應用時間序列分析（第四版）/21世紀統計學係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王燕 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 數據分析
• 預測
• 金融
• R語言
• Python
• 第四版
• 教材

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300222752

版次：4

商品編碼：11851625

包裝：平裝

叢書名： 21世紀統計學係列教材

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：292

內容簡介

隨著計算機技術的普及，各行各業都積纍瞭大量的曆史觀察數據。采用科學的方法挖掘曆史數據中蘊含的有用信息，瞭解隨機事件發生發展的規律，準確預測隨機事件的未來發展趨勢成為瞭很多行業的迫切需求。這些工作都屬於時間序列分析的研究領域。
時間序列分析是應用統計學的核心基礎課之一，也是計量經濟學和統計預測學的核心內容。作為數理統計學的一個專業分支，時間序列分析有它非常特殊的、自成體係的一套分析方法。

前言/序言

《現代金融計量經濟學：理論與實踐》 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的現代金融計量經濟學知識體係。在快速發展的金融市場中，理解並掌握量化分析工具對於做齣明智的投資決策、風險管理以及政策製定至關重要。本書將理論基礎與實際應用相結閤，帶領讀者穿越計量經濟學在金融領域的廣闊天地。 核心內容概述： 1. 基礎概念與建模迴顧： 時間序列數據特性： 深入探討金融時間序列數據的獨特性，如非平穩性（單位根）、異方差性（波動率聚集）以及自相關性。本書將從基本的時間序列概念齣發，為後續復雜模型的理解奠定堅實基礎。 經典迴歸模型在金融中的應用： 迴顧並擴展經典的OLS迴歸模型，探討其在資産定價、收益率分析以及市場效率檢驗等方麵的應用局限，並引入修正方法。 2. 單方程時間序列模型： ARIMA 模型係列： 詳細講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）以及兩者的結閤（ARMA）模型，並進一步深入ARMA模型的季節性變體（SARIMA）。本書將闡述如何識彆、估計和診斷這些模型，並提供實際案例演示其在宏觀經濟指標預測、股票價格走勢分析等場景下的應用。 條件異方差模型（ARCH/GARCH）： 重點分析金融市場中普遍存在的波動率聚集現象。讀者將學習如何構建和解釋ARCH、GARCH及其擴展模型（如EGARCH, GJR-GARCH），以捕捉和預測資産價格的波動風險，這對於風險管理和期權定價至關重要。 自迴歸條件異方差（ARCH）模型： 介紹ARCH模型的基本原理，解釋如何通過過去的誤差項來模擬當前的條件方差，並詳細講解其局限性。 廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型： 深入剖析GARCH模型，說明其如何通過過去的誤差項和過去的條件方差來刻畫條件方差，並介紹GARCH(1,1)等常用形式。 EGARCH 和 GJR-GARCH 模型： 探討能更好地捕捉金融資産收益率負麵衝擊和正麵衝擊不對稱效應的EGARCH和GJR-GARCH模型，並分析它們在風險管理中的優勢。 3. 多方程時間序列模型： 嚮量自迴歸（VAR）模型： 引入VAR模型，用於分析多個相互影響的金融時間序列變量之間的動態關係。本書將涵蓋VAR模型的設定、估計、滯後階數選擇、因果關係檢驗（Granger因果檢驗）以及脈衝響應函數（IRF）和方差分解的解釋，從而揭示宏觀經濟變量、利率、匯率以及資産價格之間的相互作用機製。 嚮量誤差修正模型（VECM）： 在VAR模型的基礎上，本書將深入講解VECM，特彆是在處理協整（cointegration）關係時。VECM能夠描述變量間的長期均衡關係以及短期偏離均衡時的調整過程，這對於理解貨幣政策傳導、資産價格的長期均衡等問題至關重要。 協整分析： 詳細介紹協整的概念及其在金融市場的意義。讀者將學習如何檢驗協整關係，並理解協整關係如何影響模型的構建和解釋。 4. 模型診斷與選擇： 殘差診斷： 強調模型診斷的重要性，包括對殘差的正態性、自相關性、異方差性以及異質條件異方差性的檢驗，以確保模型假設的有效性。 信息準則： 介紹AIC、BIC等信息準則在模型選擇中的應用，幫助讀者在眾多備選模型中找齣最優模型。 5. 高級主題與前沿應用： 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 引入狀態空間錶示和卡爾曼濾波技術，這是一種強大的框架，能夠處理動態係統中的觀測噪聲和狀態噪聲，廣泛應用於宏觀經濟預測、貨幣政策分析以及金融市場預測。 高頻數據分析： 探討金融高頻數據（秒級、分鍾級）的特點及其分析方法，如統計迴測、量化交易策略開發中的應用。 大數據與機器學習在金融計量中的融閤： 討論如何將機器學習技術（如Lasso, Ridge迴歸，以及一些非綫性模型）與傳統計量經濟學方法相結閤，以應對海量金融數據，發現更復雜的模式，構建更精準的預測模型。 麵闆數據模型在金融中的應用： 介紹麵闆數據（cross-sectional and time-series data）的特點，以及在金融領域（如公司金融、銀行監管）中常用的麵闆數據模型（固定效應模型、隨機效應模型）及其在風險評估、公司價值分析中的應用。 本書特色： 理論嚴謹性與實踐可行性並重： 在介紹每一個模型時，本書都力求解釋清楚其背後的統計學原理和經濟學含義，同時提供大量實際的金融數據分析案例，並指導讀者如何使用常見的統計軟件（如R, Python, Stata）實現模型。 循序漸進的教學設計： 從基礎的時間序列概念到復雜的動態模型，本書的章節安排邏輯清晰，由淺入深，適閤不同背景的讀者。 豐富的案例研究： 每一個模型和技術都輔以精心設計的案例，這些案例來源於真實的金融市場數據，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 前沿視野： 本書不僅涵蓋瞭金融計量經濟學的經典內容，還關注瞭近年來齣現的新技術和新應用，為讀者提供對該領域未來發展趨勢的洞察。 適用讀者： 本書適閤經濟學、金融學、金融工程、統計學等專業的本科生、研究生，以及在金融機構（證券公司、基金公司、銀行、保險公司等）從事量化分析、風險管理、投資研究、産品開發等工作的專業人士。對於希望提升自身量化分析能力的經濟學和金融學研究者，本書也將提供寶貴的參考。 通過學習本書，讀者將能夠熟練運用現代計量經濟學工具，深入理解金融市場的運作機製，並具備獨立開展金融數據分析和模型構建的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理非平穩時間序列方麵的講解，對我來說是具有裏程碑意義的。長久以來，我對於如何處理那些具有趨勢和季節性的時間序列數據一直感到睏惑。傳統的統計模型往往要求數據是平穩的，而現實世界中的許多時間序列，如經濟增長數據、氣象數據等，往往是非平穩的。這本書的作者對差分、季節性差分等處理非平穩序列的方法進行瞭非常詳盡的闡述，並且給齣瞭清晰的數學推導和圖示。我尤其欣賞作者對單位根檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）的深入講解，這讓我明白瞭如何科學地判斷一個時間序列是否具有單位根，以及如何根據檢驗結果來選擇閤適的差分階數。在學習瞭單位根檢驗之後，我纔真正理解瞭ARIMA模型中“I”（Integrated）的含義，它不再是一個抽象的字母，而是代錶著一種強大的數據處理能力。作者還介紹瞭協整（cointegration）的概念，這對於分析多個時間序列之間的長期均衡關係至關重要。通過對協整的深入學習，我開始能夠理解經濟學中一些復雜的變量之間的相互作用。總而言之，這本書為我打開瞭理解和處理非平穩時間序列的大門，讓我能夠更自信地應對那些看似“雜亂無章”的數據。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格極其嚴謹，每一個概念的提齣都伴隨著詳盡的數學定義和推導，這對於我這樣的學習者來說，既是挑戰也是福音。我花瞭相當長的時間去消化第一章關於時間序列預處理的內容，作者對於異常值檢測、缺失值插補的各種方法都進行瞭細緻的描述，並且給齣瞭相應的算法僞代碼，這讓我能夠更直觀地理解每種方法的原理和適用場景。雖然初讀時會覺得有些晦澀，但隨著反復研讀和與自己手頭數據進行比對，我逐漸體會到瞭這種嚴謹帶來的好處——它讓我避免瞭在後續的學習中産生概念上的混淆。作者並沒有迴避那些復雜的數學公式，而是以一種循序漸進的方式將它們引入，並輔以直觀的圖示來幫助理解。例如，在解釋ARIMA模型時，作者不僅給齣瞭模型的數學錶達式，還通過各種自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的圖形，生動地展示瞭不同階數模型參數的含義，這比單純的公式推導要有效得多。我尤其喜歡作者在講解模型選擇準則時，對AIC、BIC等指標的深入剖析，以及如何權衡模型的擬閤優度和復雜度，這在實際應用中至關重要。這本書的嚴謹性，讓我覺得它不僅僅是一本教材，更是一本能夠指導實踐的工具書，它教會我如何“看懂”時間序列數據，如何“理解”模型的背後邏輯，而不是僅僅停留在“套用公式”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理時間序列數據中的異常值問題上，提供瞭非常全麵且實用的方法，這對我日常的數據分析工作帶來瞭巨大的幫助。我經常遇到這種情況：數據中存在一些突然齣現的、與整體趨勢不符的極端值，這些異常值如果不進行妥善處理，會對模型的擬閤和預測産生嚴重的影響。這本書的作者對異常值的檢測和處理方法進行瞭詳細的介紹，從簡單粗暴的閾值法，到更為 sophisticated 的基於模型的檢測方法，都一一涵蓋。我尤其欣賞作者在講解基於模型檢測方法時，不僅僅給齣算法的描述，還詳細解釋瞭其背後的統計原理，以及為何這種方法能夠有效地識彆異常值。例如，在介紹基於ARIMA模型殘差的異常值檢測方法時，作者解釋瞭為何偏離模型預測的極端殘差往往預示著異常值的存在。此外，書中還提供瞭多種處理異常值的方法，包括刪除、替換（用均值、中位數等）或者使用對異常值不敏感的模型。作者在討論這些方法時，並沒有簡單地說哪種方法“最好”，而是根據不同的情況，給齣相應的建議，這讓我能夠根據具體的數據特點和分析目標，做齣更明智的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期，尤其是在機器學習與時間序列分析的結閤方麵，給我帶來瞭很多新的啓發。我一直認為，雖然傳統的統計模型在時間序列分析中扮演著重要角色，但機器學習方法在處理復雜模式、非綫性關係以及大規模數據集方麵具有獨特的優勢。這本書並沒有迴避這一點，而是專門開闢章節來探討如何將神經網絡（如RNN、LSTM）等模型應用於時間序列預測、異常檢測等問題。作者在介紹這些模型時，不僅闡述瞭它們的數學原理，還詳細講解瞭如何在Python等編程環境中實現這些模型，並提供瞭相應的代碼示例。我特彆喜歡書中關於特徵工程的討論，它指齣瞭在應用機器學習模型時，如何有效地從原始時間序列數據中提取有用的特徵，以提高模型的預測性能。此外，作者還討論瞭集成學習方法在時間序列預測中的應用，例如如何將多種模型的預測結果進行融閤，以獲得更魯棒的預測。這種跨領域的融閤，讓我看到瞭時間序列分析的未來發展方嚮，也為我提供瞭更多解決實際問題的思路和方法。這本書讓我意識到，掌握傳統的統計方法固然重要，但擁抱新興的機器學習技術，對於提升時間序列分析的能力同樣不可或缺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節組織結構非常有邏輯性，從基礎理論到高級應用，層層遞進，給我的學習體驗帶來瞭極大的便利。最初，我被書中對時間序列基本概念的清晰定義所吸引，作者在介紹平穩性、自相關性等概念時，並沒有僅僅停留在文字描述，而是通過大量的圖例和數據模擬，將抽象的概念具象化，讓我能夠快速建立起直觀的理解。隨後，當學習到ARIMA模型時，作者更是將模型的理論推導、參數估計、模型診斷等環節一一展開，並結閤實際案例進行演示，讓我能夠一步步地掌握如何從原始數據齣發，構建一個有效的ARIMA模型。令我印象深刻的是，作者在講解模型診斷時，對殘差分析的重要性進行瞭重點強調，並列舉瞭多種殘差檢驗方法，這讓我明白瞭模型擬閤的好壞，關鍵在於對模型假設的檢驗。更進一步，當章節過渡到狀態空間模型時，我感到眼前一亮。作者用一種非常清晰且易於理解的方式，將狀態空間模型的理論框架引入，並詳細介紹瞭卡爾曼濾波和EM算法在狀態空間模型中的應用。我之前接觸過一些狀態空間模型的資料，但總是覺得難以入門，而這本書的講解，無疑為我提供瞭一個絕佳的切入點。它讓我明白瞭，看似復雜的模型，隻要掌握瞭核心的數學思想和算法原理，也並非遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於如何評估時間序列模型預測性能的講解，非常細緻和全麵，這對於我這樣的初學者來說，至關重要。以往，我常常在模型擬閤完成後，對於如何判斷模型的優劣感到迷茫，不知道應該使用哪些指標，也不知道這些指標的含義和側重點。這本書的作者在相關的章節中，詳細介紹瞭常用的預測性能評估指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等等，並解釋瞭它們各自的計算方式和解釋意義。更重要的是，作者並沒有僅僅列舉這些指標，而是深入地探討瞭如何根據具體的應用場景和數據特性，來選擇最閤適的評估指標。例如，在處理金融時間序列時，關注預測誤差的相對大小可能比關注絕對誤差更為重要，此時MAPE可能是一個更閤適的選擇。此外，作者還強調瞭交叉驗證在評估模型泛化能力中的重要性，並介紹瞭幾種適用於時間序列數據的交叉驗證方法，如滾動預測窗口。這些詳細的指導，讓我明白瞭如何科學、客觀地評估模型的預測效果，避免瞭僅僅依靠主觀感受來判斷模型的好壞，從而能夠更有信心地選擇最優模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理時間序列數據中的周期性成分方麵，給齣瞭非常深入的講解，這對於我理解和處理具有明顯周期特徵的數據非常有幫助。我之前在處理一些季節性非常強的數據時，常常感到力不從心，傳統的ARIMA模型有時難以完全捕捉到這種周期性。這本書的作者在介紹傅裏葉變換、小波分析等工具時，清晰地闡述瞭它們如何能夠幫助我們分解和理解時間序列中的周期性成分。我特彆喜歡書中關於如何使用這些工具來識彆和量化周期長度，以及如何利用這些信息來構建更有效的預測模型。例如，在分析季度銷售數據時，傅裏葉變換能夠幫助我們精確地確定“季度”這一周期，而小波分析則能夠讓我們看到周期性在不同時間段內的變化情況。作者還介紹瞭如何利用周期性信息來構造季節性ARIMA（SARIMA）模型，並通過大量的實例演示瞭SARIMA模型在處理具有明顯季節性特徵的時間序列數據時的強大能力。這本書讓我明白，周期性並非僅僅是數據中的一個“雜音”，而是隱藏著重要信息的規律，通過恰當的工具，我們可以有效地將其提取並應用於分析和預測。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於時間序列分析中的因果推斷問題的探討，為我提供瞭一個全新的視角，讓我從單純的預測轉嚮瞭更深層次的理解。以往，我更多地關注如何預測未來的值，而很少思考數據之間的“因果”關係。這本書的作者引入瞭格蘭傑因果關係檢驗（Granger Causality Test）等概念，並詳細解釋瞭其統計原理和局限性。我瞭解到，格蘭傑因果關係檢驗能夠幫助我們判斷一個時間序列的過去值是否能夠“預測”另一個時間序列的未來值，這在經濟學、社會學等領域有著廣泛的應用。作者通過一些經典的經濟學案例，生動地展示瞭如何應用格蘭傑因果關係檢驗來探索變量之間的潛在關係。例如，在分析失業率和通貨膨脹率時，格蘭傑因果關係檢驗能夠幫助我們判斷是失業率影響通貨膨脹率，還是通貨膨脹率影響失業率，或者兩者之間不存在格蘭傑因果關係。這不僅僅是簡單的預測，更是對事物之間相互作用機製的深入理解。這本書讓我明白，時間序列分析的意義不僅僅在於預測，更在於揭示數據背後的規律和因果鏈條，從而為決策提供更堅實的支持。

評分☆☆☆☆☆

我一直對時間序列分析在金融領域的應用非常感興趣，而這本書在這方麵的內容確實讓我眼前一亮。作者在介紹傳統的時間序列模型（如ARIMA）之後，花瞭相當大的篇幅來討論GARCH族模型及其在波動率預測方麵的應用。我瞭解到，傳統的ARIMA模型在處理金融數據時，往往會忽略其重要的特性——波動率的聚集性。而GARCH模型，通過引入條件方差的概念，能夠有效地捕捉到這種現象。書中的案例分析部分，作者選取瞭大量的真實股票市場數據，詳細演示瞭如何使用GARCH模型來擬閤和預測股票收益率的波動率。他不僅展示瞭模型的建立過程，還對模型的參數進行瞭詳細的解釋，並對預測結果的可靠性進行瞭評估。我印象深刻的是，作者在講解EGARCH、GJR-GARCH等模型時，並沒有簡單地堆砌公式，而是深入淺齣地解釋瞭它們相較於標準GARCH模型的優勢，以及在處理金融時間序列中遇到的特定問題（如杠杆效應）時的有效性。通過這些案例，我不僅學習到瞭具體的模型知識，更重要的是，我學會瞭如何根據金融數據的特點，選擇閤適的模型，並解讀模型的輸齣結果。這本書為我提供瞭一個堅實的理論框架和一套實用的工具，讓我能夠更有信心地去探索金融市場中的時間序列奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常簡潔大氣，一種沉靜的藍色調，輔以燙金的書名和作者信息，在書架上顯得格外引人注目。初拿到手，就能感受到紙張的厚度和質感，翻開扉頁，印刷清晰，排版也很閤理，大量的公式和圖錶穿插其中，但絲毫不會顯得淩亂，反而有種嚴謹而有序的美感。我個人比較喜歡這種風格的書籍，感覺作者在內容的呈現上是下足瞭功夫的。雖然我目前隻是初步翻閱，還沒有深入到每一章節的學習，但從目錄結構來看，它涵蓋瞭時間序列分析的各個方麵，從基礎的概念、模型，到進階的應用和前沿的研究方嚮，幾乎無所不包。特彆是看到關於狀態空間模型、貝葉斯時間序列分析等章節的標題時，我更是充滿瞭期待。我知道這些內容通常需要紮實的數學基礎和大量的實踐經驗纔能掌握，而這本書似乎是將這些復雜的理論以一種相對易懂的方式呈現齣來，這對於我這樣的非數學專業背景但又對時間序列分析充滿興趣的讀者來說，無疑是一大福音。而且，它作為“21世紀統計學係列教材”的一員，想必其內容的更新性和學術嚴謹性都是有保障的。我尤其關注書中的案例分析部分，期望它們能夠幫助我更好地理解抽象的理論，並將所學知識應用到實際問題中去，解決我在數據分析過程中遇到的種種難題。這本書的齣現，讓我覺得我學習時間序列分析的道路似乎變得更加清晰和有方嚮感瞭。

評分☆☆☆☆☆

為瞭學習，買瞭這本應用迴歸分析，希望盡快投入學習中去。

評分☆☆☆☆☆

老師讓買的，很不錯，有時間好好學

評分☆☆☆☆☆

經典教材，買來復習統計學用的。

評分☆☆☆☆☆

書中內容確實不錯，簡要易懂，挺好的一本書，寫畢業論文參考用，收益不少

評分☆☆☆☆☆

本考研狗終於下定決心買瞭......

評分☆☆☆☆☆

這個學期要學的課程，質量還可以

評分☆☆☆☆☆

看著品相還好 內容剛看 送貨快

評分☆☆☆☆☆

書本挺不錯的，希望對我有所幫助

評分☆☆☆☆☆

不錯，京東的東西還是可以信賴的