应用时间序列分析/普通高等教育“十一五”国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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史代敏，谢小燕 编

图书标签:

• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 预测
• 规划教材
• 高等教育
• 应用分析
• 数据分析
• 经济学
• 金融学

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040316322

版次：1

商品编码：10883024

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-06-01

页数：293

正文语种：中文

内容简介

　　 《普通高等教育“十一五”国家级规划教材：应用时间序列分析》在借鉴国内外相关教材优点的基础上，总结作者多年从事经济管理类各专业应用时间序列分析课程的教学经验和体会，本着“教师好用、学生好读”的指导思想，从经济管理类各专业的实际需要出发，系统地介绍了平稳时间序列建模分析、非平稳时间序列建模分析和波动聚集建模分析三大部分内容。全书既涵盖了时间序列分析的经典内容，又反映了20世纪80年代以后时间序列分析的一些新进展；既注重对时间序列分析的基本思想、基本原理、基本方法的介绍，又兼顾对运用这些理论方法分析研究乃至最终解决实际经济、金融、管理类问题能力的培养。每章都有案例分析，希望通过案例分析引导读者发现问题、分析问题和解决问题。
　　 《普通高等教育“十一五”国家级规划教材：应用时间序列分析》可作为经济统计学、金融学等经济管理类本科专业的教材，或作为经济管理类相关专业研究生的选修课教材，也适合自学应用时间序列分析的读者参考和使用。

内页插图

目录

第一章 导论
第一节 关于时间序列分析
一、什么是时间序列
二、时间序列分析的产生与发展
三、时间序列分析与经济预测
四、时间序列分析与计量经济学的关系
第二节 时间序列分析的一些基本概念
一、随机过程
二、随机过程的分布及其特征
三、几种重要的随机过程
四、随机过程的平稳性
第三节 时间序列的主要特征
一、时间序列的相关性
二、时间序列的平稳性与非平稳性
三、时间序列的波动聚集性
第四节 时间序列分析的基本步骤
一、模型识别
二、模型估计
三、模型检验
四、模型应用
第五节 时间序列分析软件
本章小结
本章主要公式
思考与练习题

第二章 平稳时间序列模型及其特征
第一节 模型类型及其表示
一、预备知识
二、自回归模型
三、移动平均模型
四、自回归移动平均模型
第二节 格林函数和平稳性
一、arma（p，g）的格林函数
二、系统的平稳性
三、系统的平稳性与稳定性
第三节 逆函数和可逆性
一、ma（q）模型的可逆域
二、ma（g）模型的逆函数
三、arma（p,q）的可逆域与逆函数
四、格林函数与逆函数之间的关系
第四节 平稳时间序列的统计特征
一、自相关函数
二、偏相关函数
本章小结
本章主要公式
思考与练习题
本章附录

第三章 平稳时间序列模型的建立
第一节 模型识别与定阶
一、自相关函数和偏相关函数的估计
二、模型的初步识别
三、模型的定阶
第二节 模型参数的估计
一、模型参数的矩估计
二、模型参数的最小二乘估计
三、模型参数的极大似然估计
四、模型参数的最小平方和估计
第三节 模型的适应性检验
一、过拟合检验
二、残差自相关的x2检验
第四节 时间序列建模的方法
一、box-jenkins建模方法
二、pandit-wu建模方法
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
思考与练习题
本章附录

第四章 平稳时间序列模型预测
第一节 预测准则
一、从几何角度提出预测问题
二、求解正交投影
三、最小均方误差预测
第二节 arima模型预测
一、ar（p）模型的预测
二、ma（q）模型的最小均方预测
三、arma（p，q）预测
第三节 案例分析
本章小结
本章主要公式
思考与练习题

第五章 传递函数模型与干预变量分析
第一节 传递函数模型的基本概念
一、模型的形式
二、脉冲响应函数特征
三、常见的传递函数的形式
四、传递函数的稳定性
第二节 传递函数模型的识别与估计
一、互相关函数
二、传递函数模型的识别
三、传递函数模型的估计与检验
第三节 干预模型
一、干预模型介绍
二、干预变量的类型和组合
三、美国crest牌牙膏的市场占有率实例分析
第四节 案例分析
一、一元线性回归模型的拟合
二、传递函数模型
本章小结
本章主要公式
思考与练习题

第六章 季节模型
第一节 季节性时间序列的重要特征
一、季节性时间序列的表示
二、季节性时间序列的重要特征
第二节 季节性模型
一、随机季节性模型
二、乘积季节性模型
三、常见的随机季节性模型
第三节 季节性模型的识别
一、季节性ma模型的自相关函数
二、季节性ar模型的偏相关函数
第四节 季节性时间序列模型的建立和应用
第五节 x11方法简介
一、季节调整和时间序列的构成因素
二、时间序列的组合模型
三、x22程序
第六节 实例分析
一、数据的特征
二、季节调整
三、预测假定“非典”没有发生的旅游人数的可能值
本章小结
本章主要公式
思考与练习题

第七章 非平稳时间序列的特征及检验
第一节 非平稳时间序列的特征
一、非平稳时间序列的概念
二、非平稳序列的分类
三、非平稳时间序列的统计特征
第二节 时间序列非平稳性的常规检验法
一、数据图示法
二、基于相关图的平稳性检验法
三、逆序检验法
四、游程检验
第三节 时间序列非平稳性的单位根检验法
一、单位根过程
二、单位根过程检验基础
三、df单位根检验法
四、pp单位根检验法与adf单位根检验法
五、其他高效的单位根检验法简介
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
思考与练习题

第八章 协整与误差校正模型
第一节 伪回归
一、“伪回归”现象
二、非平稳性对回归分析有什么影响
三、phillips（1986）对“伪回归”的理论解释
四、如何防止“伪回归”
第二节 协整的概念及性质
一、协整（cointegration）的概念
二、协整向量的最小二乘估计及性质
第三节 协整检验
一、基于回归方程残差的协整检验（eg检验）
二、协整系统的完全信息最大似然检验（johansen检验）
第四节 误差修正（ecm）模型
一、动态回归与误差修正模型
二、协整与误差修正模型：granger表示定理
三、估计ecm模型的eg两步法
本章小结
思考与练习题
本章附录

第九章 garch模型与波动性建模
第一节 arch模型的概念与性质
一、条件异方差问题
二、arch模型
三、arch模型的性质
第二节 arch模型的估计与检验
一、arch模型的估计
二、arch模型的检验
第三节 garch模型
一、garch模型的特征
二、garch模型的估计
三、garch模型的检验
第四节 arch模型的其他推广形式
一、arch-m模型
二、指数garch模型
三、非对称garch模型（agarch）
四、门限arch模型
五、igarch模型
六、对arch模型的简要评价
第五节 garch模型在研究股市波动中的应用
一、样本数据及其特征
二、波动的arch效应
第六节 案例分析
一、如何在eviews中估计arch模型
二、如何在eviews中检验arch效应
三、garch模型估计的案例分析
四、案例分析的r程序
本章小结
本章主要公式
思考与练习题
参考文献

附录 统计用表
附表1 标准化正态分布下的面积
附表2 t分布的百分点
附表3 9分布的上端百分点
附表4 x2分布的上端百分点
附表5 德宾-沃森d统计量
附表6 协整检验临界值表

精彩书摘

时间序列预测是通过寻找变量动态数据的动态依存关系，并据此对未来的变化趋势和结果做出推断的统计方法。为了揭示时间序列的动态规律性，人们在认识——实践——再认识的过程中不断发展了一系列分析研究时间序列的方法。最简单的预测是幼稚预测，即以现在值作为下一时刻的预测值，显然这种预测没有多少意义。另一种预测方法是确定性时间序列分析方法，这种方法认为变量依时间变化主要是因为长期趋势、季节变化、循环波动和随机波动四种因素的影响所致，若随机波动不予考虑，那么前三种变动都是有确定规律的，基于这种认识，就形成了长期趋势分析、季节变动分析和循环波动分析等一系列确定性时间序列分析方法。还有一种时间序列预测方法是随机性时间序列分析预测，因为确定性时间序列分析毕竟不是时间序列分析的全貌，随机因素引起的变化在预测中也必须考虑，而且随着随机理论的发展，随机性波动也有规律可循，这就为分析随机因素的影响奠定了理论基础，从而产生了随机时间序列分析及其预测方法。
……

《深入探索：非线性动力学与复杂系统》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索非线性动力学与复杂系统这一跨学科领域的迷人世界。我们不再局限于线性世界中事物稳定、可预测的运动轨迹，而是将目光投向那些由非线性相互作用驱动、呈现出涌现、分形、混沌等丰富现象的系统。本书将引导读者穿越从基本概念到前沿应用的广阔图景，揭示自然界、社会科学乃至工程技术中普遍存在的复杂性奥秘。 内容概览： 第一部分：非线性动力学的基础 一、非线性系统的基本概念： 本章将从最基本的角度出发，介绍何为非线性系统。我们将区分线性与非线性行为，理解非线性的核心特征——“部分之和不等于整体”。通过简单的数学模型，如逻辑斯蒂方程，展示非线性系统如何产生意想不到的行为。我们将探讨平衡点、稳定性分析的基本方法，理解系统在不同参数下的动态演化。 二、微分方程与离散动力学： 深入研究描述非线性系统演化的数学工具。我们将考察自治与非自治微分方程，学习相空间、轨迹、极限环等关键概念。对于离散动力学，我们将重点介绍迭代映射，如Logistic映射，并探讨其分岔图如何揭示从简单吸引子到混沌吸引子的转变过程。 三、分岔理论与奇点分析： 分岔是系统性质随参数变化而发生的质变。本章将系统介绍 Saddle-node、Pitchfork、Transcritical 和 Hopf 等经典分岔类型，并用实例说明它们在不同系统中的出现。读者将学会如何通过特征值分析等方法识别系统的奇点类型及其稳定性，理解系统如何通过分岔点“重生”或“湮灭”。 四、混沌现象的揭示： 混沌是本书的核心主题之一。我们将深入探讨混沌系统的三个经典特征：对初值的高度敏感性（蝴蝶效应）、拓扑混合性以及周期性轨道在相空间中的稠密性。通过著名的Lorenz吸引子、Rössler吸引子等例子，我们将直观感受混沌的“无序中的有序”。本章还将介绍李雅普诺夫指数、关联维度等量化混沌强度的工具。 五、分形几何与吸引子： 分形，作为一种“自相似”的几何结构，在描述混沌系统的吸引子上扮演着重要角色。我们将介绍分形的基本概念，如分形维度，并探讨各种类型的分形，如康托尔集、谢尔宾斯基三角形等。我们将重点阐述如何理解和刻画吸引子，特别是奇怪吸引子的分形性质。 第二部分：复杂系统的建模与分析 六、耦合振子系统与同步现象： 自然界和工程领域中广泛存在着大量相互作用的振子。本章将研究耦合振子系统的动力学行为，重点关注同步现象，即多个振子逐渐调整其相位和频率，最终达到一致运动的状态。我们将探讨不同耦合方式对同步的影响，并介绍 Kuramoto 模型等经典模型。 七、网络动力学与涌现行为： 复杂系统往往呈现出网络结构。本章将深入研究网络动力学，包括节点、边、度、聚类系数等网络基本概念。我们将分析信息在网络中的传播，研究网络拓扑结构如何影响系统的整体行为，例如流行病传播模型、信息扩散模型。重点将放在研究局部相互作用如何导致宏观层面的涌现行为。 八、随机过程与噪声对动力学的影响： 现实世界中的许多系统都受到随机涨落的影响。本章将介绍随机过程的基本概念，如马尔可夫链、布朗运动等。我们将分析噪声是如何影响非线性系统的动态行为，例如如何促进或抑制系统的翻越，以及如何通过随机共振等现象放大微弱信号。 九、相变与临界现象： 复杂系统常常在特定参数下表现出突变的宏观行为，这与物理学中的相变现象类似。本章将介绍相变的普遍概念，如序参量、临界点、关联长度等。我们将探讨统计物理中的一些基本思想，并联系非线性动力学和复杂系统，理解系统如何从一种状态涌现到另一种状态。 十、复杂系统中的信息与控制： 如何度量和理解复杂系统中的信息？本章将介绍一些信息论的概念，并探讨信息在复杂系统中的流动与转化。同时，我们将研究如何在复杂系统中实现控制，例如如何利用反馈机制来稳定系统、改变其动力学行为，或者如何进行最优控制。 第三部分：应用领域与前沿展望 十一、生命科学中的复杂系统： 从基因调控网络到生态系统，生命科学充满了复杂性。本章将展示非线性动力学和复杂系统在理解生物节律、疾病传播、神经元活动、物种演化等方面的应用。 十二、经济与金融领域的复杂性： 市场波动、金融危机、消费者行为等经济金融现象也展现出复杂的非线性特征。本章将探讨如何运用复杂系统理论来分析金融市场的非线性动力学、刻画市场风险、理解泡沫的形成与破裂。 十三、工程技术与材料科学中的应用： 振动、模式形成、材料的失效机制等工程问题，以及新材料的设计与发现，都离不开对复杂系统的理解。本章将介绍在材料科学、控制工程、交通流、城市规划等领域中，非线性动力学和复杂系统工具的应用实例。 十四、人工智能与机器学习的关联： 深度学习模型本身可以被看作是高度复杂的非线性系统。本章将探讨非线性动力学与复杂系统研究方法如何为理解、设计和优化人工智能算法提供新的思路，以及如何利用复杂系统理论来解释和改进机器学习模型的行为。 十五、前沿研究方向与未来展望： 本章将对当前非线性动力学与复杂系统领域的一些热门前沿进行介绍，例如自组织临界性、多体耦合系统、复杂网络上的演化博弈、可积系统与非可积系统的界限等。我们将共同展望该领域未来的发展方向和潜在的突破点。 本书力求在概念阐释、数学推导和实际应用之间取得平衡，通过丰富的图表和案例研究，帮助读者建立直观理解，并掌握分析和解决复杂系统问题的基本方法。无论您是物理学、数学、工程学、生物学、经济学或其他相关领域的学生、研究人员，还是对自然界和人类社会背后隐藏的复杂性充满好奇的探索者，本书都将是您开启这段精彩旅程的理想伴侣。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用时间序列分析》真的让我眼前一亮，作为一本普通高等教育“十一五”国家级规划教材，它在学术严谨性和实践应用性之间找到了一个绝佳的平衡点。我一直对时间序列数据分析很感兴趣，但市面上很多书籍要么过于理论化，充斥着晦涩的数学公式，让人望而却步；要么过于浅显，讲一些皮毛但缺乏深度，学了之后感觉还是抓不住核心。这本书则恰恰填补了这个空白。从最基础的概念入手，比如时间序列的平稳性、自相关性等，循序渐进地引导读者进入更复杂的模型，如ARIMA模型、SARIMA模型，甚至还涉及了一些非线性的时间序列模型。更让我惊喜的是，它并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了大量的实际案例，涵盖了经济、金融、气象、生物医学等多个领域。每介绍完一个模型，都会有对应的实操指导，并且使用了SPSS、R、Python等主流的分析软件，这对于我这样希望将理论知识转化为实际技能的学习者来说，简直是太及时了。书中的图表和代码示例都非常清晰，让我能够一步步跟着做，理解模型的构建过程和结果的解读。我印象特别深刻的是关于模型选择和诊断的部分，书中详细介绍了AIC、BIC等信息准则，以及残差分析的重要性，这让我能够更科学地评估模型的优劣，避免“过度拟合”或“欠拟合”的陷阱。总的来说，这本书是一本非常扎实、实用、而且体系完整的教材，无论你是初学者还是有一定基础的学习者，都能从中获益匪浅。它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的时间序列分析导师，陪伴你探索数据背后的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习《应用时间序列分析》这本书，想写点真实的感受。首先，它的理论深度足够，完全符合国家级规划教材的定位。书里对于时间序列数据的各种特性，比如季节性、趋势性、周期性以及随机扰动，都做了非常详尽的解释，并且配以大量的数学推导，这让我对时间序列的内在规律有了更深刻的理解。像是ARMA、ARIMA模型的原理，书中不厌其烦地从自回归（AR）和移动平均（MA）的概念讲起，然后是如何结合成ARMA，再到引入差分来处理非平稳序列形成ARIMA。每一个公式的推导都考虑得很周全，虽然有时候需要花费一些时间去消化，但一旦理解了，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。而且，书中还会引入一些更高级的概念，比如单位根检验、协整分析等，这些都是在进行时间序列建模前必须掌握的重要工具，书中都给出了清晰的阐述和应用场景。我特别喜欢书中对于模型诊断的章节，它详细讲解了如何通过残差的自相关性、偏自相关性来判断模型是否拟合得当，以及如何处理模型失效的情况。这部分内容对于防止“模型陷阱”至关重要。我之前在自己尝试分析数据时，经常会遇到模型拟合得很好，但预测效果却不理想的问题，现在才知道，原来是忽略了模型诊断的关键步骤。这本书的系统性非常强，从理论到实践，从基础到进阶，都做到了环环相扣，让学习过程更加顺畅。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材，不应该只是理论的堆砌，更应该能够激发读者的学习兴趣，并且提供切实可行的解决方案。《应用时间序列分析》这本书恰恰做到了这一点。它最吸引我的地方在于，它将抽象的数学模型与真实的商业和科研场景紧密结合。书中大量的案例研究，让我看到了时间序列分析的强大应用潜力。比如，在金融领域，如何利用时间序列模型预测股票价格的走势，评估风险；在经济领域，如何分析GDP、CPI等宏观经济指标的变化趋势，为政策制定提供依据；在环境科学领域，如何预测气象数据，为防灾减灾提供参考。这些案例的引入，不仅让我理解了理论知识的价值，也为我打开了新的思路。我特别喜欢书中对一些经典时间序列模型的介绍，比如ETS（误差、趋势、季节性）模型，它将时间序列分解为三个独立的部分，分别建模，这在处理具有明显趋势和季节性的数据时非常有效。书中对ETS模型的分解原理、参数估计以及预测方法的阐述都非常清晰。此外，书中还涉及到一些更前沿的内容，比如状态空间模型和卡尔曼滤波，虽然这部分内容对我来说还有些挑战，但书中也给出了初步的介绍和应用方向，这为我后续深入学习打下了基础。这本书的排版和设计也相当不错，章节划分清晰，逻辑流畅，阅读体验很好。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在拿起《应用时间序列分析》这本书之前，我对时间序列分析这个领域是有些畏惧的，总觉得它离不开复杂的数学公式和高深的理论。然而，这本书彻底改变了我的看法。首先，它的编写风格非常注重“用户友好”，尽管它是一本国家级规划教材，但书中大量运用了生动形象的比喻和图示来解释抽象的概念，比如用“记忆”来比喻自回归项，用“过去的‘惊喜’”来比喻移动平均项。这种方式让我能够更容易地理解模型的内在逻辑。其次，书中的实践性非常强。每介绍完一个模型，都会提供相应的R语言或Python代码示例，并且代码的注释非常详细，让我能够轻松地跟着学习和实践。我尤其喜欢书中关于模型选择和模型评估的章节，它详细介绍了如何使用各种统计量和图表来判断模型的优劣，比如如何通过残差图来检查模型是否存在系统性误差，如何通过预测精度指标来衡量模型的预测能力。这些内容对于我将理论知识应用到实际数据分析中非常有指导意义。这本书不仅传授了知识，更培养了我解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书《应用时间序列分析》是一本非常值得推荐的教材，尤其对于那些希望系统学习和掌握时间序列分析技术的读者而言。作为一本国家级规划教材，它在内容的深度和广度上都达到了相当高的水平。我尤其欣赏书中对不同时间序列模型的详细讲解，例如ARIMA模型族，它从AR模型、MA模型开始，循序渐进地构建了ARMA模型，最终引出了ARIMA模型，并对模型的阶数选择、参数估计和模型检验进行了深入的阐述。这使得我对ARIMA模型有了非常清晰和系统的认识。书中还包含了对GARCH模型、VAR模型等在金融和经济领域常用的模型进行了详细介绍，这些模型对于分析具有波动性聚集效应和多变量之间相互影响的时间序列数据至关重要。我最喜欢的部分是书中关于模型诊断和预测的章节，它强调了模型诊断的必要性，并提供了多种方法来评估模型的拟合效果和预测性能，例如残差分析、ACF/PACF图、RMSE、MAE等指标。这些内容对于我实际应用时间序列分析技术，做出可靠的预测至关重要。书中还提供了大量的实际案例，并结合了常用的统计软件，使得学习过程既有理论深度，又不失实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我是在导师的推荐下开始阅读《应用时间序列分析》这本教材的。作为一本国家级规划教材，它在学术上的严谨性毋庸置疑。书中的理论部分，对于各种时间序列模型，如ARIMA、GARCH、VAR等，都进行了深入的剖析，包括其模型假设、参数估计、模型检验以及预测原理。每一个模型，都会从其数学表达式出发，解释其背后所代表的时间序列的动态特征。例如，对于GARCH模型，书中详细解释了条件异方差的含义，以及如何通过引入过去方差项来刻画市场波动的聚集性。这对于我理解金融市场中的波动性特征非常有帮助。书中在介绍完理论之后，会紧接着给出如何用R语言等工具来实现这些模型的代码示例。这些示例代码不仅完整，而且注释清晰，让我能够直接上手操作，验证书中的理论。我特别欣赏书中在模型选择和模型比较的部分，它提供了多种统计检验方法和信息准则（如AIC, BIC），并详细解释了它们的使用场景和局限性。这使得我在实际建模时，能够更有依据地选择最优模型，而不是凭感觉。另外，书中还强调了时间序列数据预处理的重要性，比如如何进行平稳性检验、如何处理缺失值和异常值，这些都是在实际数据分析中非常关键的步骤。总的来说，这本书是一本理论扎实、实践性强的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满热情的学习者，《应用时间序列分析》这本书给我带来了很多启发。它不仅仅是一本教材，更像是一本“时间序列分析的百科全书”。书中涵盖了从基础概念到高级模型的完整知识体系，而且每个部分都讲解得非常到位。我特别欣赏书中对各种时间序列模型优缺点的对比分析，以及在不同应用场景下模型的选择建议。例如，在介绍ARIMA模型时，书中会详细讲解如何判断序列的平稳性，以及如何通过ACF和PACF图来确定ARIMA模型的阶数。这让我能够更有效地处理非平稳时间序列。此外，书中还引入了一些更复杂的模型，比如向量自回归（VAR）模型，用于分析多个时间序列之间的相互影响。这对于我理解宏观经济指标之间的联动关系非常有帮助。书中对模型的解释不仅仅停留在数学层面，还结合了大量的实际案例，展示了这些模型是如何被应用于金融、经济、环境等领域的。我印象深刻的是，书中在讲解模型诊断时，非常强调残差分析的重要性，以及如何通过残差的自相关性、偏自相关性来判断模型是否充分捕捉了序列的动态信息。这让我在实践中能够更加谨慎地评估模型的拟合效果。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《应用时间序列分析》这本书时，我首先被它的内容结构所吸引。作为一本“十一五”国家级规划教材，它并没有选择过于庞杂的知识体系，而是聚焦于时间序列分析的核心内容，并且深入浅出。从最基础的平稳性、自相关分析，到经典的ARIMA模型，再到更高级的VAR、VECM模型，以及对非线性时间序列的初步探讨，都做到了逻辑清晰，层层递进。我印象深刻的是，书中在介绍ARIMA模型时，不仅讲解了模型本身的原理，还详细介绍了如何通过差分来处理非平稳序列，以及如何确定模型的阶数p、d、q。这部分内容对于初学者来说至关重要。而且，书中还为不同的模型提供了详细的应用场景和案例，比如如何使用ARIMA模型预测股票价格，如何使用SARIMA模型分析月度销售数据。这些案例的引入，让我在学习理论知识的同时，也能感受到它在实际工作中的价值。我尤其喜欢书中关于模型诊断的章节，它详细讲解了如何通过残差分析来检验模型的拟合效果，包括残差的独立性、同方差性等。这让我能够更全面地评估模型的优劣，避免出现“看上去很美”但预测效果不佳的情况。这本书的内容组织得非常有条理，无论是作为一本系统学习教材，还是作为一本参考工具书，都显得非常实用。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《应用时间序列分析》这本书最大的亮点在于它“理论与实践并重”的编写理念。书中不仅对时间序列分析的各种理论模型进行了详尽的阐述，比如ARIMA、SARIMA、ARCH、GARCH等，并且对这些模型的数学原理、参数估计和统计性质都进行了深入的讲解。例如，在介绍GARCH模型时，书中不仅给出了模型的数学公式，还详细解释了平方残差的自回归和平方误差的移动平均是如何反映金融时间序列波动性的聚集效应的。这使得我对这些模型有了更深刻的理解，而不仅仅是停留在“黑箱操作”层面。更重要的是，书中提供了大量真实世界的数据案例，并结合了R、Python等主流的分析工具，演示了如何一步步地构建、检验和应用这些时间序列模型。我特别喜欢书中关于模型选择和模型评估的章节，它清晰地讲解了如何使用AIC、BIC等信息准则，以及各种统计检验方法来选择最优模型，并如何通过残差分析和预测精度评估来检验模型的有效性。这些内容对于我在实际工作中应用时间序列分析提供了非常重要的指导。这本书的语言风格也非常易于理解，即使是对于一些复杂的数学概念，也尽量用通俗易懂的方式进行解释，并配以图示，使得学习过程更加顺畅。

评分☆☆☆☆☆

从一个刚刚接触时间序列分析的角度来看，《应用时间序列分析》这本书的优点在于它的“引导性”和“启发性”做得非常到位。一开始，我读这本书的时候，确实有些害怕，因为“十一五”国家级规划教材听起来就很有分量，担心会像很多理论书一样，充斥着我看不懂的符号和概念。但出乎意料的是，书的开头部分，用了很多通俗易懂的例子来引入时间序列的概念，比如股票价格的波动、温度的变化等等，这些例子都非常贴近生活，一下子就拉近了我和这个学科的距离。接着，书中对平稳性、自相关等基础概念的解释，也是循序渐进的，会先给出直观的理解，再逐步引入数学定义，让我这种数学功底不是特别扎实的读者也能慢慢跟上。我尤其欣赏书中对不同模型之间的比较和选择的讲解。它不会死板地告诉你“这个模型好”或者“那个模型差”，而是会告诉你，在什么样的数据特征下，哪种模型可能更适合，以及如何通过一些统计指标来辅助决策。比如，在讲到ARIMA模型的时候，书中会先讲AR和MA的特点，然后解释为什么需要ARIMA，以及如何确定ARIMA模型的阶数p和q。这些细节的处理，都充分体现了编写者在教学上的用心。而且，书中还附带了很多使用R语言进行时间序列分析的代码示例，这对于我这种想动手实践的学生来说，真的是太有帮助了。跟着代码一步步走，我能看到模型的构建过程，也能理解输出结果的含义。

评分☆☆☆☆☆

还不错很好用赞一个yeah

评分☆☆☆☆☆

不是很透彻～～～

评分☆☆☆☆☆

错误百出，真的校对过吗

评分☆☆☆☆☆

还可以吧整体，没什么感觉，讲的比较简单

评分☆☆☆☆☆

应该还不错吧，就是书有点小！

评分☆☆☆☆☆

双十一时买的，很快就收到了，书是正品，包装很结实，京东值得信任。

评分☆☆☆☆☆

双十一时买的，很快就收到了，书是正品，包装很结实，京东值得信任。

评分☆☆☆☆☆

不是很透彻～～～

评分☆☆☆☆☆

应该还不错吧，就是书有点小！