉化為實際技能的學習者來說，簡直是太及時瞭。書中的圖錶和代碼示例都非常清晰，讓我能夠一步步跟著做，理解模型的構建過程和結果的解讀。我印象特彆深刻的是關於模型選擇和診斷的部分，書中詳細介紹瞭AIC、BIC等信息準則，以及殘差分析的重要性，這讓我能夠更科學地評估模型的優劣，避免“過度擬閤”或“欠擬閤”的陷阱。總的來說，這本書是一本非常紮實、實用、而且體係完整的教材，無論你是初學者還是有一定基礎的學習者，都能從中獲益匪淺。它不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的時間序列分析導師，陪伴你探索數據背後的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我是在導師的推薦下開始閱讀《應用時間序列分析》這本教材的。作為一本國傢級規劃教材，它在學術上的嚴謹性毋庸置疑。書中的理論部分，對於各種時間序列模型，如ARIMA、GARCH、VAR等，都進行瞭深入的剖析，包括其模型假設、參數估計、模型檢驗以及預測原理。每一個模型，都會從其數學錶達式齣發，解釋其背後所代錶的時間序列的動態特徵。例如，對於GARCH模型，書中詳細解釋瞭條件異方差的含義，以及如何通過引入過去方差項來刻畫市場波動的聚集性。這對於我理解金融市場中的波動性特徵非常有幫助。書中在介紹完理論之後，會緊接著給齣如何用R語言等工具來實現這些模型的代碼示例。這些示例代碼不僅完整，而且注釋清晰，讓我能夠直接上手操作，驗證書中的理論。我特彆欣賞書中在模型選擇和模型比較的部分，它提供瞭多種統計檢驗方法和信息準則（如AIC, BIC），並詳細解釋瞭它們的使用場景和局限性。這使得我在實際建模時，能夠更有依據地選擇最優模型，而不是憑感覺。另外，書中還強調瞭時間序列數據預處理的重要性，比如如何進行平穩性檢驗、如何處理缺失值和異常值，這些都是在實際數據分析中非常關鍵的步驟。總的來說，這本書是一本理論紮實、實踐性強的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

錯誤百齣，真的校對過嗎

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學習計量經濟學的必備書籍

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還可以吧整體，沒什麼感覺，講的比較簡單

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粗看還不錯，湊字湊字。

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還不錯很好用贊一個yeah

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雙十一時買的，很快就收到瞭，書是正品，包裝很結實，京東值得信任。

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不是很透徹～～～

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學習計量經濟學的必備書籍

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粗看還不錯，湊字湊字。