時間序列分析：單變量和多變量方法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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魏武雄 等 著

圖書標籤:

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

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300103136

版次：2

商品編碼：10075259

包裝：平裝

叢書名： 經濟科學譯庫

開本：16開

齣版時間：2009-04-01

頁數：597

正文語種：中文

內容簡介

　　《時間序列分析：單變量和多變量方法（第2版）》不僅對單變量與多變量時間序列的時域和頻域分析提供瞭一個全麵介紹，而且在書中包含瞭許多單變量和多變量時問序列模型的新進展，如逆自相關函數、擴展樣本自相關函數、乾預分析及乾預探測、嚮量自迴歸移動平均模型、偏滯後自相關矩陣函數、局部過程、狀態空間模型、卡爾曼濾波、非季節和季節模型的單位根檢驗等許多內容。《時間序列分析：單變量和多變量方法（第2版）》結閤大量的應用實例說明時間序列分析方法的應用，極大地方便瞭讀者對這些方法的學習和理解。

作者簡介

　　魏武雄（William W.S.Wei）博士是賓夕法尼亞州費城天普大學（Temple University）的統計學教授，自1974年就在此任教。他於1966年獲得颱灣大學經濟學學士學位，又於l969年獲得俄勒岡大學 （University ofOregon）的數學學士學位，t972年和l974年分彆獲得威斯康星大學麥迪遜分校（University of Wisconsin-Madison）的統計學碩士和統計學博士學位。他的研究興趣包括時間序列分析、預測方法、統計建模以及統計學在商業和經濟學的應用。他是美國統計學會（AmericanStatistical Association，簡稱ASA）院士，英國皇傢統計學會（Royal Statistical Society，RSS）會員，國際統計學會（ISI）入選會員，2002年泛華統計協會（ICSA）的主席。他還是期刊《預測》（Journal of Forecasting）和《應用統計學》（the Journal of AppHed Statistical Science）的副編輯。

內頁插圖

目錄

第1章 概述
1.1 引言
1.2 本書的例子和安排

第2章 基本概念
2.1 隨機過程
2.2 自協方差和自相關函數
2.3 偏自相關函數
2.4 白噪聲過程
2.5 均值、自協方差和自相關的估計
2.6 時間序列過程的移動平均和白迴歸錶示
2.7 綫性差分方程
練習

第3章 平穩時間序列模型
3.1 自迴歸過程
3.2 移動平均過程
3.3 AR(p)過程和MA(q)過程之間的對偶關係
3.4 自迴歸移動平均ARMA(p，q)過程
練習

第4章 非平穩時間序列模型
4.1 均值非平穩
4.2 自迴歸求和移動平均模型
4.3 方差和自協方差非平穩
練習

第5章 預報
5.1 引言
5.2 最小均方誤差預報
5.3 預報的計算
5.4 對過去觀測值加權平均的ARIMA預報
5.5 更新預報
5.6 最終預報函數
5.7 數值實例
練習

第6章 模型識彆
6.1 模型識彆的步驟
6.2 實例
6.3 逆自相關函數
6.4 擴展樣本自相關函數和其他識彆方法
練習

第7章 參數估計、診斷檢驗和模型選擇
7.l 矩方法
7.2 極大似然方法
7.3 非綫性估計
7.4 在時間序列分析中的普通最小二乘估計
7.5 診斷檢驗
7.6 有關序列w1至w7的實例
7.7 模型選擇準則
練習

第8章 季節性時間序列模型
8.1 基本概念
8.2 傳統方法
8.3 季節性ARIMA模型
8.4 實例
練習

第9章 單位根檢驗
9.1 引言
9.2 一些有用的極限分布
9.3 AR(1)模型中的單位根檢驗
9.4 一般模型的單位根檢驗
9.5 季節性時間序列模型的單位根檢驗
練習

第10章 乾預分析和異常值檢驗
10.1 乾預模型
10.2 乾預分析實例
10.3 時間序列的異常值
10.4 異常值分析的實例
10.5 存在異常值時的模型識彆
練習

第11章 傅立葉分析
11.1 一般概念
11.2 正交函數
11.3 有限序列的傅立葉錶示
11.4 周期序列的傅立葉錶示
11.5 非周期序列的傅立葉錶示——離散時間序列傅立葉變換
11.6 連續時間函數的傅立葉錶示
11.7 快速傅立葉變換
練習

第12章 平穩過程的譜理論
12.1 譜
12.2 一些常用過程的譜
12.3 綫性濾波的譜
12.4 混疊
練習

第13章 譜估計
13.1 周期圖分析
13.2 樣本譜
13.3 平滑譜
13.4 ARMA譜估計
練習

第14章 轉換函數模型
14.1 單個輸入轉換函數模型
14.2 互相關函數和轉換函數模型
14.3 轉換函數模型的結構
14.4 利用轉換函數模型預報
14.5 二元頻域分析
14.6 互譜和轉換函數模型
14.7 多維輸入轉換函數模型
練習

第15章 時間序列迴歸和GARCH模型
15.1 誤差具有自相關性的迴歸
15.2 ARCH和GARCH模型
15.3 GARCH模型的估計
15.4 預報誤差方差的計算
15.5 實例
練習

第16章 嚮量時間序列模型
16.1 協方差和相關矩陣函數
16.2 嚮量過程的移動平均和自迴歸錶示
16.3 嚮量自迴歸移動平均過程
16.4 非平穩嚮量自迴歸移動平均模型
16.5 嚮量時間序列模型的識彆
16.6 模型擬閤和預報
……
第17章 嚮量時間序列的深入
第18章 狀態空間模型和卡爾曼濾波
第19章 長記憶和非綫性過程
第20章 時間序列中的聚積和係統抽樣

精彩書摘

　　第1章 概述
　　1.1 引言
　　時間序列是一個有序的觀測值序列。通常是按照時間觀測的，特彆是按照等間隔時間區間觀測，但也可以按照其他度量來觀測，如空間。時間序列廣泛存在於各個領域。在農業領域，我們觀測農作物的年度産量和價格等。在商業和經濟領域，我們觀測股票的日收盤價格、周利息率、月價格指數、季銷售額和年利潤等。在工程領域，我們觀測聲音、電流信號和電壓等。在地球物理領域，我們記錄湍流，一個地區的海浪和地球噪聲等。在醫學研究領域，我們測量腦電圖（EEG）和心電圖（EKG）追蹤等。在氣象學領域，我們觀測每小時風速、每日溫度和年度降雨量等。在質量控製領域，我們根據某目標值監測一個過程。在社會學領域，我們研究年度齣生率、死亡率、事故發生率和各種犯罪率等。此外，時間序列被觀測和研究的領域還有很多。 按照時間連續記錄的時間序列稱為連續時間序列，如電流信號和電壓等。
　　僅在特定時間間隔取值的時間序列稱為離散時間序列；如利息率、産量和銷售量等。在本書中，我們僅僅處理的是等間隔觀測的離散時間序列，因為即便是連續時間序列，為瞭進行計算，也隻能給齣在離散區間上的數字化值。
　　研究時問序列有各種各樣的目的。它們包括對數據生成機製的理解和描述，對未來值的預報，以及實現係統的最優化控製。

前言/序言

　　受中國人民大學齣版社的委托，我們翻譯瞭魏武雄教授編寫的《時間序列分析——單變量和多變量方法》（第二版）一書。該書是針對有閤適專業背景和對該學科感興趣的研究生和高年級本科生編寫的一本教材。對那些在研究中經常遇到時間序列數據的研究人員來說，本書也是一本非常有價值的參考用書。
　　對於本書即將齣版，我們頗感欣慰。因為目前翻譯齣版的有關時間序列分析的書已經不少，我們擔心該書沒有特色，無法奉獻給讀者更多的知識，所以在翻譯過程中付齣瞭巨大的精力。翻譯完成後，感到辛苦沒有白費。
　　近年來，時間序列已經成為一個相當活躍的領域，齣版瞭很多相關書籍，其中的大部分要麼關注時域分析，要麼關注頻域分析。在這些書中，有些提供的理論背景資料不充分，有些則關於具體應用的介紹太少。而且，大部分書隻是關注於單變量時間序列，即使有少量討論多變量時間序列的書，也多局限於理論部分。
　　本書不僅對單變量與多變量時間序列的時域和頻域分析提供瞭一個全麵的介紹，而且在書中包含瞭許多單變量和多變量時間序列模型的新進展，如逆自相關函數、擴展樣本自相關函數、乾預分析及乾預探測、嚮量自迴歸移動平均模型、偏滯後自相關矩陣函數、局部過程、狀態空間模型、卡爾曼濾波、非季節和季節模型的單位根檢驗、嚮量時間序列模型中協整、局部過程和等價錶示、長記憶過程和非綫性時間序列模型、聚積問題等許多內容。
　　本書的難度適當，敘述通俗易懂，並結閤大量的應用實例說明時間序列分析方法的應用，極大地方便瞭讀者對這些方法的學習和理解。

圖書簡介：深入理解時間序列的動態世界 導言：洞察時間維度中的模式與未來 時間序列數據，作為記錄係統隨時間推移狀態的核心載體，廣泛存在於經濟學、金融學、氣象學、工程學乃至生物醫學等諸多領域。理解和預測這些數據的未來走嚮，是科學研究和商業決策的關鍵能力。本書旨在為讀者提供一套係統、深入且實用的時間序列分析工具箱，涵蓋從經典理論到前沿方法的完整知識體係。我們不僅僅關注“如何做”的計算技巧，更側重於“為什麼”背後的統計學原理和模型選擇的邏輯，確保讀者能夠靈活應對真實世界中復雜多變的時間序列挑戰。 第一部分：時間序列的基石與單變量模型的構建 本部分將奠定讀者對時間序列數據特徵和基礎處理方法的理解。我們將從時間序列數據的基本概念入手，介紹時間依賴性、平穩性、趨勢性與季節性的識彆與分解。 平穩性與數據的預處理： 平穩性是許多經典時間序列模型有效性的前提。我們將詳細探討弱平穩和嚴平穩的定義，並介紹如何通過差分、對數變換、Box-Cox變換等方法對非平穩序列進行必要的預處理，使其滿足模型假設。 自相關性分析的核心： 自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）是理解時間序列內部依賴結構的“聽診器”。我們將深入剖析這兩個函數的物理意義，並演示如何利用它們來初步識彆數據的潛在模型結構，這是構建後續模型的基礎步驟。 ARIMA 模型傢族的精要： 自迴歸（AR）、移動平均（MA）以及兩者的結閤——自迴歸移動平均（ARMA）模型，是時間序列分析的經典核心。我們將詳細闡述 $AR(p)$ 和 $MA(q)$ 過程的數學形式、參數估計方法（如最大似然估計）及其局限性。隨後，引入差分運算，構建強大的自迴歸積分移動平均模型（ARIMA）。我們著重講解如何根據ACF/PACF圖譜係統地識彆 $p$、 $d$、$q$ 的最優階數，並討論模型的診斷檢驗，如殘差白噪聲檢驗（Ljung-Box 檢驗）和參數顯著性分析，確保模型的適用性。 季節性時間序列的處理： 實際數據中季節性現象普遍存在。本書將專門介紹季節性ARIMA（SARIMA）模型，詳細闡明如何將季節性因子 $ ext{P}, ext{D}, ext{Q}, m$ 融入到非季節性結構中，從而有效捕捉跨年度的周期性波動。 第二部分：波動率建模與現代時間序列工具 許多金融和經濟時間序列的特徵在於其波動性（方差）並非恒定，而是隨時間變化的。本部分將聚焦於描述和預測這種波動性聚類現象的先進工具。 異方差性的挑戰與 ARCH/GARCH 模型： 我們將詳細介紹自迴歸條件異方差性（ARCH）模型的構建原理，以及其更為靈活和常用的廣義形式——GARCH $(p, q)$ 模型。本書將深入探討 GARCH 模型的數學推導、參數估計（通常采用最大似然法）以及其在風險管理和資産定價中的實際應用。此外，我們還將觸及更復雜的模型變體，如指數 GARCH (EGARCH) 和 GJR-GARCH 模型，以更好地捕捉波動率的非對稱效應（即“杠杆效應”）。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 狀態空間方法提供瞭一個統一的框架來處理那些內在結構是不可直接觀測的時間序列模型。我們將介紹如何將時間序列模型（如ARMA模型）重構為狀態空間形式。核心內容將聚焦於卡爾曼濾波器的原理，理解它如何利用遞歸的方式，在存在測量誤差的情況下，對不可觀測的“狀態變量”進行最優估計。這為處理有噪聲的實時數據流提供瞭強大的理論支撐。 第三部分：多元時間序列分析與係統互聯性 當多個時間序列同時發生作用並相互影響時，分析的復雜度顯著增加。本部分將引導讀者進入多元時間序列的世界，重點關注變量間的動態交互作用。 嚮量自迴歸（VAR）模型基礎： VAR 模型是分析多個相互依賴的時間序列的核心工具。我們將詳細闡述 $ ext{VAR}(p)$ 模型的結構，其中每個變量的當前值都被建模為所有變量過去值的綫性函數。本書將細緻地講解如何選擇模型的階數 $p$，以及如何利用最小二乘法進行參數估計。 格蘭傑因果關係檢驗： 在VAR框架下，我們將介紹 Granger 因果關係檢驗的方法論。該檢驗幫助我們判斷一個序列的曆史信息是否能顯著提高對另一個序列未來值的預測能力，從而揭示潛在的動態影響方嚮。 脈衝響應函數（IRF）與方差分解： 模型建立後，理解係統對外部衝擊的反應至關重要。我們將詳細解釋脈衝響應函數如何描繪一個係統變量對另一個變量施加的“一次性衝擊”在未來時間點上如何傳播和衰減。方差分解則量化瞭不同變量的衝擊對目標變量預測誤差方差的相對貢獻度，是理解係統內部結構的重要工具。 協整與嚮量誤差修正模型（VECM）： 許多經濟變量可能長期趨於一緻，即使它們各自是獨立的非平穩序列。本書將係統講解協整的概念，包括 Engle-Granger 兩步法和 Johansen 檢驗。對於存在協整關係的序列，我們將引入嚮量誤差修正模型（VECM），展示如何用 VECM 同時捕捉變量間的短期動態調整和長期均衡關係。 第四部分：時間序列的高級主題與實踐考量 最後一部分將探討一些更貼近實際應用的前沿和補充主題，以及在構建和部署時間序列模型時必須考慮的實踐要素。 非綫性模型的初步探索： 傳統的綫性模型無法捕捉所有復雜的時間依賴性。我們將簡要介紹非綫性時間序列模型的必要性，並介紹閾值自迴歸模型（TAR）或狀態依賴模型的概念，為讀者理解更深層次的非綫性動態提供入口。 模型選擇與信息準則： 如何在多個候選模型中做齣最佳選擇？我們將係統比較 AIC、BIC、HQIC 等信息準則，理解它們在平衡模型擬閤優度與模型復雜性之間的權衡藝術。 模型評估與滾動預測： 強調時間序列預測的獨特挑戰。我們將詳細介紹交叉驗證（特彆是時間序列專有的滾動原點交叉驗證）的方法，以及如何構建穩健的滾動預測方案，以模擬實際應用中不斷有新數據流入的情況。 大數據的挑戰與維度縮減： 麵對高維時間序列數據，經典的 VAR 模型可能因參數過多而失效。本書將介紹主成分時間序列（Principal Component Time Series）分析等方法，用於在保持關鍵信息的同時，有效降低模型維度。 --- 本書的結構設計旨在實現從基礎概念到復雜係統建模的平滑過渡。通過對理論的嚴謹闡述和對實際案例的細緻剖析，我們緻力於培養讀者對時間序列數據深層次的洞察力，使其不僅能熟練運用現有工具，更能批判性地評估和選擇最適閤特定問題的分析方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，可以說是在我原本混沌的時間序列分析學習生涯中，注入瞭一股清流。我之前嘗試過一些其他書籍，但總覺得它們要麼太晦澀難懂，要麼就過於淺嘗輒止，無法真正解決我的睏惑。而這本書，則以一種非常優雅的方式，將復雜的時間序列理論娓娓道來。它對模型的解釋，不僅僅是羅列公式，更側重於模型背後的直覺和意義，這對於我這種更偏嚮於理解“為什麼”的學習者來說，簡直是如沐春風。我尤其喜歡它在解釋不同模型之間的演變關係時，那種循序漸進的邏輯，讓我能夠清楚地看到，為什麼一個模型會是另一個模型的泛化或特例。書中對統計檢驗和模型假設的詳細闡述，也讓我對模型的穩健性和可靠性有瞭更深刻的認識。即使是一些我之前認為很基礎的概念，通過這本書的再次解讀，也讓我有瞭新的體會。它不是那種需要你死記硬背的教材，而更像是一位經驗豐富的導師，一步步引導你領略時間序列分析的魅力。我強烈推薦給任何想要真正理解時間序列分析，而不僅僅是學會幾個模型的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直以來都在學習時間序列分析，但總感覺有些理論基礎不夠紮實，尤其是在多變量模型這塊，感覺自己總是抓不住重點。翻開這本書，我纔真正體會到什麼叫做“深入淺齣”。作者用非常清晰的語言，從最基礎的概念講起，比如平穩性、自相關和偏自相關，一步步地引入更復雜的模型。最讓我驚喜的是，它不僅僅是理論堆砌，還穿插瞭大量的實際案例，並且提供瞭詳細的代碼實現，這一點對於我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直是太有幫助瞭！我花瞭整整一個周末的時間，跟著書裏的例子，用Python跑瞭幾個不同的模型，發現自己對ARIMA、SARIMA、GARCH這些模型理解得比以前深刻多瞭。特彆是那些關於模型診斷和模型選擇的章節，讓我豁然開朗，知道原來選擇一個閤適的模型需要考慮這麼多因素。這本書的結構安排也非常閤理，邏輯性很強，讀起來一點都不枯燥。我尤其喜歡它在解釋模型假設的時候，會很詳細地說明這些假設的重要性，以及違反這些假設可能會帶來的後果。總的來說，這本書讓我感覺時間序列分析不再是遙不可及的數學遊戲，而是真正可以應用於解決實際問題的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書，坦白說，在我看來，它更像是一份詳盡的實踐指南，而非一本單純的理論書籍。作為一名需要頻繁進行數據建模的工程師，我尤其看重實際操作層麵的指導。這本書的獨特之處在於，它並沒有僅僅停留在理論模型的介紹，而是將重點放在瞭如何將這些模型應用於實際問題。從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、參數調優，再到結果的解讀和模型的評估，它提供瞭一個非常完整的流水綫。我尤其喜歡書中關於異常值檢測和缺失值填充的部分，這些在實際數據處理中是經常會遇到的難題，而書中給齣的方法和技巧非常實用。而且，它對於模型的解釋性也非常重視，不僅僅是告訴你如何預測，更重要的是讓你理解為什麼會這樣預測，這對於我嚮非技術背景的同事解釋模型結果非常有幫助。書中提供的代碼示例，雖然我可能不完全照搬，但它給我提供瞭很好的思路和起點，讓我能夠快速地將理論轉化為實際的代碼。對於那些已經有一定基礎，但希望將時間序列分析技能提升到下一個水平的從業者來說，這本書絕對是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對統計學領域充滿好奇的研究生，一直想深入瞭解時間序列分析。在尋找閤適的教材時，我發現市麵上很多書要麼過於理論化，要麼過於偏重某個特定的模型，很難找到一本既有廣度又有深度的綜閤性教材。《時間序列分析：單變量和多變量方法（第2版）》正好滿足瞭我的需求。它以一種非常有條理的方式，從時間序列分析的基本概念齣發，逐步引導讀者進入更高級的主題。我特彆欣賞作者在解釋模型之間的聯係和區彆時所做的努力，這讓我能夠更清晰地理解不同模型的適用場景和局限性。書中對多變量時間序列模型的講解尤其精彩，比如嚮量自迴歸（VAR）模型和協整分析，這些是我之前一直覺得很模糊的概念，現在通過這本書的學習，我感覺自己有瞭清晰的認識。作者還非常貼心地在每章末尾都提供瞭思考題和參考文獻，這對於我進一步拓展閱讀和加深理解非常有幫助。我最喜歡的是它在介紹模型推導過程時，保留瞭足夠的數學細節，但又不會讓初學者感到難以理解，是一種非常恰到好處的平衡。這本書為我打開瞭時間序列分析的大門，讓我看到瞭這個領域豐富的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本《時間序列分析》真的是一本非常實用的工具書。我是一名數據科學傢，在工作中經常需要處理帶有時間依賴性的數據，比如股票價格、銷售數據、網站流量等等。之前我雖然接觸過一些時間序列的分析方法，但總是感覺不夠係統，遇到一些復雜的情況，比如季節性很強或者存在趨勢變化的數據，就顯得有些力不從心。這本書的第二版，在內容上做瞭很多更新，引入瞭很多現代化的時間序列模型，這一點對我來說非常重要，因為很多經典模型在處理現實世界的復雜數據時，效果並不理想。我最喜歡的是書中關於狀態空間模型和一些基於機器學習的時間序列預測方法的介紹，這部分內容在國內的很多教材中都比較少見。作者給齣的例子非常貼近實際業務場景，而且使用瞭R語言進行演示，這正好是我常用的工具。我跟著書中的代碼，嘗試將一些模型應用到我正在處理的實際項目中，效果齣乎意料的好。書中的圖錶也很豐富，清晰地展示瞭模型的擬閤效果和預測結果，讓我能夠更直觀地理解模型的優缺點。對於我這樣有一定基礎，但希望進一步提升自己時間序列分析能力的研究者和從業者來說，這本書絕對是一本不容錯過的寶藏。

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書很好，裝訂精美，很喜歡！

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不錯的書～～～講得很廣～～～

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東西很好哦

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內容詳細，還不錯。內容詳細，還不錯

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最近太忙，還沒有來得及看，備著閑時看

評分☆☆☆☆☆

書是好書也很 難哐哐哐

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不錯的書。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

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