時間序列模型及預測 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王立柱 著

圖書標籤:

• 時間序列
• 預測
• 建模
• 統計學
• 數據分析
• 機器學習
• 計量經濟學
• 金融
• R語言
• Python

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030525284

版次：31

商品編碼：12281903

包裝：平裝

叢書名： 瀋陽師範大學學術文庫係列叢書

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

頁數：251

字數：204000

正文語種：中文

內容簡介

《時間序列模型及預測》介紹時間序列分析的主要理論和方法，既涵蓋時間序列分析的經典理論內容，又反映21世紀以來時間序列分析理論的一些新進展。《時間序列模型及預測》主要包括經典的時間序列分析理論及相關內容、基於計算智能的時間序列模型及預測、模糊時間序列模型及相關理論三大部分。《時間序列模型及預測》在藉鑒國內外相關教材優點的基礎上，總結作者多年從事時間序列分析方嚮研究和課程教學的心得和體會；既重視概念、理論和方法的嚴密性、準確性和前瞻性，同時又注重從實際需要齣發，兼顧對運用這些理論方法分析研究乃至最終解決實際經濟、金融、管理類問題的能力。

目錄

目錄
第1章 時間序列分析概述 1
1.1 關於時間序列分析 1
1.1.1 引例 1
1.1.2 時間序列分析及預測的産生與發展 7
1.2 時間序列分析的基本步驟 9
1.2.1 特徵分析 9
1.2.2 模型識彆 10
1.2.3 模型參數估計 11
1.2.4 模型檢驗 11
1.2.5 模型應用 12
1.3 時間序列分析軟件 12
本章小結 13
思考題 14
第2章 時間序列分析的基本概論 15
2.1 隨機過程 15
2.1.1 隨機過程的相關概念 15
2.1.2 隨機過程的分布及其特徵 16
2.1.3 幾種重要的隨機過程 18
2.2 平穩隨機過程 18
2.3 時間序列的平穩性與非平穩性 20
2.4 時間序列數據的預處理 21
2.4.1 平穩性檢驗 21
2.4.2 正態性檢驗 24
2.4.3 獨立性檢驗 26
2.4.4 異常點的檢驗與處理 27
本章小結 27
思考題 28
第3章 時間序列模型及預測方法 29
3.1 幾種典型的時間序列模型 29
3.1.1 嚮量自迴歸模型 29
3.1.2 滑動平均模型 32
3.1.3 嚮量自迴歸滑動平均模型 33
3.1.4 嚮量誤差修正模型 35
3.1.5 自迴歸條件異方差模型 37
3.2 最小均方誤差預測 39
3.3 區間預測 41
3.4 基於計算智能技術的時間序列模型及預測方法 42
3.4.1 人工神經網絡模型及預測方法 43
3.4.2 貝葉斯網絡模型及預測方法 46
3.4.3 支持嚮量機預測方法 47
3.5 平穩時間序列模型的建立 48
3.5.1 模型識彆與定階 48
3.5.2 模型參數估計 54
本章小結 58
思考題 59
第4章 模糊時間序列模型及預測方法 61
4.1 引言 61
4.2 模糊集閤的基礎知識 62
4.2.1 模糊集閤的概念 62
4.2.2 模糊集閤的運算 66
4.2.3 水平截集及分解定理 68
4.3 模糊時間序列預測模型 72
4.3.1 模糊時間序列模型簡介 72
4.3.2 模糊時間序列模型及其基本框架 74
本章小結 80
思考題 80
第5章 基於信息粒度的模糊時間序列模型及預測 82
5.1 引言 82
5.2 基於信息粒度和模糊聚類的論域劃分方法 82
5.2.1 方法的理論知識 82
5.2.2 本節提齣的論域劃分方法 85
5.3 基於信息粒度的模糊時間序列模型 87
5.4 仿真實驗與分析 89
5.4.1 Alabama大學入學人數預測 89
5.4.2 DAX股票月值指數預測 94
本章小結 97
思考題 97
第6章 包含時域信息的模糊時間序列模型及預測 99
6.1 引言 99
6.2 包含時間變量信息的論域劃分方法 100
6.2.1 方法的理論知識 100
6.2.2 本節提齣的論域劃分方法 102
6.3 包含時間信息的模糊時間序列模型 105
6.4 實驗結果與分析 106
6.4.1 Alabama大學入學人數預測 106
6.4.2 TAIEX 預測 112
本章小結 116
思考題 116
第7章 基於Granger相關性的時間序列模型及預測 118
7.1 引言 118
7.2 基礎知識 119
7.2.1 Granger相關性及假設檢驗 119
7.2.2 利用神經網絡識彆函數關係 121
7.3 基於Granger相關性的時間序列模型 121
7.4 實驗結果與分析 123
7.4.1 人工閤成數據預測 124
7.4.2 真實數據預測 128
本章小結 132
思考題 132
參考文獻 134
附錄A 標準正態分布錶 139
附錄B t分布的分位點 141
附錄C F分布上側a分位數錶 143
附錄D x2分布錶 149
附錄E 協整檢驗臨界值錶 151

好的，這是一本關於金融市場微觀結構與高頻交易策略的著作的詳細簡介，旨在全麵闡述該領域的理論基礎、實證分析方法以及前沿應用。 --- 圖書名稱：金融市場微觀結構與高頻交易策略：理論、實證與應用 圖書簡介 本書深入探討瞭金融市場微觀結構（Market Microstructure）的復雜運作機製及其在設計高效高頻交易（High-Frequency Trading, HFT）策略中的核心作用。在全球金融市場日益電子化和自動化的背景下，理解訂單簿的動態變化、報價機製、流動性供給與需求的不對稱性，對於任何追求卓越績效的量化交易者和金融工程師而言，已成為不可或缺的知識體係。 第一部分：金融市場微觀結構基礎 本部分首先構建瞭理解現代交易環境的理論框架。我們將從曆史演進的角度審視不同交易場所的組織形式，對比訂單驅動市場（Order-Driven Markets）和報價驅動市場（Quote-Driven Markets）的內在差異。 核心章節內容： 1. 交易機製與訂單類型： 詳細解析瞭當前主流交易所采用的撮閤算法，如最優價格優先、時間優先原則。重點剖析瞭市價單（Market Orders）、限價單（Limit Orders）在不同市場狀態下的執行特性，並引入瞭更復雜的訂單類型，如冰山訂單（Iceberg Orders）、隱藏訂單（Hidden Orders）及其對市場透明度的影響。 2. 訂單簿動力學（Order Book Dynamics）： 這是本書的基石。我們利用高頻交易數據，係統性地研究訂單簿的深度、廣度、不對稱性以及各價位上的纍積限價訂單量（Cumulative Limit Order Volume, CLOV）。引入瞭基於LOB（Limit Order Book）信息的擴散過程模型，用以刻畫訂單的到達與撤單的隨機性。 3. 流動性度量與時變性： 流動性是微觀結構的核心議題。本書超越瞭傳統的基於交易量的簡單度量，引入瞭基於時間、價格和訂單深度的多維流動性指標，例如有效價差（Effective Spread）、市場深度（Market Depth）的瞬時變化率。特彆關注流動性的時變特性——它如何在不同交易時段、市場衝擊事件中劇烈波動。 4. 信息抵達與價格形成： 探討瞭不同頻率信息流（如新聞、分析師報告、大額訂單信息）如何通過訂單流轉化為資産價格。通過格蘭傑因果檢驗和信息熵分析，量化瞭訂單流信息對價格發現過程的貢獻程度，並討論瞭“信息衝擊”與“流動性衝擊”的區分。 第二部分：高頻交易策略的構建與優化 在堅實的微觀結構理論基礎上，本部分轉嚮實際策略的開發與量化評估。我們將重點關注那些利用微小時間窗口內的市場無效性或結構性特徵獲利的策略。 核心章節內容： 1. 做市（Market Making）策略： 這是HFT的經典應用。我們不再滿足於簡單的雙邊掛單，而是深入研究基於庫存風險（Inventory Risk）和機會成本（Opportunity Cost）的動態報價模型。運用最優控製理論和隨機動態規劃，構建瞭考慮暫掛風險（Adverse Selection Risk）的最優最優報價策略。 2. 訂單流預測與執行算法（Optimal Execution）： 針對大型機構投資者的執行需求，本書詳細分析瞭如何利用微觀結構信息來最小化市場衝擊成本。重點介紹瞭基於布朗運動或跳躍-擴散過程的執行模型，並探討瞭如何集成訂單簿的非綫性特徵，優化VWAP（成交量加權平均價格）和TWAP（時間加權平均價格）的執行路徑。 3. 統計套利與配對交易的HFT版本： 傳統統計套利通常在日級彆或更高頻率上操作，本書則將其推嚮更高頻。利用高頻數據對資産價格的協整關係進行實時檢驗，識彆價格偏差的快速迴歸機會。重點分析瞭在高頻環境中，如何處理數據同步性問題和延遲（Latency）成本。 4. 延遲（Latency）與基礎設施： 深入剖析瞭延遲在HFT中的決定性作用。討論瞭從網絡拓撲結構（如光縴路徑優化）、交易所的物理位置（Co-location）到交易係統內部處理速度（Tick-to-Trade）的各個環節對策略盈利能力的影響，並引入瞭成本效益分析模型來評估硬件投入的閤理性。 第三部分：風險管理、閤規與市場影響 任何高頻策略的部署都伴隨著特定的風險和對市場穩定性的潛在影響。本部分著眼於策略的穩健性和監管環境。 核心章節內容： 1. 高頻風險計量： HFT策略的風險暴露往往是瞬時的、非綫性的。我們引入瞭基於訂單流波動的壓力測試框架，關注極端市場狀態下（如閃電崩盤）的敞口風險。討論瞭如何量化和對衝策略的“尾部風險”。 2. 市場操縱與閤規性： 詳盡分析瞭“幌騙”（Spoofing）、“訂單注入”（Order Wash Trading）等監管關注的微觀結構層麵的不當交易行為。介紹瞭實時監控係統如何通過分析訂單流的時間戳和撤單模式來識彆和預防此類行為。 3. HFT對市場效率與波動的綜閤影響： 從實證角度檢驗瞭HFT的普及是提高瞭流動性還是加劇瞭係統性脆弱性。利用事件研究法，分析瞭在特定交易日或係統故障時，HFT活動的變化與市場波動率（如有效價差的擴大）之間的關係。 本書特色： 本書結閤瞭金融經濟學理論、時間序列分析、計量經濟學以及優化控製的先進工具。它不僅提供瞭詳盡的理論推導，更包含瞭大量使用真實高頻數據的實證案例和模擬結果，旨在為讀者提供一個全麵、實戰性強的知識體係，使他們能夠駕馭當前最前沿的量化金融領域。本書適閤金融工程、量化金融專業的學生、資深量化分析師以及希望深入瞭解電子化交易底層邏輯的專業人士。

評分☆☆☆☆☆

我最近在準備一個關於零售行業需求預測的報告，而“時間序列模型及預測”這個書名，立刻吸引瞭我的注意。我希望這本書能夠提供一些關於如何準確預測商品銷售量、客流量以及庫存水平的實用方法。我特彆關注書中是否會深入探討影響零售需求的關鍵因素，例如季節性變化（如節假日）、促銷活動、宏觀經濟指標，甚至是社交媒體趨勢，以及如何將這些因素融入到時間序列模型中，以提高預測的準確性。我期望書中能夠提供一些關於如何選擇適閤零售業的模型，例如那些能夠有效捕捉短期波動和長期趨勢的模型，以及如何處理數據中的稀疏性（例如新品上市）和外部衝擊（例如突發事件）。此外，對於如何利用預測結果來優化供應鏈管理、庫存控製、定價策略以及營銷活動，我也希望能獲得一些具體的指導和建議。我希望這本書能夠成為我解決實際業務問題的得力工具，幫助我做齣更明智的決策，從而提升企業的盈利能力和競爭力。書中如果還能包含一些關於實時數據采集、數據清洗、模型更新和性能監控的實踐經驗，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

讀到“時間序列模型及預測”這個書名，我首先想到的是那些充滿科學嚴謹性的學術著作。我本身從事的是學術研究，對於數據分析和模型構建有著非常深入的需求。我希望這本書能夠提供對經典時間序列模型（如ARIMA、ETS）的嚴謹理論推導和數學證明，並對它們的假設條件、優缺點進行深入剖析。同時，我也期待書中能夠涵蓋一些前沿的時間序列建模技術，例如狀態空間模型、貝葉斯時間序列分析、以及將機器學習和深度學習方法應用於時間序列預測的最新進展。我關注書中是否會詳細討論模型的選擇準則，例如信息準則（AIC, BIC）、交叉驗證，以及在存在多重共綫性、異方差等問題時如何進行模型診斷和修正。對於模型的性能評估，我希望作者能夠提供不同指標（如MAE, MSE, RMSE, MAPE）的詳細解釋和適用場景，並探討如何在不同預測目標下選擇最閤適的評估方法。此外，我對於如何處理復雜的時間序列數據，例如多變量時間序列、麵闆時間序列，以及如何構建具有解釋性的模型，也抱有極大的興趣。我希望這本書能夠成為我研究工作中不可或缺的參考資料，為我提供堅實的理論基礎和創新的研究思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我聯想到瞭一係列充滿智慧與洞見的分析，似乎每一頁都蘊藏著解讀過去、洞察現在、預見未來的鑰匙。我期待著能在這本書中找到關於那些難以捉摸的時間序列數據背後的奧秘。想象一下，翻開書頁，迎接我的是那些優雅而復雜的數學公式，它們如同星辰大海般閃耀，指引著我們如何從看似雜亂無章的數據流中提煉齣規律的脈絡。我希望作者能夠深入淺齣地講解各種經典的時間序列模型，比如ARIMA、SARIMA，甚至更進階的Prophet或者LSTM等深度學習模型。講解時不應僅僅停留在理論層麵，更重要的是，要提供豐富的實際應用案例，展示這些模型如何在金融市場預測股票價格、在經濟領域分析GDP增長、在氣象學中預測天氣變化，甚至在工業生産中優化流程、預測設備故障。我渴望看到書中對於模型選擇、參數調優、以及模型評估的詳細指導，畢竟，一個再好的模型，如果應用不當，也隻能是紙上談兵。同時，我也期待作者能探討時間序列分析中常常遇到的挑戰，例如季節性、趨勢性、周期性、異常值處理，以及如何處理非平穩序列等問題，並提供切實可行的解決方案。這本書，我希望它能成為我手中一本值得反復研讀的寶典，每一次翻閱都能有新的收獲，每一次實踐都能更加得心應手。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對“時間序列模型及預測”這個書名，更多的是一種莫名的好奇心。我並非專業的數據科學傢，但生活中的種種現象，總是讓我忍不住去思考其中的規律和發展軌跡。比如，為什麼某些股票的價格會呈現齣某種特定的波動模式？為什麼曆史事件的發生似乎總有一些相似的脈絡？我希望這本書能夠以一種更加通俗易懂的方式，為我揭示這些隱藏在時間背後奧秘。我期待書中能夠用生動的比喻和形象的例子，來解釋那些復雜的統計學概念和數學模型，讓我這個非專業人士也能看得懂，並從中獲得啓發。我希望作者能夠講述一些關於時間序列分析的有趣曆史，或者介紹一些在各個領域運用時間序列進行預測的精彩案例，它們是如何改變瞭我們的認知，又如何影響瞭我們的決策。我不太在意那些深奧的數學推導，我更關注的是那些能夠引發思考的觀點和能夠啓發靈感的想法。如果書中能夠提供一些關於如何培養“時間感”，如何從宏觀和微觀層麵觀察事物發展規律的思維方式，那對我來說將是最大的收獲。我希望這本書能夠讓我以一種全新的視角去觀察和理解周遭的世界，去發現事物發展過程中那些細微卻重要的變化。

評分☆☆☆☆☆

我最近正在尋找能夠幫助我理解並應對海量實時數據挑戰的資源，而這本書的齣現，恰好點燃瞭我內心的渴望。我的工作涉及大量的傳感器數據，這些數據以極高的頻率産生，充滿瞭噪聲和不確定性。我迫切需要學習如何從這些原始數據中挖掘齣有價值的信息，識彆潛在的模式，並預測未來的變化趨勢。這本書的標題“時間序列模型及預測”聽起來就與我的需求高度契閤。我希望它能提供一些關於如何構建和優化高效預測模型的實用框架，尤其是在處理大規模、高維度時間序列數據時。我非常關注書中是否會介紹一些能夠處理非綫性關係和復雜動態的模型，例如基於機器學習或深度學習的序列模型，它們能否在保持計算效率的同時，提供更精準的預測結果？此外，對於數據預處理、特徵工程以及模型驗證的技巧，我也充滿瞭好奇。我希望這本書能夠提供一些關於如何識彆和處理數據中的異常值、缺失值，以及如何對模型進行魯棒性評估的指導。如果書中還能包含一些關於模型部署和實時監控的實踐經驗，那將是對我工作極大的助力。我期待這本書能夠成為我解決數據預測難題的得力助手，幫助我將理論知識轉化為實際生産力。