时间序列分析：方法与应用（第二版）（高等院校研究生用书） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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易丹辉 著

图书标签:

• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 预测
• 金融
• 经济学
• 数据分析
• 建模
• 研究生教材
• 应用统计

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300254739

版次：2

商品编码：12322763

包装：平装

丛书名： 高等院校研究生用书

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：252

内容简介

本书分为四部分内容。第一部分单变量时间序列分析，包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型；第二部分基于回归的多变量时序分析，包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM) ；第三部分基于AR的多变量时序分析，包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM)；第四部分截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data 模型。

作者简介

易丹辉 中国人民大学统计学院教授、博士生导师。研究方向：风险管理与保险、预测与决策。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。讲授统计预测、预测动态、实验设计、金融风险分析技术、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。

目录

第一章 传统时间序列分析模型
第一节 趋势模型类型和选择
第二节 参数估计
第三节 模型分析与评价
第四节 季节模型

第二章 ARMA模型
第一节 概述
第二节 时序特性的分析
第三节 ARMA模型及其改进
第四节 随机时序模型的建立
第五节 时序模型预测

第三章 ARCH类模型
第一节 单位根过程
第二节 ARCH模型的基本形式
第三节 广义ARCH模型
第四节 ARCH模型的拓广形式
第五节 多元ARCH模型

第四章 两序列的协整和误差修正模型
第一节 含虚拟变量的回归模型
第二节 Granger因果检验
第三节 协整含义及检验
第四节 误差修正模型

第五章 向量自回归模型
第一节 非结构化VAR模型
第二节 脉冲响应与方差分解
第三节 结构VAR模型
第四节 向量误差修正模型

第六章 Panel Data模型
第一节 模型的基本问题
第二节 固定效应模型
第三节 随机效应模型
第四节 单位根检验与协整检验

参考文献

精彩书摘

时间过得真快，转眼该书出版已经七年，根据出版社要求，需要修订再版。借这个机会，将几年来在讲课和实践中遇到的问题一并加入，受字数和时间限制，只能对内容进行压缩整理，由七章变为六章，共四部分内容。第一部分为单变量时间序列分析，包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型；第二部分为基于回归的多变量时序分析，包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM) ；第三部分为基于AR的多变量时序分析，包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM)；第四部分为截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是各种在经典线性回归模型基础上发展起来的Panel Data 模型。书中仅对固定时间，分析截面变化规律进行了说明；固定截面单位，分析其在时间上的变化方法类似。这类模型适用于截面单位较多、时间不长的数据，以避免时间过长，序列具有明显的趋势。如果截面单位过少，需要时间较长，要注意序列变动是否为单位根过程。
随着计算机技术的飞速发展，以及人们对各种现象认识的深入，有很多新的分析方法应运而生，特别是面对大数据如何分析。希望能够与读者探讨更多的分析方法，更好地解决实际问题。
易丹辉

《时间序列分析：理论与实践》 一、本书概述 《时间序列分析：理论与实践》旨在为读者提供一个全面且深入的时间序列分析知识体系。本书内容覆盖了时间序列分析的基础理论、经典模型、前沿方法以及在实际问题中的应用。本书适合作为高等院校研究生、相关领域的专业研究人员及对时间序列分析感兴趣的实践者的学习和参考用书。 本书力求在理论的严谨性与方法的实用性之间取得平衡，既要阐述统计学和计量经济学中时间序列模型的基本原理，又要展示如何将这些理论工具应用于解决现实世界中的各种问题。我们将引导读者从理解时间序列数据的基本特征出发，逐步掌握建立、诊断和应用各类时间序列模型的方法。 二、本书特色与内容结构 本书的内容组织紧凑，逻辑清晰，从易到难，层层递进。我们将首先奠定坚实的基础，然后逐步引入更复杂和高级的模型。 第一部分：时间序列数据基础与预处理 第一章：时间序列数据的基本概念与特征 本章将首先介绍时间序列数据的定义、重要性及其在科学研究和实际应用中的广泛领域，例如金融市场的波动、经济增长的趋势、气象数据的变化、工业生产的监测以及生物医学信号的分析等。 我们将深入探讨时间序列数据的几个核心特征：趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）以及随机扰动（Irregular Component）。通过清晰的图示和实例，读者将学会如何识别和量化这些特征。 此外，本章还会介绍时间序列数据的平稳性（Stationarity）概念，包括严平稳（Strict Stationarity）和弱平稳（Weak Stationarity），并解释其在模型建立中的关键作用。非平稳性是许多时间序列分析的挑战，本章将为后续的差分等处理打下基础。 我们将引入自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）和偏自相关函数（Partial Autocorrelation Function, PACF）的概念，阐述它们如何度量时间序列变量与其自身滞后值之间的相关性，并解释它们在模型识别阶段的重要性。 第二章：时间序列数据的预处理与可视化 在进行任何时间序列建模之前，对数据进行有效的预处理至关重要。本章将详细介绍各种常用的数据预处理技术。 数据平滑（Data Smoothing）：我们将介绍移动平均（Moving Averages）、指数平滑（Exponential Smoothing）等方法，用于去除数据中的短期波动，揭示潜在的趋势和季节性。 数据变换（Data Transformations）：针对具有异方差性（Heteroscedasticity）或非线性关系的序列，我们将介绍对数变换、Box-Cox变换等，以改善数据的统计性质，使其更符合模型假设。 处理缺失值（Handling Missing Values）：缺失值是时间序列数据中常见的问题。本章将讨论插值（Interpolation）方法，如线性插值、样条插值，以及基于模型的填充方法。 数据可视化（Data Visualization）：本章将强调可视化在理解时间序列数据中的核心作用。我们将演示如何绘制时间序列图、ACF/PACF图、季节性分解图等，以直观地识别数据特征和潜在模式。 第二部分：经典时间序列模型 第三章：平稳时间序列模型：AR、MA、ARMA模型 本章是时间序列模型的核心。我们将首先详细介绍自回归（Autoregressive, AR）模型，解释其工作原理，即当前值是过去值的线性组合。我们将讨论AR(p)模型的阶数选择、参数估计方法（如Yule-Walker方程、最大似然估计）以及模型诊断。 接着，我们将引入移动平均（Moving Average, MA）模型，解释其工作原理，即当前值是过去随机扰动的线性组合。我们将探讨MA(q)模型的特点、估计与诊断。 最后，我们将自回归移动平均（Autoregressive Moving Average, ARMA）模型，这是AR和MA模型的结合。我们将详细解释ARMA(p,q)模型的结构、模型识别（通过ACF和PACF图）、参数估计（如最大似然估计）以及模型诊断。我们将重点讲解Box-Jenkins方法论在ARMA模型建立中的应用。 第四章：非平稳时间序列模型：ARIMA模型 现实世界中的许多时间序列并非平稳，需要进行差分（Differencing）来使其平稳。本章将聚焦于自回归积分移动平均（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）模型。 我们将详细解释差分操作如何处理趋势和季节性。ARIMA(p,d,q)模型中的d代表差分的阶数。 本章将结合前面介绍的ARMA模型，阐述如何识别ARIMA模型的阶数p, d, q。我们将提供系统的识别步骤，并进行详细的实例演示。 参数估计、模型诊断和预测在ARIMA模型中的应用也将是本章的重点。 第五章：季节性时间序列模型：SARIMA模型 许多时间序列数据具有显著的季节性模式，例如月度销售数据、季度GDP增长等。本章将介绍季节性自回归积分移动平均（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA）模型。 SARIMA模型是对ARIMA模型的扩展，能够同时处理非平稳性和季节性。我们将介绍SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型的结构，其中(P,D,Q)s部分用于描述季节性模式。 本章将指导读者如何识别SARIMA模型的季节性阶数P, D, Q以及季节周期s，并结合ACF/PACF图进行分析。 SARIMA模型的参数估计、模型诊断和预测方法也将得到详细阐述。 第三部分：进阶时间序列模型与方法 第六章：模型诊断与选择 任何统计建模过程都离不开模型诊断。本章将深入探讨如何评估所选时间序列模型的拟合优度（Goodness-of-Fit）和有效性。 我们将介绍残差分析（Residual Analysis），包括检查残差的独立性、零均值、常方差和正态性。我们将讲解残差ACF/PACF图、Ljung-Box检验等工具。 信息准则（Information Criteria），如AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion），在模型选择中的作用也将被详细讨论，以帮助读者在多个候选模型中做出最优选择。 本章还将简要介绍模型交叉验证（Cross-validation）等更高级的模型评估技术。 第七章：多变量时间序列分析：VAR、VECM模型 许多实际问题涉及多个相互关联的时间序列变量。本章将介绍向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型，用于分析多个时间序列变量之间的动态关系。 我们将讨论VAR模型的建立、阶数选择、参数估计和解释。 对于存在协整关系（Cointegration）的非平稳多变量时间序列，我们将介绍向量误差修正模型（Vector Error Correction Model, VECM）。VECM能够同时处理变量的非平稳性和长期均衡关系。 脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRFs）和方差分解（Variance Decomposition）等分析工具，用于理解变量之间的相互影响，也将得到详细介绍。 第八章：条件异方差模型：ARCH、GARCH模型 金融时间序列数据常常表现出“波动聚集性”（Volatility Clustering），即大的价格变动后面往往跟着大的变动，小的变动后面跟着小的变动。这意味着序列的方差是非恒定的。本章将介绍自回归条件异方差（Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, ARCH）模型和广义自回归条件异方差（Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, GARCH）模型。 我们将解释ARCH(q)和GARCH(p,q)模型的结构，以及它们如何模拟和预测波动的动态变化。 本章将重点讲解如何识别ARCH/GARCH模型的阶数，参数估计（如最大似然估计）和模型诊断。 第九章：状态空间模型与卡尔曼滤波 状态空间模型（State-Space Models）提供了一种灵活的框架来描述动态系统。本章将介绍状态空间模型的基本思想，包括状态方程和观测方程。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种重要的算法，用于在存在噪声的情况下，从一系列不完全或不精确的测量中估计动态系统的状态。我们将详细介绍卡尔曼滤波的原理、迭代过程以及在时间序列分析中的应用，如平滑和预测。 我们将展示状态空间模型如何统一多种时间序列模型，如ARIMA模型和状态变量模型。 第四部分：时间序列分析的应用 第十章：时间序列模型的应用案例分析 本章将通过一系列具体的案例，展示如何将前面介绍的时间序列模型和方法应用于解决实际问题。 经济预测：利用ARIMA、SARIMA模型预测GDP、通货膨胀率、失业率等宏观经济指标。 金融时间序列分析：应用GARCH模型进行股票价格波动率的预测，分析资产收益率的风险。 市场营销与销售预测：利用SARIMA模型预测产品销量，优化库存管理。 环境与气象监测：分析温度、降雨量等气象数据的长期趋势和季节性模式。 工业生产与质量控制：应用时间序列模型监测生产过程的稳定性，及时发现异常。 其他领域：简要介绍在交通流量、能源消耗、网络流量等领域的时间序列应用。 第十一章：高级应用与前沿展望 本章将简要介绍一些更高级或前沿的时间序列分析技术和应用方向，为读者提供进一步学习的指引。 机器学习与时间序列：探讨如何将机器学习算法（如支持向量机、决策树、神经网络、深度学习模型如LSTM、Transformer）应用于时间序列预测和分类。 异常检测（Anomaly Detection）：在时间序列数据中识别不寻常的模式或离群点。 长短期记忆网络（LSTM）：在处理具有长期依赖性的时间序列数据方面的优势。 实时时间序列分析：处理和分析连续不断流入的时间序列数据。 因果推断（Causal Inference）与时间序列。 贝叶斯时间序列分析。 三、学习目标与预期收获 通过学习本书，读者将能够： 1. 深刻理解时间序列数据的基本概念、性质和挑战。 2. 熟练掌握常用的时间序列数据预处理技术。 3. 能够识别、建立、诊断和应用经典时间序列模型，如ARIMA、SARIMA模型。 4. 理解并掌握多变量时间序列分析（VAR、VECM）和条件异方差模型（ARCH、GARCH）。 5. 熟悉状态空间模型和卡尔曼滤波的基本原理及其应用。 6. 能够运用时间序列分析方法解决实际问题，并具备批判性地评估模型结果的能力。 7. 对时间序列分析的前沿技术和发展趋势有所了解。 四、适合读者 本书内容系统全面，既有严谨的理论推导，又有丰富的实例说明，适合以下读者群体： 高等院校研究生：学习统计学、计量经济学、金融学、管理科学、计算机科学、工程学等专业的学生，作为核心教材或参考书。 科研人员：在学术研究中需要运用时间序列分析方法的研究者。 数据分析师与工程师：在金融、经济、市场、运营、制造等领域从事数据分析工作的专业人士。 对时间序列分析感兴趣的初学者：希望系统学习时间序列分析理论和实践的自学者。 本书力求以清晰易懂的语言，结合大量的图表和计算示例，引导读者逐步掌握时间序列分析的奥秘，最终能够独立运用这些强大的工具来理解和预测动态世界。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读研究生，之前在实验室做项目的时候，经常会遇到需要处理时间序列数据的情况。那时候我总是东拼西凑地找各种资料，效率很低，而且感觉知识体系不够扎实。后来导师推荐了这本《时间序列分析：方法与应用（第二版）》，我才真正感觉茅塞顿开。书中的内容涵盖了从经典的时间序列模型到一些前沿的模型，比如状态空间模型、马尔可夫切换模型等，都讲得非常深入。我尤其喜欢它在介绍每一个模型时，都会先从其理论基础和建模思路讲起，然后再具体到参数估计、模型检验和预测等步骤，逻辑非常清晰。而且，书中的案例分析也是一大亮点，涵盖了金融、经济、工程等多个领域，这些真实的案例让我看到了时间序列分析在实际问题中的强大应用能力。我尝试着将书中的方法应用到我自己的数据上，发现效果比之前自己摸索的方法好很多，而且整个分析过程也更有条理了。这本书对于我提升专业技能、解决实际研究问题非常有帮助，简直是我学习时间序列分析的“案头宝典”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析非常感兴趣的在职人员，平时工作会接触到大量的历史数据，希望能从中挖掘出有价值的信息。在寻找相关书籍时，《时间序列分析：方法与应用（第二版）》这本书给我留下了深刻的印象。它不仅仅是一本介绍理论的教科书，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步深入理解时间序列分析的精髓。书中的内容覆盖面很广，从基础的平稳性检验、序列分解，到经典的 ARIMA、SARIMA 模型，再到更高级的 GARCH、VAR 模型，以及时下热门的状态空间模型和一些基于机器学习的时间序列预测方法，都进行了详尽的阐述。我特别欣赏书中对每种方法的应用场景和优缺点的分析，这让我能够根据不同的问题选择最合适的分析工具。而且，书中提供的代码示例非常实用，我可以通过运行这些代码来加深对理论的理解，并且能够快速地将所学知识应用到我的工作中。这本书的出版，对于我这样希望在实际工作中应用时间序列分析的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在太丰富了，我最近在准备数据科学方向的研究生入学考试，正好找到了这本《时间序列分析：方法与应用（第二版）》。拿到手之后，我最直观的感受就是它的厚度，沉甸甸的一本，感觉知识点肯定装得满满当当。我之前对时间序列的概念有些模糊，只知道一些基础的 ARIMA 模型，但这本书从最基础的平稳性、自相关性讲起，一步一步地引入了各种模型，包括 GARCH 模型、状态空间模型等等，讲解得非常细致。让我特别惊喜的是，书里不仅有理论的推导，还穿插了大量的 R 语言和 Python 的代码示例，而且代码写得都很规范，可以直接运行。我尝试着跟着书中的例子跑了一些代码，对理解模型有了更直观的感受。比如，在讲到模型诊断时，书中详细讲解了残差分析、Q-Q 图等等，并且配了图，一下子就明白了怎么去判断模型是否拟合得好。而且，它还不仅仅局限于预测，还涉及到了异常检测、因果推断等应用，这对于我未来的研究方向非常有启发。我感觉这本书的作者是真正站在学生的角度思考的，把很多复杂的概念都解释得清晰易懂，不会让人感到枯燥乏味。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本《时间序列分析：方法与应用（第二版）》的时候，我内心是有点忐忑的。我一直觉得时间序列分析是个比较难啃的硬骨头，涉及到很多数学推导和统计概念。但这本书的编写风格非常讨喜，它不是那种上来就灌输一大堆公式的学术著作，而是循序渐进，从最基础的概念出发，用非常生动易懂的语言解释各种模型。我记得在讲解 ARMA 模型的时候，作者用了类比的方式，让我一下子就理解了“自回归”和“移动平均”这两个概念的本质。而且，书中对于模型选择、诊断和优化的过程也讲得特别细致，让我知道在实际应用中，我们不仅要会建立模型，更要懂得如何去评估和改进模型。另外，书中还介绍了许多实用的非参数方法和机器学习方法在时间序列分析中的应用，这让我意识到，时间序列分析并非只有传统的统计模型，还有很多新的工具可以借鉴。这本书的出现，彻底改变了我对时间序列分析的看法，让我觉得它既有理论深度，又有实践价值，而且学起来也并不像我想象的那么枯燥。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将毕业的研究生，在撰写毕业论文的过程中，我不可避免地需要处理时间序列数据，并运用各种模型进行分析。在导师的推荐下，我选择了这本《时间序列分析：方法与应用（第二版）》。这本书的深度和广度都令我印象深刻。它不仅涵盖了时间序列分析的经典理论，例如平稳性、自相关性、偏自相关性等基本概念，以及 ARIMA、SARIMA 等核心模型，还深入介绍了许多进阶的主题，例如状态空间模型、多元时间序列模型（VAR/VECM）、以及一些非参数和机器学习方法在时间序列分析中的应用。我尤其喜欢书中对模型选择、诊断和解释的详细讲解，这对于我进行科学严谨的论文研究至关重要。书中的数学推导清晰严谨，同时又配有大量的图示和案例，使得复杂的内容也变得易于理解。我曾尝试着将书中的部分方法应用到我的研究数据上，发现在模型的建立、参数估计以及预测效果的评估方面，都得到了显著的提升。这本书无疑为我的毕业论文提供了坚实的理论基础和实践指导，是一本非常值得推荐的高质量教材。