时间序列与多元统计分析 [Time Series And Multivariate Statistical Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙祝岭 编

图书标签:

• 时间序列
• 多元统计
• 统计分析
• 计量经济学
• 数据分析
• 预测
• 建模
• 回归分析
• Python
• R语言

出版社： 上海交通大学出版社

ISBN：9787313156587

版次：1

商品编码：11988051

包装：平装

外文名称：Time Series And Multivariate Statistical Analysis

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：238

字数：277000

正文语种：中

内容简介

　　《时间序列与多元统计分析》系统地讲述了时间序列的基本理论和方法，包括时间序列的模型识别、建模（含参数估计、定价和拟合检验）和预报方法。介绍了多元统计分析的基础，重点介绍了五大技术：聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析，并简明地介绍了统计软件SPSS在时间序列和多元统计分析中的应用方法。
　　《时间序列与多元统计分析》可作为应用数学专业本科生和工科、医学、生物、经济类等专业研究生的教材，也可供其他专业的大学师生、科学研究人员、工程技术专家和需要进行数据处理的人员参考。

目录

第1部分 时间序列分析部分
第1章 时间序列分析基础
1．1 时间序列的基本概念
1．2 时间序列分布
1．3 时间序列数字特征
1．3．1 均值函数
1．3．2 自协方差函数
1．3．3 自相关函数
1．3．4 互协方差函数
1．4 时间序列的平稳性
1．4．1 两种平稳性定义
1．4．2 两种平稳性关系
1．4．3 平稳序列的数字特征
1．5 时间序列的运算
1．5．1 线性运算和延迟运算
1．5．2 差分运算
1．5．3 极限运算
1．5．4 平稳线性时间序列
1．6 复时间序列
习题1
第2章 时间序列模型介绍
2．1 自回归模型
2．1．1 模型
2．1．2 Yule-Walker方程
2．2 滑动平均模型
2．2．1 模型
2．2．2 自协方差函数
2．2．3 可逆条件
2．3 自回归滑动平均模型
2．3．1 模型
2．3．2 平稳条件与可逆条件
2．3．3 自协方差函数
2．4 求和模型
2．5 季节模型
2．6 加法模型和乘法模型
习题2
第3章 模型识别与拟合检验的工具
3．1 模型识别的工具
3．1．1 偏相关函数
3．1．2 两个重要识别定理
3．2 均值函数与自协方差函数的估计
3．2．1 均值函数的矩估计
3．2．2 自协方差函数和自相关函数的估计
3．3 独立同分布序列的检验
3．3．1 图判别法
3．3．2 X2检验法
3．4 谱函数
3．5 矩阵的微分
3．6 回归模型中异方差的处理
3．6．1 异方差问题
3．6．2 异方差检验
3．6．3 异方差修正
习题3
第4章 时间序列建模方法
4．1 AR（p）模型的建模方法
4．1．1 AR（p）模型的参数估计
4．1．2 AR（p）模型的定阶
4．1．3 AR（p）模型的拟合检验
4．2 MA（q）模型的建模方法
4．2．1 MA（q）模型的参数估计
4．2．2 MA（q）模型的定阶
4．2．3 MA（q）模型的拟合检验
4．3 ARMA（p，q）模型的建模方法
4．3．1 ARMA（p，q）模型的参数估计
4．3．2 ARMA（p，q）模型的定阶
4．3．3 ARMA（p，q）模型的拟合检验
4．4 ARIMA（p，d，q）模型的建模简介
4．5 季节模型的建模简介
习题4
第5章 时间序列的预报方法
5．1 线性最小均方误差预报方法
5．2 条件期望预报方法
5．3 具体模型的预报方法
5．3．1 AR（p）序列的递推预报
5．3．2 MA（q）序列的递推预报
5．3．3 ARMA（p，q）序列的递推预报
5．3．4 ARIMA（p，d，q）序列的预报
5．3．5 季节序列的预报
5．3．6 加法模型与乘法模型的预报方法
5．3．7 分解预报法简介
5．4 非决定性平稳序列及其两个分解定理
5．4．1 非决定性平稳序列
5．4．2 Wold分解定理
5．4．3 Cramer分解定理
习题5
第6章 时间序列分析步骤与统计软件SPSS的应用
6．1 时间序列分析步骤
6．2 SPSS在时间序列分析中的应用简介
6．2．1 SPSS的基本操作简介
6．2．2 建立数据文件
6．2．3 绘制时间序列图
6．2．4 绘制自相关函数和偏相关函数图
6．2．5 AR、MA、ARMA和ARIMA序列的建模
6．3 时间序列分析实例
习题6

第2部分 多元统计分析部分
第7章 多元统计分析基础
7．1 统计量及其分布
7．1．1 几个最常用统计量
7．1．2 基于来自多维正态总体样本的统计量的分布
7．2 多维正态分布的统计推断
7．2．1 多维正态分布的参数估计
7．2．2 多维正态分布参数的假设检验
7．2．3 正态总体协方差矩阵的检验
7．3 应用SPSS计算样本均值向量、协方差矩阵
7．4 多维正态分布随机数的产生方法
习题7
第8章 聚类分析
8．1 距离与相似系数
8．1．1 变量Xi与Xj的夹角余弦
8．1．2 变量Xi与Xj的样本相关系数
8．1．3 类与类的距离
8．2 系统聚类法
8．3 K-Means聚类法
8．4 有序样品的聚类
8．4．1 概述
8．4．2 求最优分类法的递推公式
8．4．3 Fisher方法的计算
8．5 数值例——SPSS的应用
8．5．1 K-Means法聚类分析
8．5．2 系统聚类法聚类分析
习题8
第9章 判别分析
9．1 距离判别法
9．1．1 马氏距离的概念
9．1．2 两总体情形下的距离判别法
9．1．3 多总体情形下的距离判别法
9．2 Fisher判别法
9．3 Bayes判别法
9．4 数值例——SPSS的应用
习题9
第10章 主成分分析
10．1 总体主成分
10．2 样本主成分
10．3 数值例——SPSS的应用
习题10
第11章 因子分析
11．1 因子分析模型
11．2 因子旋转
11．3 因子分析模型的解
11．4 因子得分
11．5 数值例——SPSS的应用
习题11
第12章 典型相关分析
12．1 概述
12．2 典型相关分析方法
12．3 数值例——SPSS的应用
习题12
试题1 时间序列与多元统计分析试题
试题2 时间序列分析试题
部分习题答案
部分试题答案

附录
附录1 多维正态分布的性质
附录2 标准正态分布函数表
附录3 t分布上侧分位数表
附录4 X2分布上侧分位数表
附录5 F分布上侧分位数表
参考文献

《计量经济学基础与高级应用》 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的计量经济学知识体系，从基础理论到前沿应用，全面覆盖现代计量经济学分析的核心方法与实践。全书结构严谨，逻辑清晰，理论阐述深入浅出，力求在保证学术严谨性的同时，便于有一定数学和统计学基础的读者理解和掌握。 第一部分：计量经济学基础 本书的第一部分重点夯实计量经济学的理论基础。我们从回顾经典的线性回归模型（OLS）开始，详细剖析其基本假设、参数估计的性质（如无偏性、有效性），以及如何进行统计推断（假设检验）。深入探讨了异方差性、序列相关等常见违背经典假设的情况，并系统介绍了修正和应对这些问题的广义最小二乘法（GLS）以及稳健标准误估计方法。 随后，我们将视角扩展到有限样本性质的检验，包括t检验、F检验等，并引入了虚拟变量（Dummy Variables）的应用，展示如何将定性信息纳入回归模型进行量化分析。在模型设定部分，我们将详细讨论设定误差（如遗漏变量、包含无关变量）对估计结果的影响及诊断方法。 第二部分：横截面数据模型的高级扩展 本部分聚焦于处理非标准模型的横截面数据。我们详细介绍了离散因变量模型的处理，包括Logit模型和Probit模型的原理、估计（极大似然估计ML）及其结果的解释，特别是边际效应的计算。对于多分类结果，则引入了多项Logit和有序Probit模型。 此外，本书还深入探讨了审查数据和截尾数据的处理，重点介绍Tobit模型的原理、估计方法及其在经济学研究中的应用，例如劳动经济学和金融学中的案例。对于模型中可能存在的内生性问题——即解释变量与误差项相关——我们进行了详尽的论述。从工具变量（IV）方法的理论基础、两阶段最小二乘法（2SLS）的实施到检验方法的应用，为识别因果关系提供了必要的工具。 第三部分：面板数据模型分析 面板数据（Panel Data）因其能够同时捕捉个体异质性和时间动态性，在现代经济学研究中占据核心地位。本部分系统介绍了面板数据的基本结构和优势。核心内容包括如何处理个体效应和时间效应。我们将详细比较固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的理论差异、估计方法及其适用条件，并通过豪斯曼检验（Hausman Test）指导读者进行模型选择。 我们还将介绍动态面板数据模型，特别是当滞后被解释变量作为解释变量出现时，OLS估计的偏误问题，并详细阐述差分GMM（Arellano-Bond）和系统GMM（Blundell-Bond）等工具变量估计方法，这些方法是处理序列相关和内生性问题的关键技术。 第四部分：时间序列与非平稳性分析 本书的时间序列分析部分，从对经济数据最基本的要求——平稳性——入手。我们解释了严纯随机过程、白噪声、ARMA过程的结构。对于非平稳时间序列，我们详细介绍了单位根检验（如ADF检验、PP检验）的原理和实践操作。 在处理非平稳序列时，本书区分了确定性趋势和随机趋势。核心内容包括协整（Cointegration）理论，讲解了Engle-Granger两步法和Johansen检验，以识别长期均衡关系。对于有多变量相互依赖的系统，本书系统介绍了向量自回归（VAR）模型，包括VAR模型的设定、脉冲响应函数（IRF）的解释以及格兰杰因果检验（Granger Causality Test）。 第五部分：计量经济学的进阶主题 本书的最后一部分涉及当前计量经济学研究的前沿领域和更复杂的模型结构。我们深入探讨了状态空间模型（State-Space Models）及其在卡尔曼滤波中的应用，这在处理含噪观测数据和动态系统估计中至关重要。 此外，本书还专门辟章节讨论非线性时间序列模型，如阈值自回归模型（TAR）和状态转换模型（STAR），用以刻画经济变量的非线性动态行为。最后，本书对容量度量模型（如ARCH/GARCH族模型）进行了详尽的介绍，重点关注金融时间序列中波动率聚集现象的建模与预测，包括EGARCH、GJR-GARCH等高级变体。 适用对象： 本书适合于经济学、金融学、管理科学及相关社会科学领域的研究生和高年级本科生作为教材或参考书。对于已经掌握基础统计学和线性代数知识，希望系统学习和掌握现代计量经济学分析工具的从业人员和研究学者，本书亦是理想的工具书。全书包含大量实际经济数据案例，所有模型估计均辅以主流统计软件（如Stata或R）的实操指导，强调理论与实践的紧密结合。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在市场研究领域工作多年的从业者，数据分析是我的日常。随着市场日趋复杂，单一维度的分析已经远远不够，多变量之间的相互作用和影响变得至关重要。这本书的多元统计分析部分，彻底刷新了我对变量关系的认知。书中对主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析等经典方法的讲解，不仅深入浅出，还穿插了许多现实世界的案例，让我能够立刻联想到自己工作中遇到的具体问题。我印象最深刻的是关于判别分析的部分，在分析不同客户群体的消费习惯时，如何用已知的特征来区分和预测他们所属的群体，这本书提供了非常系统的方法论，并且详细阐述了不同判别方法的适用条件和优劣势。书中的例题数据也很有代表性，可以帮助我理解理论如何在实际中落地。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性是我最看重的一点。作者在讲解每一个模型和方法时，都非常注重实际应用中的细节，并且给出了代码实现上的建议。虽然书本身没有提供完整的代码包，但书中清晰的算法描述和逻辑结构，足以让我根据自己的编程环境进行复现。例如，在讲解协方差矩阵的估计和分解时，书中不仅解释了其统计意义，还详细说明了在实际数据处理中可能遇到的各种问题，如数据缺失、奇异值等，并提供了相应的处理思路。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我感觉这本书不仅仅是一本知识的堆砌，更是一本能够指导我解决实际问题的工具书。我迫不及待地想把书中的方法应用到我正在进行的一个项目上。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《时间序列与多元统计分析》的书，就感觉沉甸甸的，翻开目录，满满的都是我一直以来在工作中遇到的难题和理论空白。尤其是在处理大量的金融数据时，如何捕捉那些转瞬即逝的趋势，如何辨别不同资产之间的微妙联动，一直让我颇为头疼。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。从基础的时间序列模型，如ARIMA、SARIMA，到更高级的状态空间模型，这本书都进行了详尽的介绍。我尤其关注的是关于异常检测的部分，在实际应用中，识别出数据中的异常点往往是数据清洗和模型构建的关键第一步，书中对多种异常检测算法的原理、优缺点以及适用场景都进行了深入的剖析，并且配有清晰的图示和伪代码，这对于我这样既需要理论深度又希望快速实践的读者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

我一直对时间序列分析中的非线性模型和高维数据处理很感兴趣，但市面上很多书籍要么理论过于抽象，要么案例过于简单。这本书在这方面做得非常出色。它不仅涵盖了如ARCH/GARCH模型、向量自回归（VAR）模型等经典的非线性时间序列模型，还对一些前沿的机器学习在时间序列分析中的应用进行了介绍，比如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测中的潜力。此外，书中关于降维技术在处理高维多元数据时的应用，也给我带来了很多启发。如何从海量高维数据中提取出关键信息，避免“维度诅咒”，这本书给出了非常实用的指导和分析框架，这对于我目前参与的大型项目至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格，与其说是教科书，不如说更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的数学公式，而是从问题的提出入手，层层递进，将复杂的概念分解成易于理解的逻辑链条。例如，在讲解格兰杰因果关系检验时，作者并没有直接给出检验的公式，而是先用一个生动的例子，解释了“因果”在统计学中的含义，以及为什么需要这种检验方法，然后再逐步引入统计学上的严谨定义和实现步骤。这种由浅入深、由感性认识到理性认知的方法，极大地降低了学习门槛，也让我能更好地消化和吸收知识。即使是对统计学不太熟悉的读者，也能从中受益匪浅，逐步建立起对时间序列和多元统计分析的扎实理解。

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可以还行不错

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一如既往的快。正版书，没啥问题。。。。。

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买错了，退了

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物美价廉

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还行

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速度一级棒，快递员态度非常好，书也不错。

评分☆☆☆☆☆

准备好好学习一下

评分☆☆☆☆☆

准备好好学习一下

评分☆☆☆☆☆

速度一级棒，快递员态度非常好，书也不错。