内容简介
《国外数学名著系列(影印版)11:非线性时间序列 非参数与参数方法》论述当代统计方法和非线性时间序列分析,着重阐述过去十年发展起来的非参数和半参数技术。主要内容包括相空间、频域及时域中的建模技术;为说明参数方法和非参数方法在时问序列数据分析中的一体性,本书给出某些参数化非线性模型的论述,如ARCH/GARCH模型和阈值模型;以及关于ARMA模型的一个简洁观点。本书始终使用实际应用中得到的数据,阐明如何借助非参数方法揭示高维数据的局部结构。本书还介绍了一些重要的技术工具。
《国外数学名著系列(影印版)11:非线性时间序列 非参数与参数方法》适合研究生,时间序列分析方面的实际工作者,该领域不同程度的研究人员。本书在统计界和诸如计量经济学、实证金融学、群体生物学及生态学之类的其他广泛领域都有其价值。阅读本书需要概率论和统计的基本知识。
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目录
Preface
1 Introduction
1.1 Examples of Times Series
1.2 Objectives of Time Series Analysis
1.3 Linear Time Series Models
1.3.1 White Noise Processes
1.3.2 AR Models
1.3.3 MA Models
1.3.4 ARMA Models
1.3.5 ARIMA Models
1.4 What Is a Nonlinear Time Series?
1.5 Nonlinear Time Series Models
1.5.1 A Simple Example
1.5.2 ARCH Models
1.5.3 Threshold Models
1.5.4 Nonparametric Autoregressive Models
1.6 From Linear to Nonlinear Modes
1.6.1 Local Linear Modeling
1.6.2 Global Spline Approximation
1.6.3 Goodness-of-Fit Tests
1.7 Further Reading
1.8 Software Implementations
2 Characteristics of Time Series
2.1 Stationarity
2.1.1 Definition
2.1.2 Stationary ARMA Processes
2.1.3 Stationary Gaussian Processes
2.1.4 Ergodic Nonlincar Models
2.1.5 Stationary ARCH Processes
2.2 Autocorrelation
2.2.1 Autocovariance and Autocorrelation
2.2.2 Esthnation of ACVF and ACF
2.2.3 Partial Autocorrelation
2.2.4 ACF Plots, PACF Plots, and Examples
2.3 Spectral Distributions
2.3.1 Periodic Processes
2.3.2 Spectral Densities
2.3.3 Linear Filters
2.4 Periodogram
2.4.1 Discrete Fourier Transforms
2.4.2 Periodogram
2.5 Long-Memory Processes
2.5.1 Fractionallylntegrated Noise
2.5.2 Fractionally Integrated ARMA processes
2.6 Mixing
2.6.1 Mixing Conditions
2.6.2 Inequalities
2.6.3 Limit Theorems for a-Mixing Processes
2.6.4 A Central Limit Theorem for Nonparametric Regres-sion
2.7 Complements
2.7.1 Proof of Theorem 2.5 (i)
2.7.2 Proof of Proposition 2.3 (i)
2.7.3 Proof of Theorem 2.9
2.7.4 Proof of Theorem 2.1 0
2.7.5 Proof of Theorem 2.1 3
2.7.6 Proof of Theorem 2.1 4
2.7.7 Proof of Theorem 2.2 2
2.8 Additional Bibliographical Notes
3 ARMA Modeling and Forecasting
3.1 Models and Background
3.2 The Best Linear Prediction-Prewhitening
3.3 Maximum Likelihood Estimation
3.3.1 Estimators
3.3.2 Asymptotic Properties
3.3.3 Confidence Intervals
……
4 Parametric Nonlinear Time Series Modes
5 Nonparametric Density Estimation
6 Smoothing in Time Series
7 Spectral Density Estimation and Its Applications
8 Nonparametric Models
9 Model Validation
10 Nonlinear Prediction
References
Author index
Subject index
前言/序言
要使我国的数学事业更好地发展起来,需要数学家淡泊名利并付出更艰苦地努力。另一方面,我们也要从客观上为数学家创造更有利的发展数学事业的外部环境,这主要是加强对数学事业的支持与投资力度,使数学家有较好的工作与生活条件,其中也包括改善与加强数学的出版T作。
从出版方面来讲,除了较好较快地出版我们自己的成果外,引进国外的先进出版物无疑也是十分重要与必不可少的。从数学来说,施普林格(Springer)出版社至今仍然是世界上的出版社。科学出版社影印一批他们出版的好的新书,使我国广大数学家能以较低的价格购买,特别是在边远地区工作的数学家能普遍见到这些书,无疑是对推动我国数学的科研与教学十分有益的事。
这次科学出版社购买了版权,一次影印了23本施普林格出版社出版的数学书,就是一件好事,也是值得继续做下去的事情。大体上分一下,这23本书中,包括基础数学书5本,应用数学书6本与计算数学书12本,其中有些书也具有交义性质。这些书都是很新的,2000年以后出版的占绝大部分,共计16本,其余的也是1990年以后出版的。这些书可以使读者较快地了解数学某方面的前沿,例如基础数学中的数论、代数与拓扑三本,都是由该领域大数学家编著的“数学百科全书”的分册。对从事这方面研究的数学家了解该领域的前沿与全貌很有帮助。按照学科的特点,基础数学类的书以“经典”为主,应用和计算数学类的书以“前沿”为主。这些书的作者多数是国际知名的大数学家,例如《拓扑学》.书的作者诺维科夫是俄罗斯科学院的院士,曾获“菲尔兹奖”和“沃尔夫数学奖”。这些大数学家的著作无疑将会对我国的科研人员起到非常好的指导作用。
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