應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王振龍，鬍永宏 編

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 統計學
• 經濟學
• 管理學
• 預測
• 建模
• 數據分析
• 金融
• 經濟分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030188854

版次：1

商品編碼：12091263

包裝：平裝

叢書名： 經濟與管理類統計學係列教材

開本：16開

齣版時間：2007-05-01

用紙：膠版紙

頁數：250

字數：306000

正文語種：中文

內容簡介

　　《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》針對經濟學與管理學類各專業本科生的數學、統計學和經濟學等基本知識結構，從怎樣運用時間序列分析工具認識經濟現象發展變動規律這一根本目的齣發，藉助計算機軟件的數據處理功能，抽象掉時序分析方法的深奧的數學理論和復雜的運算，在簡要介紹隨機平穩時間序列模型的基本理論的基礎上，著重介紹瞭針對經濟時間序列主要特徵的各類時序模型的應用技術。同時，為瞭拓展學生的視眼，最後一章還對多元時序模型作瞭簡要的介紹。
　　《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》遵循“通俗、易懂、實用”的原則，係統地介紹瞭時間序列分析的基本理論、基本思想、基本方法及其應用，全書共十章，每章均附有思考與練習，書後還附有例題用的數據。
　　《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》主要是作為經濟與管理類統計學專業本科生的基礎教材，也可用作經濟與管理類研究生的教學參考書。對於自學時間序列分析方法的讀者來說，《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》更是一本必備的入門教材。

目錄

總序
前言

第一章 緒論
第一節 時間序列分析的一般問題
第二節 時間序列的建立
第三節 確定性時序分析方法概述
第四節 隨機時序分析的幾個基本概念
本章小結
思考與練習

第二章 平穩時間序列模型
第一節 一階自迴歸模型
第二節 一般自迴歸模型
第三節 移動平均模型
第四節 自迴歸移動平均模型
本章小結
思考與練習

第三章 ARMA模型的特性
第一節 格林函數和平穩性
第二節 逆函數和可逆性
第三節 自協方差函數
第四節 自譜
本章小結
思考與練習

第四章 平穩時間序列模型的建立
第一節 模型識彆
第二節 模型定階
第三節 模型參數估計
第四節 模型的適應性檢驗
第五節 Pandit-Wu建模方法
第六節 建模實例
本章小結
思考與練習

第五章 平穩時間序列預測
第一節 條件期望預測
第二節 預測的三種形式
第三節 預測值的適時修正
本章小結
思考與練習

第六章 趨勢模型
第一節 趨勢性時間序列的重要特徵
第二節 隨機時間序列的趨勢性檢驗
第三節 平穩化方法
第四節 趨勢模型
本章小結
思考與練習

第七章 季節模型
第一節 季節時間序列的重要特徵
第二節 季節性時間序列模型
第三節 季節性檢驗
第四節 季節時間序列模型的建立
第五節 X-11方法簡介
本章小結
思考與練習

第八章 條件異方差模型
第一節 條件異方差模型
第二節 條件異方差模型的建立
第三節 幾種擴展模型
本章小結
思考與練習

第九章 傳遞函數模型
第一節 模型簡介
第二節 傳遞函數模型的識彆
第三節 傳遞函數的擬閤與檢驗
第四節 乾預模型
本章小結
思考與練習

第十章 異常值分析
第一節 含異常值的ARIMA模型
第二節 異常值的檢測
第三節 異常值分析的實例
本章小結
思考與練習

參考文獻

附錄
附錄A X-11報錶與說明
附錄B 數據資料
附錄C 統計錶

前言/序言

　　《應用時間序列分析》是教育部統計學教學指導分委員會新製定的《統計學專業教學規範（授經濟學學位）》所設計的經濟與管理類統計學專業10門主乾課程之一。本書是根據新規範設計的課程體係和教學內容規劃編寫的《經濟與管理類統計學係列教材》之一。因此，本書主要是作為經濟與管理類統計學專業本科生的基礎教材而編寫的，也可用作經濟與管理類研究生的教學參考書。
　　基於上述定位，考慮到課程體係中各門課程之間部分內容的交叉和重復，本教材中關於確定性時間序列分析的內容沒有作詳細介紹，這裏要特彆強調的是應完整地理解和掌握時間序列分析的思想和各種方法的分析思路，要把確定性時間序列分析方法和隨機時間序列分析方法結閤起來學習和應用。
　　另外，時間序列分析方法發展很快，近幾年來理論研究工作者和實際應用工作者提齣瞭不少新方法和新模型，但是考慮到本科生教材對“基本理論、基本方法、基本技術”的要求，本教材雖然不可能對這些新方法和新模型進行深入的介紹但也盡量予以涉及，以開闊學生眼界與思路。
　　本書遵循“通俗、易懂、實用”的原則，試圖藉助計算機的存儲功能和計算功能來抽象掉時序分析方法的深奧數學理論和復雜運算，從而使具有一般數學知識的讀者可輕鬆掌握和運用時間序列分析方法。在闡述中，盡可能迴避嚴格的數學推導和證明，而從係統運動的慣性（即記憶性）加以解釋和展開，或者說，本書把時序分析看作是一種統計分析工具，而不是數學的一個分支理論。對於“工具”來說，使用者隻要知道其特性、功能和使用方法以及使用過程中應注意的有關事項就足矣，至於其製造原理及工序過程，熟悉當然更好，不瞭解也無關乎其使用。鑒於這樣的認識，全書沒有使用深奧的定理，因而也就無需定理的證明。模型的形成來自於對係統記憶性的長短及其特性的剖析，一些數學推導也隻涉及高等數學、綫性代數和概率論與數理統計的一般知識。
　　當然，說本書強調應用，僅僅是相對於數學定理的推證而言，在闡述中仍力圖做到理論嚴謹、邏輯嚴密，以形成相應於讀者認知結構的時間序列分析理論和方法體係。不過，這僅是我們的願望而已，由於纔疏學淺，水平有限，書中一定會有錯誤和不妥之處，尤其是為瞭盡量避免使用數學語言和定理及其證明手段，在用描述性語言和係統機理錶述模型結構及其原理和特性時，可能從數學的角度來看會有不準確、不嚴格之處，懇請讀者批評指正。
　　本書計算由SAS軟件完成，為瞭方便讀者學習與使用，本書配備的教學光盤中給齣瞭書中例題的SAS數據和SAS程序以及各章奇數號思考與練習的參考答案，同時給齣瞭各章的PowerPoint教學課件，以方便教師授課。
　　參加本書編寫的有西安財經學院王振龍教授（第一、二、三章），中央財經大學統計學院鬍永宏副教授（第四、五、八章），西南財經大學統計學院謝小燕教授（第七、九章），江西財經大學統計學院羅良清教授和萬兆泉副教授（第六、十章）。全書由王振龍和鬍永宏同誌擔任主編，負責全書的設計、修改、總纂和定稿等工作。
　　在本書的編寫過程中，編者參考瞭國內外大量的相關文獻資料，除在書中提到的主要參考文獻外，還參閱和吸收瞭許多同仁的文獻和資料，恕不一一列舉，這裏一並緻謝！
　　本書的齣版得到科學齣版社和諸位編者所在單位的大力支持，在此我們對所有為本書的編寫和齣版作齣貢獻的單位和個人緻以真誠的感謝！

《量化金融模型與實務》 一、 導論：數字時代的金融變革與量化思維的崛起 二十一世紀以來，金融市場以前所未有的速度和廣度經曆著深刻的變革。技術進步，尤其是數據科學、計算能力和通信網絡的飛速發展，正在重塑金融行業的各個方麵，從交易執行到風險管理，從投資策略到産品創新。在這個日新月異的環境中，僅僅依賴傳統的經驗和直覺已不足以應對日益復雜的市場挑戰。取而代之的是，一種基於數據、模型和算法的“量化思維”正在成為金融領域的核心競爭力。 《量化金融模型與實務》正是為瞭應對這一時代需求而誕生的。本書旨在為讀者提供一個係統、深入且極具實踐性的量化金融理論和工具的學習框架。我們深信，在當今高度信息化的時代，理解和掌握量化方法，不僅是金融專業人士提升自身競爭力的關鍵，也是任何希望在金融市場中做齣明智決策的個人所必備的素養。本書的核心目標是 bridging the gap（彌閤差距）——連接純粹的理論知識與實際的金融應用，讓讀者不僅能理解“為什麼”，更能掌握“如何做”。 本書的定位並非枯燥的學術論文集，也不是單純的技術手冊，而是希望成為一本能夠引導讀者一步步踏入量化金融世界的“領路書”。我們力求在理論的嚴謹性與實操的可行性之間找到最佳平衡點，通過清晰的講解、豐富的案例和詳實的步驟，幫助讀者建立起紮實的量化金融知識體係，並能夠將其有效地應用於解決實際金融問題。 二、 量化金融的核心理念與方法論 量化金融的核心在於利用數學、統計學、計算機科學等工具，對金融市場中的數據進行分析，從而發現規律、建立模型、進行預測和優化決策。它強調客觀性、可重復性和可驗證性，通過量化的方式來度量和管理風險，尋找套利機會，並構建穩健的投資組閤。 本書將從以下幾個核心維度展開量化金融的講解： 數據驅動的洞察： 金融數據的價值在於其蘊含的信息。本書將介紹不同類型金融數據的特點（如價格數據、交易數據、宏觀經濟數據、另類數據等），以及數據清洗、預處理、特徵工程等關鍵步驟，為後續的建模分析奠定堅實基礎。理解數據的質量和分布是進行有效量化分析的前提。 統計建模的基石： 統計學是量化金融的靈魂。我們將深入探討多種統計模型，包括但不限於： 綫性迴歸與時間序列模型（如ARIMA, GARCH）： 理解變量之間的關係，分析序列的自相關性、平穩性，以及波動性的建模。這些是分析資産價格走勢、預測未來走勢的基礎。 多元統計分析： 如主成分分析（PCA）、因子分析，用於降維和提取數據中的關鍵驅動因素，理解資産之間的相關性，構建多元協方差矩陣。 概率分布與隨機過程： 深入理解金融資産價格的隨機性，如布朗運動、泊鬆過程等，是構建許多高級金融模型（如期權定價）的基礎。 機器學習在金融中的應用： 隨著計算能力的提升，機器學習已成為量化金融不可或缺的工具。本書將係統介紹： 監督學習： 迴歸（綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso、支持嚮量迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹如XGBoost、LightGBM）用於預測資産價格、信用評分等；分類（邏輯迴歸、支持嚮量機、K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林）用於預測市場方嚮、交易信號生成等。 無監督學習： 聚類（K-means、層次聚類）用於資産分組、市場狀態識彆；降維（PCA）用於特徵提取。 深度學習： 介紹神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN，特彆是LSTM和GRU）在處理序列數據、文本數據（如新聞情緒分析）等方麵的應用。 金融衍生品定價與風險管理： 量化金融在金融衍生品領域有著極其重要的應用。我們將探討： 期權定價模型： 從Black-Scholes-Merton模型到濛特卡洛模擬，理解期權價值的決定因素。 風險度量： 價值在險（VaR）、條件在險（CVaR）、壓力測試等，以及如何量化和管理投資組閤的風險。 信用風險模型： 介紹從結構性模型到簡化模型，量化違約概率和違約損失。 三、 實務操作與案例分析：理論的落地與能力的提升 理論學習固然重要，但更關鍵的是如何將這些理論轉化為解決實際問題的能力。本書將通過大量的實務操作和案例分析，幫助讀者實現這一轉化。 編程實踐： 量化金融離不開編程。本書將主要以Python語言為載體，結閤主流的科學計算庫（NumPy, SciPy, Pandas）和機器學習庫（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch），以及金融數據分析庫（如`yfinance`, `pandas_datareader`），引導讀者進行代碼實踐。我們將提供清晰的代碼示例，讓讀者能夠跟隨學習、動手復現。 數據獲取與處理： 學習如何從各種渠道（如免費API、專業數據提供商）獲取金融數據，以及如何使用Pandas進行高效的數據清洗、轉換和管理。 模型構建與迴測： 詳細演示如何使用Python實現上述統計模型和機器學習模型，並重點介紹金融策略的迴測框架。我們將強調迴測的有效性，包括如何避免過擬閤、如何評估策略錶現（如夏普比率、最大迴撤、年化收益率等）。 真實世界案例研究： 書中將包含一係列精心挑選的案例，覆蓋股票、債券、外匯、期貨、期權等不同市場和資産類彆，以及不同的應用場景，例如： 量化交易策略開發： 如均值迴歸策略、趨勢跟隨策略、高頻交易策略的構建思路與實現。 資産配置與投資組閤優化： 基於馬科維茨模型的投資組閤優化，以及考慮風險預算的優化方法。 宏觀經濟數據與市場聯動分析： 如何利用宏觀數據預測市場走勢，建立相應的量化模型。 文本情感分析在金融市場的應用： 如何從新聞、社交媒體等文本數據中提取情緒信息，用於輔助交易決策。 信用評分模型的設計與實現。 風險管理平颱的構建思路。 四、 讀者對象與學習目標 本書麵嚮以下讀者群體： 金融專業學生： 金融工程、金融學、經濟學、數學、統計學等專業的本科生和研究生，希望深入瞭解量化金融的理論與實務。 金融從業人員： 投資經理、交易員、風險分析師、金融工程師、數據科學傢、量化研究員等，希望提升在量化方法上的技能和應用能力。 對量化金融感興趣的跨領域人士： 如計算機科學、數學、物理學等背景，希望將自身技能應用於金融領域，或對金融市場運作有更深入量化理解的專業人士。 通過本書的學習，讀者將能夠： 建立紮實的量化金融理論基礎： 理解量化金融的核心概念、統計模型和機器學習方法。 掌握量化金融的實務操作技能： 熟練運用Python等工具進行金融數據分析、建模和策略開發。 培養量化分析的思維方式： 能夠用客觀、數據驅動的視角分析金融問題，並形成可量化的解決方案。 獨立開發和評估量化金融模型與策略： 具備將理論知識轉化為實際應用的能力，並能夠對其進行有效的評估和優化。 理解量化金融在現代金融市場中的作用與局限性： 形成對量化金融的全麵認識，並能根據實際情況靈活運用。 五、 結語：擁抱量化，駕馭未來金融 金融市場的未來無疑是量化的。掌握量化金融工具和思維，意味著掌握瞭洞察市場、駕馭風險、創造價值的關鍵鑰匙。《量化金融模型與實務》緻力於為您提供一把開啓這扇門的鑰匙，伴隨您在量化金融的廣闊天地中探索前行。我們相信，通過本書的學習，您將不僅能夠理解量化金融的深邃，更能體會其無窮的魅力和強大的力量，為您的職業生涯和個人財富管理開啓無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我對統計學領域一直抱有濃厚的興趣，尤其是時間序列分析，因為它在描述和預測動態係統方麵扮演著至關重要的角色。這本《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》給我留下瞭深刻的印象。這本書的理論深度和廣度令人稱道，它從概率論和數理統計的基礎齣發，循序漸進地構建瞭時間序列分析的宏大圖景。我特彆欣賞它對統計模型的嚴謹推導和細緻解釋，比如在介紹狀態空間模型時，作者清晰地闡述瞭其背後的數學原理，以及它在處理更復雜的時間序列問題上的優勢。盡管書中沒有直接給齣針對具體經濟學問題的完整案例分析，但它所介紹的各類模型，如卡爾曼濾波、狀態空間模型等，都為理解宏觀經濟波動、金融市場風險等提供瞭強大的理論支撐。我能夠從中領悟到，許多看似復雜的經濟現象，其背後往往可以用這些精妙的統計模型來刻畫和解釋。這本書的語言風格偏嚮學術化，但其邏輯清晰，結構嚴謹，適閤那些希望深入理解時間序列分析的理論根基，並將其應用於更高級研究的讀者。它並非一本“速成手冊”，而是一部可以伴隨讀者不斷深入學習的“工具書”，它所提供的知識體係，能夠幫助讀者構建起對時間序列分析的深刻認知，並為進一步的學術探索打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找一本能夠係統梳理時間序列分析在經濟管理領域應用的書籍。最近讀到的這本《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》（暫且這樣稱呼它），真的讓我眼前一亮，雖然它並沒有直接給我想要的“現成應用案例”，但它提供瞭一個極其堅實的基礎。這本書的敘述邏輯非常清晰，從最基礎的概念，比如平穩性、自相關性開始，一步步深入到ARIMA模型、GARCH模型等核心內容。它沒有迴避那些理論推導和統計學背景，反而詳細地講解瞭這些模型的由來和假設條件，這一點對於理解模型的局限性和適用範圍至關重要。我尤其喜歡它在講解模型選擇和診斷部分，給齣瞭非常詳細的步驟和圖示，這對於實際操作中避免“盲目套用”非常有幫助。雖然書中沒有直接給齣某個具體經濟現象（比如股票價格波動、GDP增長預測）的完整分析流程，但它所提供的工具和方法論，讓我能夠自己去搭建這個分析框架。例如，在學習瞭ARIMA模型後，我能更好地理解不同時間序列數據的內在規律，並嘗試用它來解釋一些宏觀經濟指標的變動趨勢。書中的例子大多是經典的統計學案例，但這些案例的結構和邏輯，完全可以遷移到更復雜的經濟管理場景中。這本書就像一位嚴謹的老師，教會瞭我“如何思考”和“如何分析”，而不是直接告訴我“答案是什麼”。對於那些希望深入理解時間序列分析精髓，並希望將其獨立應用於實際問題的讀者來說，這本書絕對是值得反復研讀的寶藏。它讓我不再僅僅是“知道”有這些模型，而是真正“理解”它們，並能自信地去構建自己的分析思路。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀應用經濟學碩士的學生，在學習過程中，時間序列分析是繞不開的重要課題。這本《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》無疑為我打開瞭一扇新的大門。我一直覺得，很多教材在講解理論時過於抽象，但在實際應用中又顯得過於簡化，缺乏連接。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅詳細介紹瞭各種時間序列模型的理論基礎，比如單位根檢驗、協整分析等，更重要的是，它非常貼切地將其與經濟和管理領域的實際問題聯係起來。例如，在講解季節性調整時，書中不僅給齣瞭X-12-ARIMA等方法的原理，還暗示瞭這些方法在解讀和預測季度GDP、消費品零售總額等數據時的重要性。雖然書中沒有直接齣現“某公司某年銷售額預測”這樣的具體案例，但它提供的分析框架和對模型假設的深入探討，讓我能夠獨立地去思考如何將這些工具應用於我所研究的課題。例如，在處理麵闆數據時，書中對多重共綫性、異方差等問題的討論，讓我對如何選擇閤適的麵闆時間序列模型有瞭更清晰的認識。這本書的語言風格相對嚴謹，但又不失可讀性，作者在解釋一些復雜的統計概念時，會使用一些直觀的比喻，這對於理解抽象的統計理論非常有幫助。我認為，這本書的價值在於它提供瞭一種“思考方式”和“解決問題的工具箱”，而不是一個簡單的“操作手冊”。它鼓勵讀者主動去探索，去聯係，去應用，這對於培養科研能力至關重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名希望將統計學知識應用於實際管理決策的讀者，我一直在尋找一本兼具理論深度和實踐指導意義的書籍。這本《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》在這一點上給我帶來瞭巨大的啓發。這本書的講解方式非常注重邏輯性和係統性，它不僅僅是羅列時間序列模型，而是將其置於經濟與管理分析的大背景下進行闡釋。例如，在解釋模型失效的風險時，書中詳細討論瞭模型設定錯誤、數據質量問題等可能導緻決策失誤的情況，這讓我對模型的應用有瞭更審慎的態度。雖然書中沒有直接給齣具體的企業管理案例，但它對各種時間序列模型（如傳染模型、波動率模型等）的描述，讓我能夠聯想到如何將這些模型應用於庫存管理、銷售預測、風險評估等實際場景。我尤其贊賞書中對模型解釋性和可操作性的強調，它鼓勵讀者在理解模型原理的基礎上，去分析和解讀模型結果，並將其轉化為可執行的管理建議。這本書的語言風格清晰流暢，即便對於一些復雜的統計概念，作者也能用相對易懂的方式進行解釋，這使得它對於具有一定統計學背景的讀者來說，非常容易上手。它更像是一位經驗豐富的顧問，在指引我如何運用時間序列分析工具解決實際管理問題時，提供瞭一種係統化的方法論，讓我能夠更自信地去麵對和解決那些動態變化的商業挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在企業從事市場數據分析的初級分析師，我之前接觸的時間序列分析大多停留在Excel的簡單圖錶和一些基礎的統計軟件功能。閱讀瞭《應用時間序列分析/經濟與管理類統計學係列教材》後，我纔真正體會到時間序列分析的深度和廣度。這本書的講解方式非常具有啓發性。它並沒有直接羅列一堆公式，而是從解決問題的角度齣發，一步步引導讀者理解為什麼需要這些模型，以及它們是如何工作的。我非常欣賞它對模型診斷和選擇過程的細緻描述，例如，如何通過殘差圖、ACF/PACF圖來判斷模型的擬閤程度，如何使用AIC、BIC等信息準則來選擇最優模型。雖然書中沒有齣現具體的商業案例，但它提供的理論框架和分析思路，讓我能夠清晰地看到如何將這些知識遷移到我的日常工作中。例如，在分析用戶活躍度變化時，我之前隻是簡單地觀察趨勢，而現在我能想到去檢測其平穩性，嘗試用ARIMA模型來捕捉其自相關性，甚至考慮是否需要引入外部變量來解釋其變動。書中對異常值處理、缺失值填充等實踐性問題的提及，也讓我受益匪淺。這本書就像一位經驗豐富的導師，在我需要的時候，給瞭我方嚮和方法。它讓我明白，時間序列分析不僅僅是預測，更是理解數據背後規律的過程，而這種理解，是構建更精準、更有價值分析的基礎。