閤並時間序列分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 洛伊斯·塞耶斯 著，溫方琪 譯，範新光 校

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 數據分析
• 統計學
• 金融
• 預測
• 建模
• Python
• R
• 機器學習

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543216082

版次：1

商品編碼：12026819

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2016-12-01

用紙：輕型紙

頁數：123

字數：74000

正文語種：中文

編輯推薦

　　隨著時間序列數據與橫截麵數據變得越來越容易獲得，如何更加有效地對它們進行分析逐漸成為研究者需要麵對的問題。《閤並時間序列分析》一書提供瞭同時分析這兩種數據形式的方法，並且也探討瞭如何能夠改進對研究群體的估計。除此之外，隨著相關數據不斷被獲得，該方法也能分析更大的樣本，並最終幫助研究者進行更有效的研究。

內容簡介

　　什麼是閤並時間序列？正如字麵上所錶達的，時間序列（在一個分析單位下規律齣現的具有時間性的觀測值）由橫截麵數據（在單獨時間點上一個分析單位下的觀測值）組成的一個數據集。這些分析單位可以是學校、健康組織、商業交易、城市、國傢等。為什麼需要進行“閤並分析”呢？其中一個原因在於，當下研究者可以獲得越來越多的相關橫截麵數據與時間序列數據。另外一個原因在於，將時間序列數據與橫截麵數據閤並可以顯著地擴大樣本量，這使之前顯得棘手的分析問題變為可能。

作者簡介

　　洛伊斯·塞耶斯（Lois W. Sayrs），愛荷華大學政治學助理教授。她從西北大學獲得政治學博士學位。她現在的研究興趣包括國際衝突過程的離散選擇模型以及國際政治經濟學。

　　溫方琪，紐約大學社會學係博士研究生。她先後於中山大學和香港科技大學獲得學士與碩士學位。她的主要研究領域包括社會人口學、社會分層與不平等以及量化研究方法。她尤其感興趣的是對社會現象進行因果識彆並探究其背後的機製。

目錄

序第1章 導言第2章 閤並時間序列模型的理論推導第1節 在應用中的閤並第2節 閤並綫性迴歸模型第3節 四種閤並模型第4節 初步診斷與殘差分析第3章 恒定係數模型第1節 估計恒定係數模型第2節 糾正自相關第3節 異方差性第4節 恒定係數模型的局限性第4章 LSDV模型第1節 異方差性與單位效應第2節 估計LSDV模型第5章 隨機係數模型第1節 估計隨機係數模型：GLS方法第2節 GLS模型的一個ARMA變異第3節 GLS模型的一個看似不相關迴歸第4節 Swamy隨機係數模型第5節 Hsiao隨機係數模型第6節 轉換模型第7節 ARCH模型第8節 隨機係數模型的總結第6章 結構方程模型第1節 兩步估計第2節 最大似然估計第3節 LOGIT與PROBIT設定第4節 最大似然法的總結第7章 穩健性檢驗：這些估計值有多好？第1節 穩健性估計函數第2節 異方差性與穩健性第8章 閤並時間序列分析的總結注釋參考文獻譯名對照錶

精彩書摘

　　本書討論使用同時包含橫截麵與時間序列的數據的迴歸分析。一個時間序列是一組數列，就一組變量X_t與X_(t+1)而言，觀測值之間的距離是恒定且固定的（Ostrom, 1978）。一個橫截麵則是一個分析單位在特定時間點上所存在的一組變量（X_i … X_n）的全部觀測值。當變量在一定時間跨度內在一定數量的不同橫截麵上被反復觀測到時，我們可將這樣産生的數據矩陣稱為一個閤並時間序列（pooled time series）。

　　歸納閤並時間序列矩陣的特徵有許多種方法。標準的方法是首先歸納橫截麵上的特徵，然後再歸納時間序列上的特徵。矩陣的形式被設定，這對於一個橫截麵內部隨時間發生的變化較不同橫截麵之間産生的變化而言是次要的。

　　將橫截麵與時間序列用這樣的方式組閤在一起的主要好處是可以捕捉到不同單位在空間上的變化以及同一單位隨時間産生的變化。因此，我們可以對結果以及産生結果的過程進行描述、分析以及假設檢驗。當時間序列的長度被縮減且/或橫截麵的樣本量較小時，閤並數據是應用性研究中一個特彆有用的方法。通常來說，單變量時間序列對於常規時間序列技術而言顯得太短瞭。許多時間序列方法要求至少30個時間點，而其它的一些方法要求更多。

　　本書的主要目的是嚮已具備有關綫性模型、迴歸方法和單變量時間序列估計基本知識的讀者介紹閤並時間序列設計。首先，我們會檢驗閤並時間序列的迴歸模型，然後再檢驗各種不同的迴歸估計技術。本書會穿插對閤並時間序列設計進行應用的不同例子，這些例子來自社會科學和行為科學。本書的敘述形式將結閤對閤並時間序列問題的理論展示與具體應用。為瞭方便閱讀與課堂教學，所有的章節將用大寫字母（A、B、C）來錶明睏難程度。

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前言/序言

　　什麼是閤並時間序列（pooled time series）？正如字麵上所錶達的，時間序列（在一個分析單位下規律齣現的具有時間性的觀測值）由橫截麵數據（cross-sections）（在單獨時間點上一個分析單位下的觀測值）組成的一個數據集。這些分析單位可以是學校、健康組織、商業交易、城市、國傢等。為什麼需要進行“閤並分析”呢？其中一個原因在於，當下研究者可以獲得越來越多的相關橫截麵數據與時間序列數據。另外一個原因在於，將時間序列數據與橫截麵數據閤並可以顯著地擴大樣本量，這使之前顯得棘手的分析問題變為可能。

　　舉一個簡單的例子。布魯姆（Broom）教授希望使用一個包含20個美國城市的數據來解釋財産犯罪率的變化情況。她提齣下麵的模型：

　　C = α + b_1 U+ b_2 L+ b_3 R+e

　　其中C = 城市財産犯罪率，U=失業率，R=區域位置，所有的變量都包含15年中每一年的觀測值。假設經典迴歸的假設都被滿足，那麼布魯姆可對以上等式進行15次最小二乘（OLS）估計（每一年的橫截麵數據一次）。然後，她可以再運用20次OLS（每一個城市的時間序列一次）。或者，假設所有的參數（α、b_1、b_2和b_3）都在時間與空間上恒定，她便可以簡單地將所有觀測值閤並進而僅僅隻計算一個迴歸。這個簡潔的步驟可以將樣本量N增加至300，同時也可以在很大程度上提高估計的統計有效性。

　　這種對OLS的應用與塞耶斯（Sayrs）博士所命名的閤並分析的恒定係數模型（constant coefficients model）是一緻的。此處最大的睏難在於恒定參數的假設難以被滿足。假設較易滿足的一個模型是最小二乘虛擬變量模型（least squares dummy variable model）[有時它也被稱作協方差模型（covariance model）]。該模型允許截距隨時間以及橫截麵變化。同樣地，這裏的虛擬變量不具備實質性意義，它們極大地減少瞭自由度以及與此對應的統計解釋力。一個可能的替代是誤差成分模型（error components model）[塞耶斯教授也將其稱為隨機係數模型（random coefficient model）]。這個模型明確地將橫截麵上的與時間序列上的誤差都考慮瞭進去。然而，在滯後因變量（lagged dependent variable）在等式右側或者是等式嵌套在一個更大的聯立方程組（simultaneous-equation system）的情況下，不可以這裏所需要的加權最小二乘類型的估計（weighted least squares type-estimation）。此外，當嚴重的時間序列相關存在時，誤差假設往往被極大地削弱。為瞭超越誤差成分模型的局限性，塞耶斯教授提齣瞭一個結構方程模型（structural equation model）。她以對閤並時間序列分析下的估計函數穩健性的評論總結全書。

　　邁剋爾·S.劉易斯-貝剋

《時空迴響：數據編織與模式洞察》 內容簡介 在這個信息爆炸的時代，數據如同潮汐般湧來，蘊含著無數關於過去、現在乃至未來的蛛絲馬跡。然而，數據的價值並非僅僅在於其量大，更在於我們如何從看似雜亂無章的數字洪流中，精準地捕捉那些隱藏的關聯，洞察事物發展的內在規律，並以此為基石，預見並塑造未來的走嚮。《時空迴響：數據編織與模式洞察》並非一本枯燥的技術手冊，而是一次深入數據世界的探險之旅，它旨在揭示如何將分散在時間維度上的信息點，如同一顆顆珍珠，精心地串聯起來，編織成一幅清晰而富有洞察力的圖景。 本書的核心在於“編織”——一種將不同來源、不同粒度、不同時間跨度的數據，通過係統性的方法進行整閤、梳理與連接的藝術。我們並非簡單地堆砌數據，而是追求一種深層次的融閤，讓原本孤立的片段信息，在時間的長河中相互映照，産生新的意義。想象一下，曆史事件的記錄、經濟波動的麯綫、生態環境的變化、社會心理的變遷，它們各自講述著自己的故事，但當我們將這些故事放置在同一張時間畫布上時，奇異的共鳴便會産生。是環境的變化催生瞭遷徙的浪潮？是技術的革新引領瞭經濟的騰飛？是社會思潮的演進塑造瞭政治格局？這些深層的問題，正是本書希望引導讀者去探索和解答的。 “模式洞察”則是編織後的必然成果。數據本身是靜態的，但其背後蘊含的動態規律卻是活的。本書將帶領讀者穿越紛繁的數據錶象，識彆那些反復齣現的趨勢、周期性的波動、異常值的信號，以及不同變量之間錯綜復雜的關係。我們關注的不僅是“發生瞭什麼”，更是“為什麼會發生”，以及“接下來可能發生什麼”。這涉及到對數據背後邏輯的理解，對因果關係的辨析，以及對模型構建的嚴謹。本書將深入探討一係列能夠幫助我們實現這一目標的方法論，從經典的統計學模型，到現代的機器學習算法，再到一些跨學科的分析視角，都將一一呈現。 本書旨在為那些渴望從數據中獲得更深層次理解的讀者提供一套係統性的思考框架和實踐指導。 無論是金融分析師、市場研究員、政策製定者、科研工作者，還是任何對數據驅動的決策和洞察感興趣的個人，《時空迴響》都將是您不可或缺的智識夥伴。 第一部分： 數據編織的基石——理解時間的脈絡 在信息的世界裏，時間是永恒的主綫。本部分將從根本上探討時間序列數據的特性，以及理解其內在時間脈絡的重要性。 時間序列的本質： 我們將深入剖析時間序列數據的定義、類型（如離散時間序列、連續時間序列）及其核心屬性。這包括但不限於數據的順序性、自相關性、趨勢性、季節性以及隨機性。理解這些基本屬性是進行任何有效分析的前提。 數據源的多樣性與整閤挑戰： 現實世界中的時間序列數據來源極其廣泛，可能來自於傳感器、日誌文件、交易記錄、調查問捲、公開數據集等。本章將討論如何識彆、評估和整閤來自不同源頭、不同格式、不同精度的數據。我們將聚焦於數據清洗、缺失值處理、異常值檢測與平滑等關鍵技術，確保數據的質量與一緻性。 時間粒度的適配與統一： 數據往往以不同的時間粒度存在，例如日數據、周數據、月數據、年數據。如何根據分析目標，對不同粒度的數據進行升采樣（聚閤）或降采樣（插值），以及在分析中保持時間粒度的統一性，是實現有效整閤的關鍵。本章將探討相關的技術和策略。 時間戳的規範與時區管理： 在全球化的背景下，精確的時間戳和正確處理時區差異對於跨地域、跨係統的時序數據分析至關重要。我們將詳細介紹標準化的時間戳格式，以及如何應對夏令時、時區轉換等復雜情況，避免因時間信息錯誤導緻分析結果的偏差。 探索性數據分析（EDA）在時間序列中的應用： 在正式建模之前，深入的EDA是必不可少的。本章將介紹如何利用可視化技術（如摺綫圖、散點圖、自相關圖、偏自相關圖）來初步識彆時間序列的趨勢、周期、季節性以及潛在的異常。通過直觀的圖形，我們可以形成對數據初步的理解，並為後續建模提供方嚮。 第二部分： 模式的識彆與洞察——方法論的深度解析 一旦我們有瞭高質量、經過整閤的時間序列數據，接下來的挑戰是如何從中提取有意義的模式。本部分將係統介紹一係列強大的分析方法。 趨勢與周期性分解： 許多時間序列可以被分解為長期趨勢、周期性波動（如季節性）和殘差。本章將介紹經典的分解方法（如加法模型、乘法模型），以及如何利用移動平均、指數平滑等技術來平滑數據並識彆趨勢。 平穩性檢驗與差分： 許多時間序列模型要求數據是平穩的，即數據的統計特性（如均值、方差）不隨時間變化。本章將介紹如何檢驗序列的平穩性（如ADF檢驗、PP檢驗），以及如何通過差分等方法將非平穩序列轉化為平穩序列，為後續建模做好準備。 自迴歸（AR）與移動平均（MA）模型： 瞭解時間序列內部的依賴關係是理解其動態演變的關鍵。本章將深入講解AR模型、MA模型以及它們的結閤——ARMA模型。我們將討論模型的階數選擇、參數估計和模型診斷，以及如何利用這些模型進行短期預測。 整閤移動平均自迴歸（ARIMA）模型： ARIMA模型是經典的時間序列預測模型，它有效地整閤瞭AR、I（差分）、MA三個部分。本章將詳細闡述ARIMA模型的構建過程，包括差分階數的確定、AR和MA階數的選擇（利用ACF和PACF圖），以及模型參數的估計和檢驗。 季節性ARIMA（SARIMA）模型： 許多現實世界的時間序列具有明顯的季節性。SARIMA模型在ARIMA的基礎上引入瞭季節性成分，能夠更有效地捕捉和預測具有季節性模式的數據。本章將介紹SARIMA模型的結構、參數選擇和應用場景。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 對於更復雜的時間序列，特彆是那些涉及潛變量或狀態的模型，狀態空間模型提供瞭一個靈活而強大的框架。本章將介紹狀態空間模型的概念、如何構建狀態空間方程，以及如何利用卡爾曼濾波等算法來估計隱藏的狀態並進行預測。 協整與因果關係檢驗： 在分析多個相關時間序列時，協整關係揭示瞭它們之間長期穩定的均衡關係。本章將介紹協整的概念、檢驗方法（如Engle-Granger檢驗、Johansen檢驗），以及如何利用嚮量自迴歸（VAR）模型來分析多個時間序列之間的動態相互作用和潛在的因果關係。 非綫性時間序列模型簡介： 現實世界中的時間序列往往呈現非綫性特徵，例如波動率聚集（ARCH/GARCH模型）。本章將簡要介紹非綫性時間序列模型的概念，以及在特定應用場景下的意義。 第三部分： 模式的深化與應用——實踐的拓展與前瞻 掌握瞭基礎的分析工具，本部分將引導讀者將這些知識應用於更廣泛的領域，並探索一些更高級和前沿的分析方嚮。 異常檢測與事件驅動分析： 在海量數據中，識彆齣偏離正常模式的異常值，往往能揭示關鍵的事件或潛在的風險。本章將介紹多種異常檢測技術，並探討如何將異常檢測與事件驅動的分析相結閤，例如分析特定事件（如政策發布、市場衝擊）對時間序列數據的影響。 時間序列的預測精度評估： 任何預測模型都需要對其預測精度進行科學的評估。本章將介紹常用的預測精度評價指標（如MAE、MSE、RMSE、MAPE），並探討如何進行交叉驗證和模型比較，選擇最優的模型。 多元時間序列分析的應用： 現實問題往往涉及多個相互影響的時間序列。本章將聚焦於多元時間序列分析的實際應用，例如宏觀經濟指標之間的聯動分析、股票市場多個資産價格之間的關係研究、供應鏈中的物流與需求預測等。 貝葉斯時間序列分析的魅力： 貝葉斯方法為時間序列分析提供瞭另一種視角，它允許將先驗知識融入模型，並通過後驗分布來更新信念。本章將介紹貝葉斯時間序列模型的基本思想，以及在不確定性量化和模型比較方麵的優勢。 機器學習在時間序列分析中的角色： 隨著機器學習技術的發展，諸如循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、Transformer等深度學習模型在時間序列預測和模式識彆領域展現齣強大的能力。本章將介紹這些模型如何被應用於時間序列分析，以及它們在處理復雜非綫性模式方麵的優勢。 時間序列分析在不同領域的應用案例： 為瞭加深理解，本章將穿插介紹時間序列分析在各個領域的典型應用案例。例如： 金融領域： 股票價格預測、風險管理、欺詐檢測。 經濟領域： GDP預測、通貨膨脹預測、就業率分析。 環境科學： 氣候變化預測、汙染物監測、自然災害預警。 醫療健康： 疾病傳播預測、生理信號分析、藥物療效評估。 工業製造： 設備故障預測、生産過程優化、需求預測。 交通運輸： 交通流量預測、齣行需求分析、擁堵預測。 倫理考量與未來展望： 在利用時間序列數據進行分析和預測的同時，我們也需要關注數據隱私、算法偏見等倫理問題。本章將對時間序列分析的未來發展趨勢進行展望，包括自動化建模、因果推斷的深化、以及與其他數據科學技術的融閤。 《時空迴響：數據編織與模式洞察》不僅是一本關於如何分析時間序列數據的書，更是一本關於如何傾聽數據、理解世界、洞察未來的書。它鼓勵讀者以一種批判性、係統性的思維方式，去擁抱數據帶來的可能性，在時間和數據的交織中，發現那些隱藏的智慧，驅動更有價值的決策。

評分☆☆☆☆☆

翻開《計算統計學原理與R語言實現》，我立刻感受到瞭一種嚴謹、學術的氣息。這本書的定位顯然不是給純粹的業務分析師看的，它更像是麵嚮研究人員或希望深入理解統計模型內部運作機製的進階讀者的。作者對概率論和數理統計的假設前提進行瞭非常細緻的迴顧，這對於理解諸如最大似然估計、貝葉斯推斷等核心概念至關重要。書中對濛特卡洛模擬和MCMC方法的講解非常詳盡，特彆是如何用R語言高效地實現這些迭代過程，提供瞭大量可供參考的代碼框架。雖然閱讀過程中需要保持高度的專注力，偶爾還會翻迴去查閱一些微積分知識點，但這本“硬核”的著作極大地鞏固瞭我對統計推斷基礎的掌握。對於那些不滿足於僅僅調用庫函數，而渴望探究“為什麼這個方法有效”的讀者來說，這是一份不可多得的珍貴資料。

評分☆☆☆☆☆

《現代金融計量學：基於Python的量化分析實踐》這本書的視角非常新穎，它成功地將金融市場波動性的理論模型與現代編程工具結閤瞭起來。我過去一直覺得金融計量太依賴於傳統的Eviews或Matlab，但這本書完全展示瞭Python在處理高頻金融數據和復雜時間序列模型方麵的巨大潛力。對GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）的介紹非常到位，並且每種模型的介紹後都緊跟著一個使用Pandas和Statsmodels庫進行實證分析的完整代碼塊。最讓我驚喜的是關於跳躍擴散模型（Jump-Diffusion Models）的應用實例，它幫助我更好地理解瞭金融危機中瞬時價格衝擊的建模思路。這本書的實踐性強到讓人幾乎可以把作者的電腦搬迴傢，對於想從金融理論研究轉嚮量化策略開發的專業人士，這本書無疑是打開新世界的一把鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

《商業智能與數據可視化實戰指南》這本書，簡直是為我們這些經常要做匯報的運營人員量身定製的。我們部門的數據散落在好幾個係統裏，平時想快速做齣一個有說服力的儀錶盤簡直是噩夢。這本書沒有講那些高深的算法，而是聚焦於“溝通”——如何用圖錶把復雜的數據故事講清楚。它詳細對比瞭不同圖錶類型（柱狀圖、散點圖、熱力圖等）在傳達不同信息時的優劣，這一點對我啓發極大。我以前總喜歡用堆積條形圖來展示季度增長，看瞭這本書後纔知道那種圖錶有多容易誤導觀眾，現在我改用組閤圖錶和上下文標注，效果好多瞭。此外，關於數據敘事和受眾心理的分析也非常到位，真正做到瞭從“做圖”到“講好數據故事”的升華。如果你對如何設計一個高效、美觀且不失真數據的BI報告感到睏惑，這本書絕對能提供立竿見影的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據驅動的決策藝術》絕對是數據分析領域的寶藏！我之前總是覺得統計學知識和實際業務場景之間有一道鴻溝，很多書講的理論很紮實，但就是不知道怎麼落地。這本書不一樣，它簡直就像一本實戰手冊，從最基礎的數據清洗、探索性分析，一直講到如何構建復雜的預測模型，每一步都配有清晰的案例和代碼示例。作者似乎非常理解初學者和中級分析師的痛點，沒有過多糾纏晦澀的數學證明，而是聚焦於“如何用數據解決問題”。特彆是關於A/B測試的設計與解讀那一部分，我感覺自己終於搞明白瞭那些p值和置信區間背後的真正含義，而不是隻會套用公式。讀完之後，我立刻嘗試用書中學到的特徵工程技巧去優化我手頭上的一個客戶流失預測項目，效果立竿見影。這本書的敘述風格非常親切，仿佛有一位經驗豐富的導師在旁邊手把手教你，讓人在學習復雜概念時一點也不覺得枯燥，強力推薦給所有希望提升數據分析實戰能力的朋友。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，《深度學習：從感知機到Transformer》這本書的廣度和深度都令人印象深刻。作為一名機器學習工程師，我原以為自己對深度學習的脈絡已經有瞭比較清晰的認識，但閱讀此書後纔發現自己知識體係中的許多空白。它沒有停留在展示SOTA模型的結果上，而是深入剖析瞭激活函數、優化器、正則化技術等底層機製是如何協同作用，驅動網絡學習的。書中對捲積網絡和循環網絡結構的演變曆史梳理得極其清晰，但最讓我震撼的是關於Attention機製及其在自然語言處理中引發的革命的論述。作者的邏輯推理能力極強，能夠將復雜的數學公式轉化為直觀的幾何或信息流動的概念。唯一的小遺憾是，由於篇幅所限，某些前沿的圖生成模型或強化學習與深度學習的結閤案例介紹得略顯簡略，不過瑕不掩瑜，這本書無疑是構建堅實深度學習基礎的權威參考書。