應用時間序列分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何書元 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
• R語言
• Python
• 機器學習

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301063477

版次：1

商品編碼：11525528

包裝：平裝

叢書名： 北京大學數學教學係列叢書

開本：32開

齣版時間：2003-09-01

用紙：膠版紙

頁數：344

編輯推薦

　　《應用時間序列分析》可作為綜閤性大學、工科大學和高等師範院校本科生的"應用時間序列分析"課程的教材或教學參考書，也可以作為工程技術人員和應用工作者的參考書。

內容簡介

　　時間序列分析是概率統計學科中應用性教強的一個分支，在金融經濟、氣象水文、信號處理、機械振動等眾多領域有著廣泛的應用。本書是高等院校“應用時間序列分析”課程的教材，較係統講授應用時間序列分析的基本理論、方法以及應用。本書以時間序列的綫性模型和平穩序列的譜分析為主綫，介紹平穩時間序列的基本知識、常用的建模和預測方法，目的是使學生對時間序列的餓應用理論和方法有基本的瞭解，能夠用時間序列的基本方法處理簡單的時間序列數據。全書共分九章，內容包括：時間序列的分解、平穩序列、綫性平穩序列、ARMA模型、時間序列的預報，加窗譜估計和多維平穩序列介紹。每節配有適量習題和部分計算機作業，可供教師和學生選用。

作者簡介

何書元，北京大學數學科學學院教授、博士，從事時間序列分析、應用隨機過程和概率極限定理的教學和科研工作。近年的研究方嚮是不完全數據的統計分析。

目錄

第一章 時間序列
時間序列的分解
平衡序列
綫性平衡序列和綫性濾波
生態時間序列和隨機變量的收斂性
嚴平穩序列及其遍曆性
Hilbert空間中的平衡序列
平衡序列的譜函數
離散譜序列及其周期性
第二章 自迴歸模型
推移算子和常係數差分方程
自迴歸模型及其平衡性
AR序列的譜密度和Yule-Walker方程
平衡序列的偏相關係數和Levinson遞推公式
AR序列舉例
第三章 滑動平均模型與自迴歸滑動平均模型
滑動平均模型
自迴歸滑動平均模型
廣義ARMA模型和ARIMA模型介紹
第四章 均值和自協方差函數的估計
均值的估計
自協方差函數的估計
白噪聲檢驗
第五章 時間序列的預報
最佳綫性預測的基本性質
非決定性平衡序列及其Wold錶示
時間序列的遞推預測
ARMA序列的遞推預測
第六章 ARMA模型的參數估計
AR模型的參數估計
MA模型的參數估計
ARMA模型的參數估計
求和ARIMA模型及季節ARIMA模型的參數估計
第七章 潛周期模型的參數估計
潛周期模型的參數估計
混閤自迴歸周期模型的參數估計
二維隨機場的潛周期模型的參數估計
第八章 時間序列的譜估計
平稱序列的譜錶示
平衡序列的周期圖
加窗譜估計
加窗譜估計的比較
第九章 多維平穩序列介紹
多維平穩序列
多維平衡序列的均值和自協方差函數的估計
多維AR序列
多維平衡序列的譜分析
附錄A 部分定理的證明
附錄B 時間序列數據
索引
符號說明
參考文獻

前言/序言

《應用時間序列分析》 本書是一本深入探討時間序列數據分析方法的專業著作。時間序列，作為一種按時間順序排列的數據集閤，廣泛存在於經濟、金融、氣象、生物、工程等諸多領域。其獨特的連續性和內在的依賴性，使得對其進行建模、預測和理解成為一項挑戰，同時也蘊含著豐富的洞察力。 本書旨在為讀者提供一套係統、全麵且實用的時間序列分析工具箱。我們從時間序列數據的基本特徵入手，逐步深入到各種經典的統計模型和先進的機器學習技術。每一章節都力求理論與實踐相結閤，通過清晰的數學推導闡述模型原理，並通過豐富的案例分析展示模型在實際問題中的應用。 核心內容與結構安排： 1. 時間序列的初步認知與預處理： 數據探索與可視化： 介紹如何通過繪製時序圖、自相關圖（ACF）和偏自相關圖（PACF）來初步認識時間序列的平穩性、周期性、趨勢性以及季節性等特徵。 平穩性檢驗： 詳細闡述單位根檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）等方法，解釋為何平穩性是許多經典時間序列模型的重要前提，並介紹如何處理非平穩序列（如差分）。 季節性與趨勢分解： 講解如何將時間序列分解為趨勢分量、季節分量和殘差分量，從而更好地理解數據的內在結構，並為後續建模奠定基礎。 缺失值處理與異常值檢測： 探討在實際數據中常遇到的數據質量問題，介紹常用的填充方法和識彆異常值的方法。 2. 經典時間序列模型： ARIMA模型族： 自迴歸（AR）模型： 解釋自迴歸模型的原理，如何通過滯後觀測值來預測當前值，以及AR模型的階數選擇。 移動平均（MA）模型： 闡述移動平均模型，如何利用過去的預測誤差來調整當前預測，以及MA模型的階數選擇。 ARIMA（p, d, q）模型： 整閤AR、I（差分）、MA模型，構建能夠處理非平穩序列的通用模型。詳細講解模型識彆（信息準則AIC、BIC）、參數估計（極大似然估計）和模型診斷（殘差檢驗）。 季節性ARIMA（SARIMA）模型： 擴展ARIMA模型以捕捉季節性模式，介紹SARIMA(P, D, Q)s模型的結構和應用。 指數平滑法（Exponential Smoothing）： 簡單指數平滑（SES）： 介紹用於平穩序列的簡單指數平滑。 霍爾特（Holt）法： 擴展SES以處理趨勢。 霍爾特-溫特（Holt-Winters）法： 進一步擴展以同時處理趨勢和季節性。講解不同類型的指數平滑（加法、乘法）及其適用場景。 3. 其他重要時間序列模型與技術： 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 介紹狀態空間模型作為一種靈活的建模框架，以及卡爾曼濾波在估計和預測中的應用，尤其是在動態係統中。 GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH等）： 專注於金融領域，介紹如何建模金融時間序列的波動性聚集現象，理解條件異方差性。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 擴展單變量時間序列模型至多變量係統，用於分析多個時間序列變量之間的相互依賴關係。 協整分析： 講解當兩個或多個非平穩時間序列具有長期穩定的關係時，如何進行協整檢驗和建模。 4. 現代時間序列分析方法： 機器學習方法在時間序列分析中的應用： 基於樹的模型（如XGBoost, LightGBM）： 介紹如何將時間序列特徵工程化，然後利用這些強大的模型進行預測。 支持嚮量迴歸（SVR）： 探索SVR在時間序列預測中的能力。 深度學習方法： 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）： 深入講解RNN模型如何處理序列數據的依賴性，以及LSTM和GRU如何有效解決梯度消失問題，從而在長序列預測中錶現齣色。 捲積神經網絡（CNN）在時間序列中的應用： 介紹CNN如何提取局部時間模式。 Transformer模型： 探討Transformer模型如何利用自注意力機製處理序列數據，其在時間序列預測中的潛力。 5. 模型評估與選擇： 常用的預測評估指標： 詳細介紹MAE, MSE, RMSE, MAPE, SMAPE等指標，解釋它們的計算方法和優缺點。 交叉驗證技術： 講解適用於時間序列的交叉驗證方法（如滾動預測、滑動窗口交叉驗證），避免數據泄露。 模型選擇的原則： 總結如何根據數據特性、預測目標和模型復雜度來選擇最優模型。 6. 實際應用案例： 本書將穿插多個來自不同領域的實際應用案例，如股票價格預測、銷售額預測、天氣預報、交通流量預測、電力負荷預測等。每個案例將詳細展示從數據獲取、預處理、模型選擇、參數估計、模型診斷到最終預測的全過程，並對結果進行深入解讀。 學習目標： 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解時間序列數據的基本特性與挑戰。 熟練掌握經典的統計模型，包括ARIMA、SARIMA、指數平滑法等，並能根據數據特點選擇閤適的模型。 瞭解並應用先進的機器學習和深度學習技術來解決復雜的時間序列預測問題。 具備獨立進行時間序列數據分析、建模、預測和評估的能力。 能夠將所學知識應用於實際業務場景，從而做齣更明智的決策。 本書適閤對數據分析、統計建模、機器學習感興趣的本科生、研究生，以及在科研、金融、經濟、工程等領域從事數據分析工作的專業人士。我們相信，《應用時間序列分析》將成為您探索時間序列世界、解鎖數據價值的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容組織上，給我留下瞭極其深刻的印象。它就像一位技藝精湛的建築師，為我精心搭建瞭一個邏輯嚴謹、結構清晰的時間序列分析知識體係。從基礎概念的鋪墊，到高級模型的介紹，再到模型評估和預測的講解，每一個環節都過渡得十分自然，讓我能夠順暢地跟隨作者的思路前進。他善於運用圖錶和可視化手段，來輔助說明復雜的概念，這極大地降低瞭理解門檻，讓原本可能枯燥的統計原理，變得生動有趣。我尤其欣賞他在講解模型解釋力的時候，不僅僅關注預測精度，還強調瞭模型的可解釋性，這對於很多實際應用場景來說，是至關重要的。他通過對比不同模型在解釋因果關係上的差異，讓我能夠更深刻地理解模型選擇的內在邏輯。這本書的結構設計，不僅僅是為瞭知識的傳遞，更是為瞭培養讀者一種係統性的思維方式，讓我能夠從宏觀到微觀，全麵地掌握時間序列分析的全貌，並且能夠靈活地運用所學知識，解決多樣化的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，一本真正優秀的書，應該能夠跨越理論的壁壘，直接觸及讀者的內心。這本書做到瞭這一點。它以一種非常人性化的方式，來講解時間序列分析這個看似冰冷而抽象的學科。作者在書中注入瞭他對這個領域的熱情和理解，讓我在閱讀過程中，能夠感受到一種溫暖和力量。他不僅在字裏行間流露齣對統計學原理的深刻洞察，更在字裏行間傳遞齣對數據分析的嚴謹態度和對解決實際問題的執著追求。我特彆欣賞他在闡述一些復雜的統計概念時，所使用的那些貼切的比喻和生動的故事。這些細節的處理，讓原本可能令人望而卻步的理論變得親切而易於接受。它讓我明白，數據分析並非是冷冰冰的數學計算，而是對我們所處世界的一種深刻的理解和解讀。這本書不僅僅是一本技術指南，更像是一位睿智的導師，在用他豐富的人生經驗和專業知識，為我指點迷津，讓我能夠更好地認識和理解這個充滿數據和變化的時代。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，真的讓我看到瞭時間序列分析的無限可能。在閱讀過程中，我不斷被書中提齣的各種創新性方法所吸引。作者不僅僅滿足於介紹傳統的統計模型，還花瞭大量的篇幅來講解一些新興的技術，比如機器學習在時間序列分析中的應用，特彆是深度學習模型，如RNN、LSTM等。這些內容的介紹，讓我感到耳目一新，也看到瞭這個領域前沿的發展趨勢。作者在講解這些復雜模型時，依然保持瞭他一貫的清晰和易懂的風格，他通過大量的圖例和僞代碼，讓讀者能夠清晰地理解模型的結構和工作原理。更讓我驚喜的是，他還提供瞭很多關於如何使用Python等編程語言來實現這些模型的實例代碼，這對於我這樣一個希望將理論付諸實踐的讀者來說，簡直是太有幫助瞭。我能夠直接將這些代碼復製到我的環境中進行運行和調試，從而更深入地理解模型的工作方式，並且能夠快速地將學到的知識應用到我自己的項目中。這種理論與實踐相結閤的方式，讓我的學習過程更加高效和有成就感。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習一門新的技術，最怕的就是“夾生飯”。而這本書，絕對是一道精心烹製的“滿漢全席”。它沒有簡單地羅列一堆公式和代碼，而是將理論、方法、案例、以及實際應用，巧妙地融為一體。作者在書中穿插瞭大量的真實世界案例，這些案例的選擇都非常具有代錶性，涵蓋瞭經濟、金融、工程、環境等多個領域。通過對這些案例的深入剖析，我不僅能夠理解抽象的模型是如何在實際問題中得到應用的，更能夠體會到時間序列分析在解決實際問題中的巨大價值。我尤其喜歡作者在分析案例時，那種嚴謹的邏輯和清晰的思路。他不會簡單地給齣答案，而是會引導讀者一步步地思考，如何從問題齣發，選擇閤適的方法，最終得到有意義的結論。這種“學以緻用”的學習方式，讓我感覺自己並非在機械地記憶知識，而是在真正地培養解決問題的能力。這本書讓我明白瞭，時間序列分析並非是高高在上的理論，而是能夠切實地幫助我們理解和改善我們周圍世界的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸這本書之前，我對時間序列分析的理解，僅僅停留在“看圖說話”的層麵，總覺得它離我有些遙遠，更像是統計學傢和金融分析師的專屬工具。但這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。作者以一種非常接地氣的方式，將原本可能顯得枯燥乏味的統計學概念，轉化為瞭一係列富有洞察力的分析方法。他擅長將復雜的數學模型，用生動形象的比喻和直觀的圖示來解釋，讓我這個沒有深厚數學背景的讀者，也能輕鬆理解其核心思想。比如，在講解平穩性的時候，他並不是簡單地拋齣“均值、方差、自協方差不隨時間變化”這樣的定義，而是通過一個生動的例子，比如描述一個平穩的股票價格走勢，和非平穩的房價走勢，來直觀地展示兩者的區彆，以及為什麼平穩性對於後續的建模如此重要。這種“化繁為簡”的教學方法，讓我感覺自己並非在學習一本技術書籍，而是在聽一位經驗豐富的老師，用最簡單易懂的語言，為你揭示事物的本質。它不僅教會瞭我分析方法，更重要的是，它培養瞭我一種審視數據、發現規律的思維方式，這種思維方式，對於我在日常生活和工作中做齣更明智的決策，具有非凡的意義。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對時間序列分析的最初瞭解，來自於一些零散的科普文章和新聞報道，總覺得它高深莫測，難以接近。而這本書，則徹底改變瞭我的看法。它以一種非常包容和易於理解的姿態，將這個曾經讓我望而卻步的領域，展現在我的麵前。作者在書中對於專業術語的運用，非常恰當，並且總是會在第一次齣現時，給齣清晰易懂的解釋，讓我不會在閱讀過程中因為陌生詞匯而感到睏惑。他不僅講解瞭基本的統計模型，還拓展到瞭更為前沿的機器學習方法，並且對這些方法的優劣進行瞭客觀的分析，讓我能夠對不同方法有一個全麵的認識。我尤其欣賞他在探討模型魯棒性方麵所付齣的努力，他不僅介紹瞭如何評估模型的穩定性，還提供瞭如何提高模型魯棒性的一些實用建議。這種注重細節和實用性的態度，讓我覺得這本書不僅僅是一本知識的集閤，更是一本充滿智慧和經驗的寶典。它讓我看到瞭時間序列分析的魅力，也激發瞭我深入學習和探索的動力。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維的啓迪。這本書在這方麵做得非常齣色。作者在書中反復強調“理解數據的本質”的重要性，他不僅僅是教你如何套用公式，而是引導你去思考，為什麼這個模型有效，它的局限性在哪裏，以及在什麼情況下我們應該選擇其他的分析方法。這種批判性思維的培養，讓我受益匪淺。我尤其喜歡他在分析案例時，那種刨根問底的精神。他不會簡單地給齣結論，而是會一步步地分析數據，探討可能存在的偏差，並且會提齣一些值得深入思考的問題，引導讀者自己去探索答案。這種互動式的學習體驗，讓我感覺自己不是在被動地接受信息，而是在積極地參與到知識的構建過程中。這本書讓我明白，時間序列分析並非一成不變的僵化體係，而是一個需要不斷學習、實踐和創新的領域。它不僅為我打開瞭通往這個領域的大門，更重要的是，它激發瞭我對這個領域更深層次的探索欲望。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我贊嘆的地方，在於它對於細節的處理，以及它所展現齣的專業深度。作者在講解每一個模型和方法時，都會非常細緻地展開，從最基本的原理，到復雜的推導過程，再到實際的應用場景，幾乎涵蓋瞭所有重要的方麵。他對於一些容易混淆的概念，比如序列相關性、異方差性等，都進行瞭非常清晰的辨析，並且提供瞭具體的檢驗方法。這種精益求精的態度，讓我深感佩服。我尤其注意到，書中在介紹模型評估時，不僅列舉瞭RMSE、MAE等常用的指標，還深入探討瞭這些指標的含義以及它們在不同場景下的適用性。這種對評估細節的關注，對於我這樣希望能夠準確判斷模型性能的讀者來說，是極其寶貴的。它讓我明白，一個好的模型，不僅僅是能夠擬閤數據，更重要的是，它能夠真正地解釋數據，並且能夠做齣準確的預測。這本書為我提供瞭一個非常堅實的基礎，讓我對時間序列分析有瞭更全麵、更深入的認識，也讓我對未來的學習和實踐，充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠揭示事物背後隱藏規律的學科抱有濃厚的興趣，而時間序列分析恰恰滿足瞭我的這種好奇心。這本書給我最深刻的印象之一，就是它對各種分析方法的講解，是那麼的係統和詳盡。作者沒有停留在理論的錶麵，而是深入到每一個模型的原理、假設條件、以及它們各自的優缺點。例如，在講解ARIMA模型時，他不僅詳細介紹瞭AR（自迴歸）、MA（移動平均）以及ARMA（自迴歸移動平均）的構成，還通過圖示和公式推導，將這些概念的內在聯係展現得淋灕盡緻。更重要的是，他並沒有止步於此，而是進一步探討瞭如何根據數據的特性，選擇最適閤的模型，以及如何進行模型的診斷和優化。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，對於我這樣希望深入理解技術細節的讀者來說，簡直是福音。我尤其欣賞作者在書中穿插的那些“陷阱提示”和“常見誤區”，這些寶貴的經驗之談，往往能幫助我們避免走彎路，更高效地掌握分析方法。此外，書中還包含瞭很多關於數據預處理和特徵工程的技巧，這些在實際應用中至關重要，卻常常被其他書籍所忽視。這本書的深度和廣度，讓我深刻體會到時間序列分析的復雜性和精妙之處，也讓我對如何運用這些工具解決實際問題，有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，那種深邃的藍色調，讓人一下子就聯想到深夜裏靜謐的數據流，又或者是在復雜的圖錶中尋找那一絲規律的沉思。我承認，一開始我之所以被它吸引，純粹是視覺上的衝擊。然而，當我翻開第一頁，一股撲麵而來的專業氣息便讓我意識到，這絕非一本泛泛之作。作者在開篇就用一種極其清晰且引人入勝的方式，勾勒齣瞭時間序列分析的宏大圖景，它不僅僅是關於數字的堆砌，更是關於理解事物隨時間演變的內在邏輯。我尤其喜歡作者在介紹基本概念時，並沒有直接拋齣枯燥的公式，而是通過大量的實際案例，比如股票市場的波動、經濟指標的起伏、甚至是我們日常生活中可能遇到的交通流量變化，來生動地闡釋每一個概念的由來和意義。這種“授人以魚不如授人以漁”的教學方式，讓我這個初學者也能在最短的時間內建立起對這個領域的初步認知，並且産生強烈的學習興趣。它不像我之前看過的某些書籍，上來就用一大堆術語轟炸，讓人望而卻步。相反，它循序漸進，每一個概念的引入都帶著故事性和應用場景，仿佛一位經驗豐富的嚮導，帶著你在復雜的時間序列領域裏，一步步地探索前方的奧秘。我能感受到作者在內容組織上的良苦用心，每一個章節之間的銜接都非常自然，邏輯綫索清晰可見，讓我不會在閱讀過程中感到迷失，而是能持續地保持專注和投入。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

書很實用，適閤學統計的學生。。。

評分☆☆☆☆☆

專業圖書，一般不好找。

評分☆☆☆☆☆

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不錯，但garch講的很少

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紙質太薄，像假的。可我同學在京東買的卻很好