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王立柱 著

图书标签:

• 时间序列
• 预测
• 建模
• 统计学
• 数据分析
• 机器学习
• 计量经济学
• 金融
• R语言
• Python

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030525284

版次：31

商品编码：12281903

包装：平装

丛书名： 沈阳师范大学学术文库系列丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

页数：251

字数：204000

正文语种：中文

内容简介

《时间序列模型及预测》介绍时间序列分析的主要理论和方法，既涵盖时间序列分析的经典理论内容，又反映21世纪以来时间序列分析理论的一些新进展。《时间序列模型及预测》主要包括经典的时间序列分析理论及相关内容、基于计算智能的时间序列模型及预测、模糊时间序列模型及相关理论三大部分。《时间序列模型及预测》在借鉴国内外相关教材优点的基础上，总结作者多年从事时间序列分析方向研究和课程教学的心得和体会；既重视概念、理论和方法的严密性、准确性和前瞻性，同时又注重从实际需要出发，兼顾对运用这些理论方法分析研究乃至最终解决实际经济、金融、管理类问题的能力。

目录

目录
第1章 时间序列分析概述 1
1.1 关于时间序列分析 1
1.1.1 引例 1
1.1.2 时间序列分析及预测的产生与发展 7
1.2 时间序列分析的基本步骤 9
1.2.1 特征分析 9
1.2.2 模型识别 10
1.2.3 模型参数估计 11
1.2.4 模型检验 11
1.2.5 模型应用 12
1.3 时间序列分析软件 12
本章小结 13
思考题 14
第2章 时间序列分析的基本概论 15
2.1 随机过程 15
2.1.1 随机过程的相关概念 15
2.1.2 随机过程的分布及其特征 16
2.1.3 几种重要的随机过程 18
2.2 平稳随机过程 18
2.3 时间序列的平稳性与非平稳性 20
2.4 时间序列数据的预处理 21
2.4.1 平稳性检验 21
2.4.2 正态性检验 24
2.4.3 独立性检验 26
2.4.4 异常点的检验与处理 27
本章小结 27
思考题 28
第3章 时间序列模型及预测方法 29
3.1 几种典型的时间序列模型 29
3.1.1 向量自回归模型 29
3.1.2 滑动平均模型 32
3.1.3 向量自回归滑动平均模型 33
3.1.4 向量误差修正模型 35
3.1.5 自回归条件异方差模型 37
3.2 最小均方误差预测 39
3.3 区间预测 41
3.4 基于计算智能技术的时间序列模型及预测方法 42
3.4.1 人工神经网络模型及预测方法 43
3.4.2 贝叶斯网络模型及预测方法 46
3.4.3 支持向量机预测方法 47
3.5 平稳时间序列模型的建立 48
3.5.1 模型识别与定阶 48
3.5.2 模型参数估计 54
本章小结 58
思考题 59
第4章 模糊时间序列模型及预测方法 61
4.1 引言 61
4.2 模糊集合的基础知识 62
4.2.1 模糊集合的概念 62
4.2.2 模糊集合的运算 66
4.2.3 水平截集及分解定理 68
4.3 模糊时间序列预测模型 72
4.3.1 模糊时间序列模型简介 72
4.3.2 模糊时间序列模型及其基本框架 74
本章小结 80
思考题 80
第5章 基于信息粒度的模糊时间序列模型及预测 82
5.1 引言 82
5.2 基于信息粒度和模糊聚类的论域划分方法 82
5.2.1 方法的理论知识 82
5.2.2 本节提出的论域划分方法 85
5.3 基于信息粒度的模糊时间序列模型 87
5.4 仿真实验与分析 89
5.4.1 Alabama大学入学人数预测 89
5.4.2 DAX股票月值指数预测 94
本章小结 97
思考题 97
第6章 包含时域信息的模糊时间序列模型及预测 99
6.1 引言 99
6.2 包含时间变量信息的论域划分方法 100
6.2.1 方法的理论知识 100
6.2.2 本节提出的论域划分方法 102
6.3 包含时间信息的模糊时间序列模型 105
6.4 实验结果与分析 106
6.4.1 Alabama大学入学人数预测 106
6.4.2 TAIEX 预测 112
本章小结 116
思考题 116
第7章 基于Granger相关性的时间序列模型及预测 118
7.1 引言 118
7.2 基础知识 119
7.2.1 Granger相关性及假设检验 119
7.2.2 利用神经网络识别函数关系 121
7.3 基于Granger相关性的时间序列模型 121
7.4 实验结果与分析 123
7.4.1 人工合成数据预测 124
7.4.2 真实数据预测 128
本章小结 132
思考题 132
参考文献 134
附录A 标准正态分布表 139
附录B t分布的分位点 141
附录C F分布上侧a分位数表 143
附录D x2分布表 149
附录E 协整检验临界值表 151

好的，这是一本关于金融市场微观结构与高频交易策略的著作的详细简介，旨在全面阐述该领域的理论基础、实证分析方法以及前沿应用。 --- 图书名称：金融市场微观结构与高频交易策略：理论、实证与应用 图书简介 本书深入探讨了金融市场微观结构（Market Microstructure）的复杂运作机制及其在设计高效高频交易（High-Frequency Trading, HFT）策略中的核心作用。在全球金融市场日益电子化和自动化的背景下，理解订单簿的动态变化、报价机制、流动性供给与需求的不对称性，对于任何追求卓越绩效的量化交易者和金融工程师而言，已成为不可或缺的知识体系。 第一部分：金融市场微观结构基础 本部分首先构建了理解现代交易环境的理论框架。我们将从历史演进的角度审视不同交易场所的组织形式，对比订单驱动市场（Order-Driven Markets）和报价驱动市场（Quote-Driven Markets）的内在差异。 核心章节内容： 1. 交易机制与订单类型： 详细解析了当前主流交易所采用的撮合算法，如最优价格优先、时间优先原则。重点剖析了市价单（Market Orders）、限价单（Limit Orders）在不同市场状态下的执行特性，并引入了更复杂的订单类型，如冰山订单（Iceberg Orders）、隐藏订单（Hidden Orders）及其对市场透明度的影响。 2. 订单簿动力学（Order Book Dynamics）： 这是本书的基石。我们利用高频交易数据，系统性地研究订单簿的深度、广度、不对称性以及各价位上的累积限价订单量（Cumulative Limit Order Volume, CLOV）。引入了基于LOB（Limit Order Book）信息的扩散过程模型，用以刻画订单的到达与撤单的随机性。 3. 流动性度量与时变性： 流动性是微观结构的核心议题。本书超越了传统的基于交易量的简单度量，引入了基于时间、价格和订单深度的多维流动性指标，例如有效价差（Effective Spread）、市场深度（Market Depth）的瞬时变化率。特别关注流动性的时变特性——它如何在不同交易时段、市场冲击事件中剧烈波动。 4. 信息抵达与价格形成： 探讨了不同频率信息流（如新闻、分析师报告、大额订单信息）如何通过订单流转化为资产价格。通过格兰杰因果检验和信息熵分析，量化了订单流信息对价格发现过程的贡献程度，并讨论了“信息冲击”与“流动性冲击”的区分。 第二部分：高频交易策略的构建与优化 在坚实的微观结构理论基础上，本部分转向实际策略的开发与量化评估。我们将重点关注那些利用微小时间窗口内的市场无效性或结构性特征获利的策略。 核心章节内容： 1. 做市（Market Making）策略： 这是HFT的经典应用。我们不再满足于简单的双边挂单，而是深入研究基于库存风险（Inventory Risk）和机会成本（Opportunity Cost）的动态报价模型。运用最优控制理论和随机动态规划，构建了考虑暂挂风险（Adverse Selection Risk）的最优最优报价策略。 2. 订单流预测与执行算法（Optimal Execution）： 针对大型机构投资者的执行需求，本书详细分析了如何利用微观结构信息来最小化市场冲击成本。重点介绍了基于布朗运动或跳跃-扩散过程的执行模型，并探讨了如何集成订单簿的非线性特征，优化VWAP（成交量加权平均价格）和TWAP（时间加权平均价格）的执行路径。 3. 统计套利与配对交易的HFT版本： 传统统计套利通常在日级别或更高频率上操作，本书则将其推向更高频。利用高频数据对资产价格的协整关系进行实时检验，识别价格偏差的快速回归机会。重点分析了在高频环境中，如何处理数据同步性问题和延迟（Latency）成本。 4. 延迟（Latency）与基础设施： 深入剖析了延迟在HFT中的决定性作用。讨论了从网络拓扑结构（如光纤路径优化）、交易所的物理位置（Co-location）到交易系统内部处理速度（Tick-to-Trade）的各个环节对策略盈利能力的影响，并引入了成本效益分析模型来评估硬件投入的合理性。 第三部分：风险管理、合规与市场影响 任何高频策略的部署都伴随着特定的风险和对市场稳定性的潜在影响。本部分着眼于策略的稳健性和监管环境。 核心章节内容： 1. 高频风险计量： HFT策略的风险暴露往往是瞬时的、非线性的。我们引入了基于订单流波动的压力测试框架，关注极端市场状态下（如闪电崩盘）的敞口风险。讨论了如何量化和对冲策略的“尾部风险”。 2. 市场操纵与合规性： 详尽分析了“幌骗”（Spoofing）、“订单注入”（Order Wash Trading）等监管关注的微观结构层面的不当交易行为。介绍了实时监控系统如何通过分析订单流的时间戳和撤单模式来识别和预防此类行为。 3. HFT对市场效率与波动的综合影响： 从实证角度检验了HFT的普及是提高了流动性还是加剧了系统性脆弱性。利用事件研究法，分析了在特定交易日或系统故障时，HFT活动的变化与市场波动率（如有效价差的扩大）之间的关系。 本书特色： 本书结合了金融经济学理论、时间序列分析、计量经济学以及优化控制的先进工具。它不仅提供了详尽的理论推导，更包含了大量使用真实高频数据的实证案例和模拟结果，旨在为读者提供一个全面、实战性强的知识体系，使他们能够驾驭当前最前沿的量化金融领域。本书适合金融工程、量化金融专业的学生、资深量化分析师以及希望深入了解电子化交易底层逻辑的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

我最近在准备一个关于零售行业需求预测的报告，而“时间序列模型及预测”这个书名，立刻吸引了我的注意。我希望这本书能够提供一些关于如何准确预测商品销售量、客流量以及库存水平的实用方法。我特别关注书中是否会深入探讨影响零售需求的关键因素，例如季节性变化（如节假日）、促销活动、宏观经济指标，甚至是社交媒体趋势，以及如何将这些因素融入到时间序列模型中，以提高预测的准确性。我期望书中能够提供一些关于如何选择适合零售业的模型，例如那些能够有效捕捉短期波动和长期趋势的模型，以及如何处理数据中的稀疏性（例如新品上市）和外部冲击（例如突发事件）。此外，对于如何利用预测结果来优化供应链管理、库存控制、定价策略以及营销活动，我也希望能获得一些具体的指导和建议。我希望这本书能够成为我解决实际业务问题的得力工具，帮助我做出更明智的决策，从而提升企业的盈利能力和竞争力。书中如果还能包含一些关于实时数据采集、数据清洗、模型更新和性能监控的实践经验，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在寻找能够帮助我理解并应对海量实时数据挑战的资源，而这本书的出现，恰好点燃了我内心的渴望。我的工作涉及大量的传感器数据，这些数据以极高的频率产生，充满了噪声和不确定性。我迫切需要学习如何从这些原始数据中挖掘出有价值的信息，识别潜在的模式，并预测未来的变化趋势。这本书的标题“时间序列模型及预测”听起来就与我的需求高度契合。我希望它能提供一些关于如何构建和优化高效预测模型的实用框架，尤其是在处理大规模、高维度时间序列数据时。我非常关注书中是否会介绍一些能够处理非线性关系和复杂动态的模型，例如基于机器学习或深度学习的序列模型，它们能否在保持计算效率的同时，提供更精准的预测结果？此外，对于数据预处理、特征工程以及模型验证的技巧，我也充满了好奇。我希望这本书能够提供一些关于如何识别和处理数据中的异常值、缺失值，以及如何对模型进行鲁棒性评估的指导。如果书中还能包含一些关于模型部署和实时监控的实践经验，那将是对我工作极大的助力。我期待这本书能够成为我解决数据预测难题的得力助手，帮助我将理论知识转化为实际生产力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对“时间序列模型及预测”这个书名，更多的是一种莫名的好奇心。我并非专业的数据科学家，但生活中的种种现象，总是让我忍不住去思考其中的规律和发展轨迹。比如，为什么某些股票的价格会呈现出某种特定的波动模式？为什么历史事件的发生似乎总有一些相似的脉络？我希望这本书能够以一种更加通俗易懂的方式，为我揭示这些隐藏在时间背后奥秘。我期待书中能够用生动的比喻和形象的例子，来解释那些复杂的统计学概念和数学模型，让我这个非专业人士也能看得懂，并从中获得启发。我希望作者能够讲述一些关于时间序列分析的有趣历史，或者介绍一些在各个领域运用时间序列进行预测的精彩案例，它们是如何改变了我们的认知，又如何影响了我们的决策。我不太在意那些深奥的数学推导，我更关注的是那些能够引发思考的观点和能够启发灵感的想法。如果书中能够提供一些关于如何培养“时间感”，如何从宏观和微观层面观察事物发展规律的思维方式，那对我来说将是最大的收获。我希望这本书能够让我以一种全新的视角去观察和理解周遭的世界，去发现事物发展过程中那些细微却重要的变化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我联想到了一系列充满智慧与洞见的分析，似乎每一页都蕴藏着解读过去、洞察现在、预见未来的钥匙。我期待着能在这本书中找到关于那些难以捉摸的时间序列数据背后的奥秘。想象一下，翻开书页，迎接我的是那些优雅而复杂的数学公式，它们如同星辰大海般闪耀，指引着我们如何从看似杂乱无章的数据流中提炼出规律的脉络。我希望作者能够深入浅出地讲解各种经典的时间序列模型，比如ARIMA、SARIMA，甚至更进阶的Prophet或者LSTM等深度学习模型。讲解时不应仅仅停留在理论层面，更重要的是，要提供丰富的实际应用案例，展示这些模型如何在金融市场预测股票价格、在经济领域分析GDP增长、在气象学中预测天气变化，甚至在工业生产中优化流程、预测设备故障。我渴望看到书中对于模型选择、参数调优、以及模型评估的详细指导，毕竟，一个再好的模型，如果应用不当，也只能是纸上谈兵。同时，我也期待作者能探讨时间序列分析中常常遇到的挑战，例如季节性、趋势性、周期性、异常值处理，以及如何处理非平稳序列等问题，并提供切实可行的解决方案。这本书，我希望它能成为我手中一本值得反复研读的宝典，每一次翻阅都能有新的收获，每一次实践都能更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

读到“时间序列模型及预测”这个书名，我首先想到的是那些充满科学严谨性的学术著作。我本身从事的是学术研究，对于数据分析和模型构建有着非常深入的需求。我希望这本书能够提供对经典时间序列模型（如ARIMA、ETS）的严谨理论推导和数学证明，并对它们的假设条件、优缺点进行深入剖析。同时，我也期待书中能够涵盖一些前沿的时间序列建模技术，例如状态空间模型、贝叶斯时间序列分析、以及将机器学习和深度学习方法应用于时间序列预测的最新进展。我关注书中是否会详细讨论模型的选择准则，例如信息准则（AIC, BIC）、交叉验证，以及在存在多重共线性、异方差等问题时如何进行模型诊断和修正。对于模型的性能评估，我希望作者能够提供不同指标（如MAE, MSE, RMSE, MAPE）的详细解释和适用场景，并探讨如何在不同预测目标下选择最合适的评估方法。此外，我对于如何处理复杂的时间序列数据，例如多变量时间序列、面板时间序列，以及如何构建具有解释性的模型，也抱有极大的兴趣。我希望这本书能够成为我研究工作中不可或缺的参考资料，为我提供坚实的理论基础和创新的研究思路。