时间序列分析：单变量和多变量方法（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

魏武雄 等 著

图书标签:

• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 数据分析
• 预测
• 金融
• 经济学
• 机器学习
• 信号处理
• 建模

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300103136

版次：2

商品编码：10075259

包装：平装

丛书名： 经济科学译库

开本：16开

出版时间：2009-04-01

页数：597

正文语种：中文

内容简介

　　《时间序列分析：单变量和多变量方法（第2版）》不仅对单变量与多变量时间序列的时域和频域分析提供了一个全面介绍，而且在书中包含了许多单变量和多变量时问序列模型的新进展，如逆自相关函数、扩展样本自相关函数、干预分析及干预探测、向量自回归移动平均模型、偏滞后自相关矩阵函数、局部过程、状态空间模型、卡尔曼滤波、非季节和季节模型的单位根检验等许多内容。《时间序列分析：单变量和多变量方法（第2版）》结合大量的应用实例说明时间序列分析方法的应用，极大地方便了读者对这些方法的学习和理解。

作者简介

　　魏武雄（William W.S.Wei）博士是宾夕法尼亚州费城天普大学（Temple University）的统计学教授，自1974年就在此任教。他于1966年获得台湾大学经济学学士学位，又于l969年获得俄勒冈大学 （University ofOregon）的数学学士学位，t972年和l974年分别获得威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin-Madison）的统计学硕士和统计学博士学位。他的研究兴趣包括时间序列分析、预测方法、统计建模以及统计学在商业和经济学的应用。他是美国统计学会（AmericanStatistical Association，简称ASA）院士，英国皇家统计学会（Royal Statistical Society，RSS）会员，国际统计学会（ISI）入选会员，2002年泛华统计协会（ICSA）的主席。他还是期刊《预测》（Journal of Forecasting）和《应用统计学》（the Journal of AppHed Statistical Science）的副编辑。

内页插图

目录

第1章 概述
1.1 引言
1.2 本书的例子和安排

第2章 基本概念
2.1 随机过程
2.2 自协方差和自相关函数
2.3 偏自相关函数
2.4 白噪声过程
2.5 均值、自协方差和自相关的估计
2.6 时间序列过程的移动平均和白回归表示
2.7 线性差分方程
练习

第3章 平稳时间序列模型
3.1 自回归过程
3.2 移动平均过程
3.3 AR(p)过程和MA(q)过程之间的对偶关系
3.4 自回归移动平均ARMA(p，q)过程
练习

第4章 非平稳时间序列模型
4.1 均值非平稳
4.2 自回归求和移动平均模型
4.3 方差和自协方差非平稳
练习

第5章 预报
5.1 引言
5.2 最小均方误差预报
5.3 预报的计算
5.4 对过去观测值加权平均的ARIMA预报
5.5 更新预报
5.6 最终预报函数
5.7 数值实例
练习

第6章 模型识别
6.1 模型识别的步骤
6.2 实例
6.3 逆自相关函数
6.4 扩展样本自相关函数和其他识别方法
练习

第7章 参数估计、诊断检验和模型选择
7.l 矩方法
7.2 极大似然方法
7.3 非线性估计
7.4 在时间序列分析中的普通最小二乘估计
7.5 诊断检验
7.6 有关序列w1至w7的实例
7.7 模型选择准则
练习

第8章 季节性时间序列模型
8.1 基本概念
8.2 传统方法
8.3 季节性ARIMA模型
8.4 实例
练习

第9章 单位根检验
9.1 引言
9.2 一些有用的极限分布
9.3 AR(1)模型中的单位根检验
9.4 一般模型的单位根检验
9.5 季节性时间序列模型的单位根检验
练习

第10章 干预分析和异常值检验
10.1 干预模型
10.2 干预分析实例
10.3 时间序列的异常值
10.4 异常值分析的实例
10.5 存在异常值时的模型识别
练习

第11章 傅立叶分析
11.1 一般概念
11.2 正交函数
11.3 有限序列的傅立叶表示
11.4 周期序列的傅立叶表示
11.5 非周期序列的傅立叶表示——离散时间序列傅立叶变换
11.6 连续时间函数的傅立叶表示
11.7 快速傅立叶变换
练习

第12章 平稳过程的谱理论
12.1 谱
12.2 一些常用过程的谱
12.3 线性滤波的谱
12.4 混叠
练习

第13章 谱估计
13.1 周期图分析
13.2 样本谱
13.3 平滑谱
13.4 ARMA谱估计
练习

第14章 转换函数模型
14.1 单个输入转换函数模型
14.2 互相关函数和转换函数模型
14.3 转换函数模型的结构
14.4 利用转换函数模型预报
14.5 二元频域分析
14.6 互谱和转换函数模型
14.7 多维输入转换函数模型
练习

第15章 时间序列回归和GARCH模型
15.1 误差具有自相关性的回归
15.2 ARCH和GARCH模型
15.3 GARCH模型的估计
15.4 预报误差方差的计算
15.5 实例
练习

第16章 向量时间序列模型
16.1 协方差和相关矩阵函数
16.2 向量过程的移动平均和自回归表示
16.3 向量自回归移动平均过程
16.4 非平稳向量自回归移动平均模型
16.5 向量时间序列模型的识别
16.6 模型拟合和预报
……
第17章 向量时间序列的深入
第18章 状态空间模型和卡尔曼滤波
第19章 长记忆和非线性过程
第20章 时间序列中的聚积和系统抽样

精彩书摘

　　第1章 概述
　　1.1 引言
　　时间序列是一个有序的观测值序列。通常是按照时间观测的，特别是按照等间隔时间区间观测，但也可以按照其他度量来观测，如空间。时间序列广泛存在于各个领域。在农业领域，我们观测农作物的年度产量和价格等。在商业和经济领域，我们观测股票的日收盘价格、周利息率、月价格指数、季销售额和年利润等。在工程领域，我们观测声音、电流信号和电压等。在地球物理领域，我们记录湍流，一个地区的海浪和地球噪声等。在医学研究领域，我们测量脑电图（EEG）和心电图（EKG）追踪等。在气象学领域，我们观测每小时风速、每日温度和年度降雨量等。在质量控制领域，我们根据某目标值监测一个过程。在社会学领域，我们研究年度出生率、死亡率、事故发生率和各种犯罪率等。此外，时间序列被观测和研究的领域还有很多。 按照时间连续记录的时间序列称为连续时间序列，如电流信号和电压等。
　　仅在特定时间间隔取值的时间序列称为离散时间序列；如利息率、产量和销售量等。在本书中，我们仅仅处理的是等间隔观测的离散时间序列，因为即便是连续时间序列，为了进行计算，也只能给出在离散区间上的数字化值。
　　研究时问序列有各种各样的目的。它们包括对数据生成机制的理解和描述，对未来值的预报，以及实现系统的最优化控制。

前言/序言

　　受中国人民大学出版社的委托，我们翻译了魏武雄教授编写的《时间序列分析——单变量和多变量方法》（第二版）一书。该书是针对有合适专业背景和对该学科感兴趣的研究生和高年级本科生编写的一本教材。对那些在研究中经常遇到时间序列数据的研究人员来说，本书也是一本非常有价值的参考用书。
　　对于本书即将出版，我们颇感欣慰。因为目前翻译出版的有关时间序列分析的书已经不少，我们担心该书没有特色，无法奉献给读者更多的知识，所以在翻译过程中付出了巨大的精力。翻译完成后，感到辛苦没有白费。
　　近年来，时间序列已经成为一个相当活跃的领域，出版了很多相关书籍，其中的大部分要么关注时域分析，要么关注频域分析。在这些书中，有些提供的理论背景资料不充分，有些则关于具体应用的介绍太少。而且，大部分书只是关注于单变量时间序列，即使有少量讨论多变量时间序列的书，也多局限于理论部分。
　　本书不仅对单变量与多变量时间序列的时域和频域分析提供了一个全面的介绍，而且在书中包含了许多单变量和多变量时间序列模型的新进展，如逆自相关函数、扩展样本自相关函数、干预分析及干预探测、向量自回归移动平均模型、偏滞后自相关矩阵函数、局部过程、状态空间模型、卡尔曼滤波、非季节和季节模型的单位根检验、向量时间序列模型中协整、局部过程和等价表示、长记忆过程和非线性时间序列模型、聚积问题等许多内容。
　　本书的难度适当，叙述通俗易懂，并结合大量的应用实例说明时间序列分析方法的应用，极大地方便了读者对这些方法的学习和理解。

图书简介：深入理解时间序列的动态世界 导言：洞察时间维度中的模式与未来 时间序列数据，作为记录系统随时间推移状态的核心载体，广泛存在于经济学、金融学、气象学、工程学乃至生物医学等诸多领域。理解和预测这些数据的未来走向，是科学研究和商业决策的关键能力。本书旨在为读者提供一套系统、深入且实用的时间序列分析工具箱，涵盖从经典理论到前沿方法的完整知识体系。我们不仅仅关注“如何做”的计算技巧，更侧重于“为什么”背后的统计学原理和模型选择的逻辑，确保读者能够灵活应对真实世界中复杂多变的时间序列挑战。 第一部分：时间序列的基石与单变量模型的构建 本部分将奠定读者对时间序列数据特征和基础处理方法的理解。我们将从时间序列数据的基本概念入手，介绍时间依赖性、平稳性、趋势性与季节性的识别与分解。 平稳性与数据的预处理： 平稳性是许多经典时间序列模型有效性的前提。我们将详细探讨弱平稳和严平稳的定义，并介绍如何通过差分、对数变换、Box-Cox变换等方法对非平稳序列进行必要的预处理，使其满足模型假设。 自相关性分析的核心： 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是理解时间序列内部依赖结构的“听诊器”。我们将深入剖析这两个函数的物理意义，并演示如何利用它们来初步识别数据的潜在模型结构，这是构建后续模型的基础步骤。 ARIMA 模型家族的精要： 自回归（AR）、移动平均（MA）以及两者的结合——自回归移动平均（ARMA）模型，是时间序列分析的经典核心。我们将详细阐述 $AR(p)$ 和 $MA(q)$ 过程的数学形式、参数估计方法（如最大似然估计）及其局限性。随后，引入差分运算，构建强大的自回归积分移动平均模型（ARIMA）。我们着重讲解如何根据ACF/PACF图谱系统地识别 $p$、 $d$、$q$ 的最优阶数，并讨论模型的诊断检验，如残差白噪声检验（Ljung-Box 检验）和参数显著性分析，确保模型的适用性。 季节性时间序列的处理： 实际数据中季节性现象普遍存在。本书将专门介绍季节性ARIMA（SARIMA）模型，详细阐明如何将季节性因子 $ ext{P}, ext{D}, ext{Q}, m$ 融入到非季节性结构中，从而有效捕捉跨年度的周期性波动。 第二部分：波动率建模与现代时间序列工具 许多金融和经济时间序列的特征在于其波动性（方差）并非恒定，而是随时间变化的。本部分将聚焦于描述和预测这种波动性聚类现象的先进工具。 异方差性的挑战与 ARCH/GARCH 模型： 我们将详细介绍自回归条件异方差性（ARCH）模型的构建原理，以及其更为灵活和常用的广义形式——GARCH $(p, q)$ 模型。本书将深入探讨 GARCH 模型的数学推导、参数估计（通常采用最大似然法）以及其在风险管理和资产定价中的实际应用。此外，我们还将触及更复杂的模型变体，如指数 GARCH (EGARCH) 和 GJR-GARCH 模型，以更好地捕捉波动率的非对称效应（即“杠杆效应”）。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 状态空间方法提供了一个统一的框架来处理那些内在结构是不可直接观测的时间序列模型。我们将介绍如何将时间序列模型（如ARMA模型）重构为状态空间形式。核心内容将聚焦于卡尔曼滤波器的原理，理解它如何利用递归的方式，在存在测量误差的情况下，对不可观测的“状态变量”进行最优估计。这为处理有噪声的实时数据流提供了强大的理论支撑。 第三部分：多元时间序列分析与系统互联性 当多个时间序列同时发生作用并相互影响时，分析的复杂度显著增加。本部分将引导读者进入多元时间序列的世界，重点关注变量间的动态交互作用。 向量自回归（VAR）模型基础： VAR 模型是分析多个相互依赖的时间序列的核心工具。我们将详细阐述 $ ext{VAR}(p)$ 模型的结构，其中每个变量的当前值都被建模为所有变量过去值的线性函数。本书将细致地讲解如何选择模型的阶数 $p$，以及如何利用最小二乘法进行参数估计。 格兰杰因果关系检验： 在VAR框架下，我们将介绍 Granger 因果关系检验的方法论。该检验帮助我们判断一个序列的历史信息是否能显著提高对另一个序列未来值的预测能力，从而揭示潜在的动态影响方向。 脉冲响应函数（IRF）与方差分解： 模型建立后，理解系统对外部冲击的反应至关重要。我们将详细解释脉冲响应函数如何描绘一个系统变量对另一个变量施加的“一次性冲击”在未来时间点上如何传播和衰减。方差分解则量化了不同变量的冲击对目标变量预测误差方差的相对贡献度，是理解系统内部结构的重要工具。 协整与向量误差修正模型（VECM）： 许多经济变量可能长期趋于一致，即使它们各自是独立的非平稳序列。本书将系统讲解协整的概念，包括 Engle-Granger 两步法和 Johansen 检验。对于存在协整关系的序列，我们将引入向量误差修正模型（VECM），展示如何用 VECM 同时捕捉变量间的短期动态调整和长期均衡关系。 第四部分：时间序列的高级主题与实践考量 最后一部分将探讨一些更贴近实际应用的前沿和补充主题，以及在构建和部署时间序列模型时必须考虑的实践要素。 非线性模型的初步探索： 传统的线性模型无法捕捉所有复杂的时间依赖性。我们将简要介绍非线性时间序列模型的必要性，并介绍阈值自回归模型（TAR）或状态依赖模型的概念，为读者理解更深层次的非线性动态提供入口。 模型选择与信息准则： 如何在多个候选模型中做出最佳选择？我们将系统比较 AIC、BIC、HQIC 等信息准则，理解它们在平衡模型拟合优度与模型复杂性之间的权衡艺术。 模型评估与滚动预测： 强调时间序列预测的独特挑战。我们将详细介绍交叉验证（特别是时间序列专有的滚动原点交叉验证）的方法，以及如何构建稳健的滚动预测方案，以模拟实际应用中不断有新数据流入的情况。 大数据的挑战与维度缩减： 面对高维时间序列数据，经典的 VAR 模型可能因参数过多而失效。本书将介绍主成分时间序列（Principal Component Time Series）分析等方法，用于在保持关键信息的同时，有效降低模型维度。 --- 本书的结构设计旨在实现从基础概念到复杂系统建模的平滑过渡。通过对理论的严谨阐述和对实际案例的细致剖析，我们致力于培养读者对时间序列数据深层次的洞察力，使其不仅能熟练运用现有工具，更能批判性地评估和选择最适合特定问题的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，可以说是在我原本混沌的时间序列分析学习生涯中，注入了一股清流。我之前尝试过一些其他书籍，但总觉得它们要么太晦涩难懂，要么就过于浅尝辄止，无法真正解决我的困惑。而这本书，则以一种非常优雅的方式，将复杂的时间序列理论娓娓道来。它对模型的解释，不仅仅是罗列公式，更侧重于模型背后的直觉和意义，这对于我这种更偏向于理解“为什么”的学习者来说，简直是如沐春风。我尤其喜欢它在解释不同模型之间的演变关系时，那种循序渐进的逻辑，让我能够清楚地看到，为什么一个模型会是另一个模型的泛化或特例。书中对统计检验和模型假设的详细阐述，也让我对模型的稳健性和可靠性有了更深刻的认识。即使是一些我之前认为很基础的概念，通过这本书的再次解读，也让我有了新的体会。它不是那种需要你死记硬背的教材，而更像是一位经验丰富的导师，一步步引导你领略时间序列分析的魅力。我强烈推荐给任何想要真正理解时间序列分析，而不仅仅是学会几个模型的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白说，在我看来，它更像是一份详尽的实践指南，而非一本单纯的理论书籍。作为一名需要频繁进行数据建模的工程师，我尤其看重实际操作层面的指导。这本书的独特之处在于，它并没有仅仅停留在理论模型的介绍，而是将重点放在了如何将这些模型应用于实际问题。从数据预处理、特征工程，到模型选择、参数调优，再到结果的解读和模型的评估，它提供了一个非常完整的流水线。我尤其喜欢书中关于异常值检测和缺失值填充的部分，这些在实际数据处理中是经常会遇到的难题，而书中给出的方法和技巧非常实用。而且，它对于模型的解释性也非常重视，不仅仅是告诉你如何预测，更重要的是让你理解为什么会这样预测，这对于我向非技术背景的同事解释模型结果非常有帮助。书中提供的代码示例，虽然我可能不完全照搬，但它给我提供了很好的思路和起点，让我能够快速地将理论转化为实际的代码。对于那些已经有一定基础，但希望将时间序列分析技能提升到下一个水平的从业者来说，这本书绝对是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本《时间序列分析》真的是一本非常实用的工具书。我是一名数据科学家，在工作中经常需要处理带有时间依赖性的数据，比如股票价格、销售数据、网站流量等等。之前我虽然接触过一些时间序列的分析方法，但总是感觉不够系统，遇到一些复杂的情况，比如季节性很强或者存在趋势变化的数据，就显得有些力不从心。这本书的第二版，在内容上做了很多更新，引入了很多现代化的时间序列模型，这一点对我来说非常重要，因为很多经典模型在处理现实世界的复杂数据时，效果并不理想。我最喜欢的是书中关于状态空间模型和一些基于机器学习的时间序列预测方法的介绍，这部分内容在国内的很多教材中都比较少见。作者给出的例子非常贴近实际业务场景，而且使用了R语言进行演示，这正好是我常用的工具。我跟着书中的代码，尝试将一些模型应用到我正在处理的实际项目中，效果出乎意料的好。书中的图表也很丰富，清晰地展示了模型的拟合效果和预测结果，让我能够更直观地理解模型的优缺点。对于我这样有一定基础，但希望进一步提升自己时间序列分析能力的研究者和从业者来说，这本书绝对是一本不容错过的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对统计学领域充满好奇的研究生，一直想深入了解时间序列分析。在寻找合适的教材时，我发现市面上很多书要么过于理论化，要么过于偏重某个特定的模型，很难找到一本既有广度又有深度的综合性教材。《时间序列分析：单变量和多变量方法（第2版）》正好满足了我的需求。它以一种非常有条理的方式，从时间序列分析的基本概念出发，逐步引导读者进入更高级的主题。我特别欣赏作者在解释模型之间的联系和区别时所做的努力，这让我能够更清晰地理解不同模型的适用场景和局限性。书中对多变量时间序列模型的讲解尤其精彩，比如向量自回归（VAR）模型和协整分析，这些是我之前一直觉得很模糊的概念，现在通过这本书的学习，我感觉自己有了清晰的认识。作者还非常贴心地在每章末尾都提供了思考题和参考文献，这对于我进一步拓展阅读和加深理解非常有帮助。我最喜欢的是它在介绍模型推导过程时，保留了足够的数学细节，但又不会让初学者感到难以理解，是一种非常恰到好处的平衡。这本书为我打开了时间序列分析的大门，让我看到了这个领域丰富的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直以来都在学习时间序列分析，但总感觉有些理论基础不够扎实，尤其是在多变量模型这块，感觉自己总是抓不住重点。翻开这本书，我才真正体会到什么叫做“深入浅出”。作者用非常清晰的语言，从最基础的概念讲起，比如平稳性、自相关和偏自相关，一步步地引入更复杂的模型。最让我惊喜的是，它不仅仅是理论堆砌，还穿插了大量的实际案例，并且提供了详细的代码实现，这一点对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是太有帮助了！我花了整整一个周末的时间，跟着书里的例子，用Python跑了几个不同的模型，发现自己对ARIMA、SARIMA、GARCH这些模型理解得比以前深刻多了。特别是那些关于模型诊断和模型选择的章节，让我豁然开朗，知道原来选择一个合适的模型需要考虑这么多因素。这本书的结构安排也非常合理，逻辑性很强，读起来一点都不枯燥。我尤其喜欢它在解释模型假设的时候，会很详细地说明这些假设的重要性，以及违反这些假设可能会带来的后果。总的来说，这本书让我感觉时间序列分析不再是遥不可及的数学游戏，而是真正可以应用于解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

一本好书，讨论了多变量的内容，理论性的。

评分☆☆☆☆☆

挺满意的，现在正好用的着，有帮助。

评分☆☆☆☆☆

价格很好，貌似是这个价格的最后一本，弱弱的窃喜一下。纸质很好，内容非常适合非数学专业的学生使用，挺不错的。

评分☆☆☆☆☆

书是正版，包装业很仔细

评分☆☆☆☆☆

还不错，内容比较全面！！！

评分☆☆☆☆☆

同学买的，看着还行吧

评分☆☆☆☆☆

不错的书。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很喜欢很喜欢很喜欢很喜欢

评分☆☆☆☆☆

这本书真的不错！首先是外文原版教材翻译过来的，然后这本书是著的，在这个充斥着ctrl+c的年代尤为珍贵，内容也很给力！讲述了单变量与多变量方法，大量原始数据，详细的例子，由浅入深，循序渐进，对自学的人很有用！