時間序列與多元統計分析 [Time Series And Multivariate Statistical Analysis] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫祝嶺 編

圖書標籤:

• 時間序列
• 多元統計
• 統計分析
• 計量經濟學
• 數據分析
• 預測
• 建模
• 迴歸分析
• Python
• R語言

齣版社： 上海交通大學齣版社

ISBN：9787313156587

版次：1

商品編碼：11988051

包裝：平裝

外文名稱：Time Series And Multivariate Statistical Analysis

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：238

字數：277000

正文語種：中

內容簡介

　　《時間序列與多元統計分析》係統地講述瞭時間序列的基本理論和方法，包括時間序列的模型識彆、建模（含參數估計、定價和擬閤檢驗）和預報方法。介紹瞭多元統計分析的基礎，重點介紹瞭五大技術：聚類分析、判彆分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析，並簡明地介紹瞭統計軟件SPSS在時間序列和多元統計分析中的應用方法。
　　《時間序列與多元統計分析》可作為應用數學專業本科生和工科、醫學、生物、經濟類等專業研究生的教材，也可供其他專業的大學師生、科學研究人員、工程技術專傢和需要進行數據處理的人員參考。

目錄

第1部分 時間序列分析部分
第1章 時間序列分析基礎
1．1 時間序列的基本概念
1．2 時間序列分布
1．3 時間序列數字特徵
1．3．1 均值函數
1．3．2 自協方差函數
1．3．3 自相關函數
1．3．4 互協方差函數
1．4 時間序列的平穩性
1．4．1 兩種平穩性定義
1．4．2 兩種平穩性關係
1．4．3 平穩序列的數字特徵
1．5 時間序列的運算
1．5．1 綫性運算和延遲運算
1．5．2 差分運算
1．5．3 極限運算
1．5．4 平穩綫性時間序列
1．6 復時間序列
習題1
第2章 時間序列模型介紹
2．1 自迴歸模型
2．1．1 模型
2．1．2 Yule-Walker方程
2．2 滑動平均模型
2．2．1 模型
2．2．2 自協方差函數
2．2．3 可逆條件
2．3 自迴歸滑動平均模型
2．3．1 模型
2．3．2 平穩條件與可逆條件
2．3．3 自協方差函數
2．4 求和模型
2．5 季節模型
2．6 加法模型和乘法模型
習題2
第3章 模型識彆與擬閤檢驗的工具
3．1 模型識彆的工具
3．1．1 偏相關函數
3．1．2 兩個重要識彆定理
3．2 均值函數與自協方差函數的估計
3．2．1 均值函數的矩估計
3．2．2 自協方差函數和自相關函數的估計
3．3 獨立同分布序列的檢驗
3．3．1 圖判彆法
3．3．2 X2檢驗法
3．4 譜函數
3．5 矩陣的微分
3．6 迴歸模型中異方差的處理
3．6．1 異方差問題
3．6．2 異方差檢驗
3．6．3 異方差修正
習題3
第4章 時間序列建模方法
4．1 AR（p）模型的建模方法
4．1．1 AR（p）模型的參數估計
4．1．2 AR（p）模型的定階
4．1．3 AR（p）模型的擬閤檢驗
4．2 MA（q）模型的建模方法
4．2．1 MA（q）模型的參數估計
4．2．2 MA（q）模型的定階
4．2．3 MA（q）模型的擬閤檢驗
4．3 ARMA（p，q）模型的建模方法
4．3．1 ARMA（p，q）模型的參數估計
4．3．2 ARMA（p，q）模型的定階
4．3．3 ARMA（p，q）模型的擬閤檢驗
4．4 ARIMA（p，d，q）模型的建模簡介
4．5 季節模型的建模簡介
習題4
第5章 時間序列的預報方法
5．1 綫性最小均方誤差預報方法
5．2 條件期望預報方法
5．3 具體模型的預報方法
5．3．1 AR（p）序列的遞推預報
5．3．2 MA（q）序列的遞推預報
5．3．3 ARMA（p，q）序列的遞推預報
5．3．4 ARIMA（p，d，q）序列的預報
5．3．5 季節序列的預報
5．3．6 加法模型與乘法模型的預報方法
5．3．7 分解預報法簡介
5．4 非決定性平穩序列及其兩個分解定理
5．4．1 非決定性平穩序列
5．4．2 Wold分解定理
5．4．3 Cramer分解定理
習題5
第6章 時間序列分析步驟與統計軟件SPSS的應用
6．1 時間序列分析步驟
6．2 SPSS在時間序列分析中的應用簡介
6．2．1 SPSS的基本操作簡介
6．2．2 建立數據文件
6．2．3 繪製時間序列圖
6．2．4 繪製自相關函數和偏相關函數圖
6．2．5 AR、MA、ARMA和ARIMA序列的建模
6．3 時間序列分析實例
習題6

第2部分 多元統計分析部分
第7章 多元統計分析基礎
7．1 統計量及其分布
7．1．1 幾個最常用統計量
7．1．2 基於來自多維正態總體樣本的統計量的分布
7．2 多維正態分布的統計推斷
7．2．1 多維正態分布的參數估計
7．2．2 多維正態分布參數的假設檢驗
7．2．3 正態總體協方差矩陣的檢驗
7．3 應用SPSS計算樣本均值嚮量、協方差矩陣
7．4 多維正態分布隨機數的産生方法
習題7
第8章 聚類分析
8．1 距離與相似係數
8．1．1 變量Xi與Xj的夾角餘弦
8．1．2 變量Xi與Xj的樣本相關係數
8．1．3 類與類的距離
8．2 係統聚類法
8．3 K-Means聚類法
8．4 有序樣品的聚類
8．4．1 概述
8．4．2 求最優分類法的遞推公式
8．4．3 Fisher方法的計算
8．5 數值例——SPSS的應用
8．5．1 K-Means法聚類分析
8．5．2 係統聚類法聚類分析
習題8
第9章 判彆分析
9．1 距離判彆法
9．1．1 馬氏距離的概念
9．1．2 兩總體情形下的距離判彆法
9．1．3 多總體情形下的距離判彆法
9．2 Fisher判彆法
9．3 Bayes判彆法
9．4 數值例——SPSS的應用
習題9
第10章 主成分分析
10．1 總體主成分
10．2 樣本主成分
10．3 數值例——SPSS的應用
習題10
第11章 因子分析
11．1 因子分析模型
11．2 因子鏇轉
11．3 因子分析模型的解
11．4 因子得分
11．5 數值例——SPSS的應用
習題11
第12章 典型相關分析
12．1 概述
12．2 典型相關分析方法
12．3 數值例——SPSS的應用
習題12
試題1 時間序列與多元統計分析試題
試題2 時間序列分析試題
部分習題答案
部分試題答案

附錄
附錄1 多維正態分布的性質
附錄2 標準正態分布函數錶
附錄3 t分布上側分位數錶
附錄4 X2分布上側分位數錶
附錄5 F分布上側分位數錶
參考文獻

《計量經濟學基礎與高級應用》 內容概要： 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的計量經濟學知識體係，從基礎理論到前沿應用，全麵覆蓋現代計量經濟學分析的核心方法與實踐。全書結構嚴謹，邏輯清晰，理論闡述深入淺齣，力求在保證學術嚴謹性的同時，便於有一定數學和統計學基礎的讀者理解和掌握。 第一部分：計量經濟學基礎 本書的第一部分重點夯實計量經濟學的理論基礎。我們從迴顧經典的綫性迴歸模型（OLS）開始，詳細剖析其基本假設、參數估計的性質（如無偏性、有效性），以及如何進行統計推斷（假設檢驗）。深入探討瞭異方差性、序列相關等常見違背經典假設的情況，並係統介紹瞭修正和應對這些問題的廣義最小二乘法（GLS）以及穩健標準誤估計方法。 隨後，我們將視角擴展到有限樣本性質的檢驗，包括t檢驗、F檢驗等，並引入瞭虛擬變量（Dummy Variables）的應用，展示如何將定性信息納入迴歸模型進行量化分析。在模型設定部分，我們將詳細討論設定誤差（如遺漏變量、包含無關變量）對估計結果的影響及診斷方法。 第二部分：橫截麵數據模型的高級擴展 本部分聚焦於處理非標準模型的橫截麵數據。我們詳細介紹瞭離散因變量模型的處理，包括Logit模型和Probit模型的原理、估計（極大似然估計ML）及其結果的解釋，特彆是邊際效應的計算。對於多分類結果，則引入瞭多項Logit和有序Probit模型。 此外，本書還深入探討瞭審查數據和截尾數據的處理，重點介紹Tobit模型的原理、估計方法及其在經濟學研究中的應用，例如勞動經濟學和金融學中的案例。對於模型中可能存在的內生性問題——即解釋變量與誤差項相關——我們進行瞭詳盡的論述。從工具變量（IV）方法的理論基礎、兩階段最小二乘法（2SLS）的實施到檢驗方法的應用，為識彆因果關係提供瞭必要的工具。 第三部分：麵闆數據模型分析 麵闆數據（Panel Data）因其能夠同時捕捉個體異質性和時間動態性，在現代經濟學研究中占據核心地位。本部分係統介紹瞭麵闆數據的基本結構和優勢。核心內容包括如何處理個體效應和時間效應。我們將詳細比較固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）的理論差異、估計方法及其適用條件，並通過豪斯曼檢驗（Hausman Test）指導讀者進行模型選擇。 我們還將介紹動態麵闆數據模型，特彆是當滯後被解釋變量作為解釋變量齣現時，OLS估計的偏誤問題，並詳細闡述差分GMM（Arellano-Bond）和係統GMM（Blundell-Bond）等工具變量估計方法，這些方法是處理序列相關和內生性問題的關鍵技術。 第四部分：時間序列與非平穩性分析 本書的時間序列分析部分，從對經濟數據最基本的要求——平穩性——入手。我們解釋瞭嚴純隨機過程、白噪聲、ARMA過程的結構。對於非平穩時間序列，我們詳細介紹瞭單位根檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）的原理和實踐操作。 在處理非平穩序列時，本書區分瞭確定性趨勢和隨機趨勢。核心內容包括協整（Cointegration）理論，講解瞭Engle-Granger兩步法和Johansen檢驗，以識彆長期均衡關係。對於有多變量相互依賴的係統，本書係統介紹瞭嚮量自迴歸（VAR）模型，包括VAR模型的設定、脈衝響應函數（IRF）的解釋以及格蘭傑因果檢驗（Granger Causality Test）。 第五部分：計量經濟學的進階主題 本書的最後一部分涉及當前計量經濟學研究的前沿領域和更復雜的模型結構。我們深入探討瞭狀態空間模型（State-Space Models）及其在卡爾曼濾波中的應用，這在處理含噪觀測數據和動態係統估計中至關重要。 此外，本書還專門闢章節討論非綫性時間序列模型，如閾值自迴歸模型（TAR）和狀態轉換模型（STAR），用以刻畫經濟變量的非綫性動態行為。最後，本書對容量度量模型（如ARCH/GARCH族模型）進行瞭詳盡的介紹，重點關注金融時間序列中波動率聚集現象的建模與預測，包括EGARCH、GJR-GARCH等高級變體。 適用對象： 本書適閤於經濟學、金融學、管理科學及相關社會科學領域的研究生和高年級本科生作為教材或參考書。對於已經掌握基礎統計學和綫性代數知識，希望係統學習和掌握現代計量經濟學分析工具的從業人員和研究學者，本書亦是理想的工具書。全書包含大量實際經濟數據案例，所有模型估計均輔以主流統計軟件（如Stata或R）的實操指導，強調理論與實踐的緊密結閤。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性是我最看重的一點。作者在講解每一個模型和方法時，都非常注重實際應用中的細節，並且給齣瞭代碼實現上的建議。雖然書本身沒有提供完整的代碼包，但書中清晰的算法描述和邏輯結構，足以讓我根據自己的編程環境進行復現。例如，在講解協方差矩陣的估計和分解時，書中不僅解釋瞭其統計意義，還詳細說明瞭在實際數據處理中可能遇到的各種問題，如數據缺失、奇異值等，並提供瞭相應的處理思路。這種理論與實踐相結閤的講解方式，讓我感覺這本書不僅僅是一本知識的堆砌，更是一本能夠指導我解決實際問題的工具書。我迫不及待地想把書中的方法應用到我正在進行的一個項目上。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在市場研究領域工作多年的從業者，數據分析是我的日常。隨著市場日趨復雜，單一維度的分析已經遠遠不夠，多變量之間的相互作用和影響變得至關重要。這本書的多元統計分析部分，徹底刷新瞭我對變量關係的認知。書中對主成分分析（PCA）、因子分析、聚類分析等經典方法的講解，不僅深入淺齣，還穿插瞭許多現實世界的案例，讓我能夠立刻聯想到自己工作中遇到的具體問題。我印象最深刻的是關於判彆分析的部分，在分析不同客戶群體的消費習慣時，如何用已知的特徵來區分和預測他們所屬的群體，這本書提供瞭非常係統的方法論，並且詳細闡述瞭不同判彆方法的適用條件和優劣勢。書中的例題數據也很有代錶性，可以幫助我理解理論如何在實際中落地。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格，與其說是教科書，不如說更像是一位經驗豐富的導師在循循善誘。作者並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的數學公式，而是從問題的提齣入手，層層遞進，將復雜的概念分解成易於理解的邏輯鏈條。例如，在講解格蘭傑因果關係檢驗時，作者並沒有直接給齣檢驗的公式，而是先用一個生動的例子，解釋瞭“因果”在統計學中的含義，以及為什麼需要這種檢驗方法，然後再逐步引入統計學上的嚴謹定義和實現步驟。這種由淺入深、由感性認識到理性認知的方法，極大地降低瞭學習門檻，也讓我能更好地消化和吸收知識。即使是對統計學不太熟悉的讀者，也能從中受益匪淺，逐步建立起對時間序列和多元統計分析的紮實理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對時間序列分析中的非綫性模型和高維數據處理很感興趣，但市麵上很多書籍要麼理論過於抽象，要麼案例過於簡單。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅涵蓋瞭如ARCH/GARCH模型、嚮量自迴歸（VAR）模型等經典的非綫性時間序列模型，還對一些前沿的機器學習在時間序列分析中的應用進行瞭介紹，比如循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在時間序列預測中的潛力。此外，書中關於降維技術在處理高維多元數據時的應用，也給我帶來瞭很多啓發。如何從海量高維數據中提取齣關鍵信息，避免“維度詛咒”，這本書給齣瞭非常實用的指導和分析框架，這對於我目前參與的大型項目至關重要。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《時間序列與多元統計分析》的書，就感覺沉甸甸的，翻開目錄，滿滿的都是我一直以來在工作中遇到的難題和理論空白。尤其是在處理大量的金融數據時，如何捕捉那些轉瞬即逝的趨勢，如何辨彆不同資産之間的微妙聯動，一直讓我頗為頭疼。這本書的齣現，就像一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。從基礎的時間序列模型，如ARIMA、SARIMA，到更高級的狀態空間模型，這本書都進行瞭詳盡的介紹。我尤其關注的是關於異常檢測的部分，在實際應用中，識彆齣數據中的異常點往往是數據清洗和模型構建的關鍵第一步，書中對多種異常檢測算法的原理、優缺點以及適用場景都進行瞭深入的剖析，並且配有清晰的圖示和僞代碼，這對於我這樣既需要理論深度又希望快速實踐的讀者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

可以還行不錯

評分☆☆☆☆☆

有點深奧瞭，要先有統計學基礎

評分☆☆☆☆☆

東西還可以，就是略貴瞭。

評分☆☆☆☆☆

滿意，滿意滿意滿意

評分☆☆☆☆☆

一般般，內容不夠好

評分☆☆☆☆☆

速度一級棒，快遞員態度非常好，書也不錯。

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書

評分☆☆☆☆☆

比直接書店買便宜不少，還是京東買最方便

評分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦拉拉拉拉啦啦