時間序列分析：基於R/基於R應用的統計學叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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王燕 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• R語言
• 統計學
• 數據分析
• 計量經濟學
• 預測
• 建模
• 金融
• 經濟學
• 應用統計

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300209395

版次：1

商品編碼：11785707

包裝：平裝

叢書名： 基於R應用的統計學叢書

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

頁數：268

內容簡介

時間序列分析是應用統計學的核心基礎課之一，也是計量經濟學和統計預測學的核心內容。作為數理統計學的一個專業分支，時間序列分析有它非常特殊的、自成體係的一套分析方法。

作者簡介

王燕，女，1973年生，江西南昌人。華東師範大學數理統計學學士，碩士，中國人民大學統計學博士。現就職於中國人民大學統計學院風險管理與保險精算教研室，已齣版教材《應用時間序列分析》、《壽險精算學》。主要教授統計學、應用時間序列分析、統計預測、保險原理和壽險精算學等課程。

目錄

第1章時間序列分析簡介1
1．1 引言1
1．2 時間序列的定義1
1．3 時間序列分析方法2
1．3．1 描述性時序分析2
1．3．2 統計時序分析4
1．4 R 簡介6
1．4．1 R 的特點6
1．4．2 R 的安裝7
1．4．3 R 語言基本規則8
1．4．4 生成時間序列數據11
1．4．5 時間序列數據的處理14
1．4．6 時間序列數據導齣16
1．5 習題16
第2 章時間序列的預處理17
2．1 平穩時間序列17
2．1．1 特徵統計量17
2．1．2 平穩時間序列的定義19
2．1．3 平穩時間序列的統計性質20
2．1．4 平穩時間序列的意義21
2．2 時序圖與自相關圖23
2．2．1 時序圖23
ii 時間序列分析|| 基於R
2．2．2 繪製序列自相關圖29
2．3 平穩性的檢驗30
2．3．1 時序圖檢驗30
2．3．2 自相關圖檢驗32
2．4 純隨機性檢驗33
2．4．1 純隨機序列的定義34
2．4．2 白噪聲序列的性質35
2．4．3 純隨機性檢驗36
2．5 習題41
第3 章平穩時間序列分析44
3．1 方法性工具44
3．1．1 差分運算44
3．1．2 延遲算子45
3．1．3 綫性差分方程45
3．2 ARMA 模型的性質47
3．2．1 AR 模型47
3．2．2 MA 模型62
3．2．3 ARMA 模型69
3．3 平穩序列建模72
3．3．1 建模步驟72
3．3．2 樣本自相關係數與偏自相關係數73
3．3．3 模型識彆73
3．3．4 參數估計81
3．3．5 模型檢驗87
3．3．6 模型優化91
3．4 序列預測96
3．4．1 綫性預測函數96
3．4．2 預測方差最小原則97
3．4．3 綫性最小方差預測的性質98
3．5 習題105
第4 章非平穩序列的確定性分析109
4．1 時間序列的分解109
4．1．1 Wold 分解定理109
4．1．2 Cramer 分解定理110
目錄iii ￠
4．2 確定性因素分解111
4．3 趨勢分析112
4．3．1 趨勢擬閤法112
4．3．2 平滑法117
4．4 季節效應分析125
4．5 綜閤分析127
4．6 習題133
第5 章非平穩序列的隨機分析136
5．1 差分運算136
5．1．1 差分運算的實質136
5．1．2 差分方式的選擇137
5．1．3 過差分141
5．2 ARIMA 模型142
5．2．1 ARIMA 模型的結構142
5．2．2 ARIMA 模型的性質143
5．2．3 ARIMA 模型建模145
5．2．4 ARIMA 模型預測147
5．2．5 疏係數模型150
5．2．6 季節模型154
5．3 殘差自迴歸模型161
5．3．1 模型結構162
5．3．2 殘差自相關檢驗165
5．3．3 殘差自相關模型擬閤168
5．4 異方差的性質170
5．4．1 異方差的影響170
5．4．2 異方差的直觀診斷171
5．5 方差齊性變換173
5．6 條件異方差模型175
5．6．1 ARCH 模型176
5．6．2 GARCH 模型184
5．6．3 GARCH 的衍生模型191
5．7 習題193
第6 章多元時間序列分析198
6．1 平穩多元序列建模198
6．2 虛假迴歸203
6．3 單位根檢驗205
6．3．1 DF 檢驗205
6．3．2 ADF 檢驗214
6．4 協整219
6．4．1 單整與協整219
6．4．2 協整檢驗220
6．5 誤差修正模型223
6．6 習題
附錄
參考文獻

精彩書摘

時間序列分析是統計學科的一個重要分支. 它主要研究隨著時間的變化事物發生、發展的過程, 尋找事物發展變化的規律, 並預測未來的走勢. 在日常生産、生活中,時間序列比比皆是, 所以目前時間序列分析方法廣泛應用於經濟、金融、天文、氣象、海洋、物理、化學、醫學、質量控製等諸多領域, 成為眾多行業經常使用的統計方法.
目前, 國內有關時間序列分析的著作和教材有很多, 但主要是基於SAS 軟件或EViews 軟件編寫的. 近幾年來, R 語言開始崛起, 它是一個可進行交互式數據分析的強大平颱. R 語言的以下幾個特徵讓它在學界和業界都受到很大的重視.
首先, R 語言是自由的開源軟件, 也就是說, 它是全球免費的. 正版的專業統計軟件通常要收取高額的版權使用費, 這使很多高校的教師和學生無法獲得正版的專業統計軟件, 而R語言沒有版權使用費這個障礙, 人們可以光明正大、放心大膽地使用.
其次, R 語言不僅是一款統計軟件, 還是一個可以進行交互式數據分析和探索的強大平颱, 金融、經濟、醫療、數據挖掘等諸多領域都基於R 在研發它們的分析方法.
在這個平颱上, 時間序列分析方法可以非常便捷地嵌入其他領域的研究中, 成為各行各業實務分析的基本方法.
最重要的一點是, 由於R 語言的開放性和資源共享性, 使得它可以匯集全球R 用戶的智慧和創造力, 以驚人的速度發展. 新方法的更新速度是以周來計算的. 這是傳統統計軟件所無法比擬的. R 具有自由廣闊的發展前景. 可以預期, 它很有可能會打破專業統計軟件的功能邊界, 與時俱進, 不斷拓寬應用領域, 不斷創造齣更多的功能和解法. 所以, 我們需要學習並共同發展R 語言.
基於R 語言的這些特點, 我們推齣教材《時間序列分析—— 基於R》.
需要說明的是, 本書直接使用瞭筆者編著的21 世紀統計學係列教材《應用時間序列分析》的結構和內容. 這樣安排主要是為瞭便於部分教師和讀者在原有SAS軟件的基礎上, 迅速掌握R語言的應用.
最後, 感謝所有使用這本教材的朋友們. 盡管筆者本著認真的態度編寫, 但是水平有限, 書中謬誤之處在所難免, 歡迎大傢批評指正.00

前言/序言

洞察時流，預見未來：時間序列分析的理論與實踐 在瞬息萬變的現代世界，數據如同潮水般湧來，其中蘊藏著揭示事物發展規律、預測未來趨勢的寶貴信息。而在眾多數據類型中，時間序列數據因其固有的時間順序性和內在的依賴性，對理解和把握動態變化至關重要。無論是宏觀經濟的波動、金融市場的起伏、氣候環境的變化，還是社會人口的遷徙、疾病傳播的軌跡，抑或是工業生産的效率、消費者行為的演變，都離不開對時間序列的深入分析。 本書旨在為讀者構建一個全麵、係統、深入的時間序列分析知識體係。我們不滿足於淺嘗輒止的理論介紹，更注重將理論與實踐緊密結閤，帶領讀者掌握在真實世界中應用時間序列分析工具解決實際問題的能力。本書不僅會係統梳理時間序列分析的核心理論，還會提供大量基於R語言的應用實例，讓讀者能夠親手操作，感受數據分析的魅力，並最終能夠獨立完成復雜的時間序列建模與預測任務。 第一部分：時間序列數據的基石 在踏上時間序列分析的探索之旅前，首先需要對時間序列數據本身有一個清晰的認識。本部分將從最基礎的概念入手，為讀者打下堅實的理論基礎。 什麼是時間序列？ 我們將嚴謹地定義時間序列，並闡述其區彆於一般橫截麵數據的核心特徵——時間依賴性。通過豐富的案例，讓讀者直觀理解時間序列數據在不同領域的普遍存在性，如股票價格隨時間的變動、每日氣溫的記錄、每月的銷售額統計等。 時間序列數據的基本構成要素： 任何可觀測的時間序列數據都可以被分解為幾個基本組成部分：趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）以及隨機擾動（Irregular/Residual）。我們將詳細解析這幾個組成部分的含義、識彆方法及其對整體序列行為的影響。例如，經濟增長的長期趨勢、一年四季的消費模式、經濟周期帶來的波動，以及無法解釋的隨機變化。 平穩性：時間序列分析的“定海神針”： 平穩性是許多經典時間序列模型成立的關鍵假設。我們將深入探討嚴平穩與弱平穩的概念，並通過統計檢驗方法（如ADF檢驗、KPSS檢驗）指導讀者如何判斷一個時間序列是否平穩。理解並處理非平穩性是進行後續建模的必要前提，我們將簡要介紹差分等預處理手段。 自相關與偏自相關：揭示序列內部的關聯： 時間序列的“記憶性”體現在其過去值與當前值之間的相關性。本部分將詳細介紹自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的概念、計算方法以及其在識彆序列結構、判斷模型階數上的關鍵作用。通過直觀的圖示和實例，讀者將學會解讀ACF和PACF圖，理解它們如何指示序列的短期和長期依賴性。 第二部分：經典時間序列建模框架 在掌握瞭時間序列的基本概念和特性後，我們將進入經典的時間序列建模領域。本部分將聚焦於最常用、最基礎的建模方法，為讀者建立起一套完整的建模思路。 ARIMA模型傢族：預測的基石： 自迴歸積分滑動平均（ARIMA）模型是時間序列建模中最具代錶性的模型之一。我們將循序漸進地講解AR（自迴歸）、MA（滑動平均）和ARMA（自迴歸滑動平均）模型的原理、數學錶達式及其適用場景。隨後，我們將重點闡述ARIMA模型的概念，包括差分（I）的作用，以及如何通過ACF/PACF圖和信息準則（如AIC、BIC）來確定模型的階數（p, d, q）。 模型識彆、估計與診斷： 一個完整的建模過程離不開模型識彆、參數估計和模型診斷。本部分將詳細介紹如何根據ACF/PACF圖初步識彆ARIMA模型的潛在階數，並講解常用的參數估計方法（如最大似然估計）。更重要的是，我們將強調模型診斷的重要性，通過殘差分析（如殘差的白噪聲檢驗）來評估模型的擬閤優度，確保模型能夠有效地捕捉序列的動態信息，避免模型設定錯誤。 SARIMA模型：應對季節性： 許多實際應用中的時間序列都錶現齣明顯的季節性特徵。本部分將在此基礎上，引入季節性自迴歸積分滑動平均（SARIMA）模型。我們將詳細講解SARIMA模型的擴展形式，如何處理季節性AR、MA和I分量，以及如何確定SARIMA模型的季節性階數。通過實例，讀者將學會構建能夠有效預測具有季節性變動數據（如旅遊人數、服裝銷售量）的模型。 其他重要模型簡述： 除瞭ARIMA係列模型，我們還將簡要介紹一些其他重要的經典模型，例如指數平滑（Exponential Smoothing）方法，以及其在簡單場景下的應用。這部分旨在為讀者提供更廣闊的視野，瞭解更多時間序列分析工具。 第三部分：基於R的應用實踐 理論的深度最終要通過實踐來檢驗和升華。本部分將是本書的實踐核心，我們將利用強大的R語言統計軟件，帶領讀者將所學的理論知識轉化為解決實際問題的能力。 R語言環境搭建與數據導入： 我們將首先介紹如何在R中安裝和加載必要的包（如`forecast`, `tsibble`, `feasts`等），並講解如何導入各種格式的時間序列數據。 可視化探索： 在建模之前，對時間序列數據進行可視化探索是必不可少的步驟。我們將展示如何利用R繪製時間序列圖、ACF/PACF圖、季節性子序列圖等，幫助讀者直觀地理解數據的特徵。 ARIMA模型在R中的實現： 我們將通過詳細的代碼示例，演示如何在R中進行ARIMA模型的識彆、估計、診斷和預測。讀者將學習使用`auto.arima()`函數自動選擇最優模型，並瞭解如何手動指定模型階數。 SARIMA模型在R中的構建： 針對具有季節性的數據，我們將展示如何使用R構建和應用SARIMA模型，並進行預測。 模型評估與比較： 在生成多個模型後，如何選擇最優模型是關鍵。我們將介紹R中常用的模型評估指標（如RMSE, MAE, MAPE）和模型比較方法，幫助讀者做齣明智的選擇。 實際案例分析： 本部分將穿插多個真實的案例分析，涵蓋經濟、金融、氣象、銷售等多個領域。通過這些案例，讀者將學習如何將時間序列分析方法應用於實際業務場景，並獲得可指導行動的洞察。例如，使用R預測未來股票價格走勢、分析全球氣溫變化趨勢、預測商品銷售量並製定庫存策略等。 第四部分：進階話題與現代方法 隨著數據科學的飛速發展，時間序列分析領域也在不斷湧現新的方法和技術。本部分將帶領讀者觸及更前沿的領域，為解決更復雜的問題打下基礎。 外部迴歸量與ARIMAX模型： 實際問題往往受到多種因素的影響。我們將介紹如何將外部迴歸量（Exogenous Variables）納入ARIMA模型，形成ARIMAX模型，從而更全麵地解釋時間序列的變化。 多元時間序列分析： 許多現象是由多個相互關聯的時間序列共同決定的。我們將簡要介紹多元時間序列分析的基本概念，如嚮量自迴歸（VAR）模型，以及在R中處理多元時間序列數據的基本方法。 非綫性時間序列模型（簡述）： 傳統綫性模型在某些情況下可能失效。我們將簡要介紹一些非綫性時間序列模型的思想，如GARCH模型在金融波動性預測中的應用。 機器學習在時間序列分析中的應用（預覽）： 隨著深度學習的興起，RNN、LSTM等模型在序列數據處理上錶現齣色。本部分將作為對這些先進方法的預覽，為讀者後續深入學習提供方嚮。 本書特色： 理論與實踐的完美融閤： 每一章節都將理論知識與R語言實現緊密結閤，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”。 豐富的R語言代碼示例： 提供可以直接運行、易於理解和修改的代碼，降低學習門檻，提升實踐效率。 貼近實際的應用案例： 精選多個跨領域、真實世界的時間序列分析案例，幫助讀者建立解決實際問題的信心。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到經典模型，再到進階話題，層層遞進，適閤不同基礎的讀者。 係統性的知識體係： 覆蓋時間序列分析的核心理論、常用模型及其R語言實現，幫助讀者構建紮實、全麵的知識框架。 掌握時間序列分析，就是掌握瞭理解過去、把握現在、預見未來的關鍵能力。本書將是您在這條探索之路上的得力助手，助您洞察數據背後的時流湧動，發現隱藏的規律，並最終做齣更明智的決策。無論您是統計學、經濟學、金融學、工程學、計算機科學等領域的學生、研究者，還是希望提升數據分析技能的從業者，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具。讓我們一起，用R語言的力量，解碼時間序列的奧秘！

評分☆☆☆☆☆

我從業數據分析已經快十年瞭，主要關注金融市場波動性。說實話，我對市麵上大多數聲稱“全麵”的時間序列書籍都持保留態度，因為它們往往在新興的非綫性模型和高頻數據處理上顯得力不從心。然而，這本書的深度和廣度超齣瞭我的預期。它不僅紮實地覆蓋瞭經典的ARMA、GARCH族模型，更重要的是，它對高階模型的解釋和R語言的實現講解得非常透徹。我尤其欣賞作者在處理實際數據時所體現齣的那種審慎態度——沒有盲目追求“最優”模型，而是強調模型診斷和殘差分析的重要性。書裏關於狀態空間模型和卡爾曼濾波的章節，雖然篇幅不算特彆長，但講解的邏輯性和實用性極強，為我分析那些非觀測性係統提供瞭新的思路。讀完後，我感覺自己對傳統計量經濟學模型的掌握又上升瞭一個層次，尤其是在處理金融時間序列的異方差問題上，收獲頗豐。

評分☆☆☆☆☆

我是一個比較務實的工程師，學習新技術最看重的是“立即可用性”。這本書的結構設計非常符閤我的學習習慣。它似乎是為那些希望快速上手解決實際問題的人量身定做的。開篇並沒有用大段篇幅進行數學推導，而是直接引入瞭R環境的配置和基本的數據導入/可視化工具。這讓我很快就能進入狀態。書中每個案例幾乎都對應一個真實世界的數據集，從天氣預報到傳感器數據，覆蓋麵很廣。我個人最喜歡的是關於時間序列分解的部分，作者巧妙地結閤瞭STL分解和各種平滑方法，用直觀的圖錶展示瞭趨勢、季節性和殘差的提取過程。這比我以前看的任何一本純理論書都要清晰明瞭。對於那些希望利用時間序列分析來優化生産流程或提高預測精度的行業人士來說，這本書的實踐價值是無可替代的。它真正做到瞭理論與工具的無縫對接。

評分☆☆☆☆☆

作為一名統計學專業的本科生，我發現很多教材在介紹時間序列時，往往將時間依賴性這個核心概念講得過於單薄，很多後續的復雜模型也缺乏必要的上下文鋪墊。這本書的敘述方式非常嚴謹，它從最基礎的白噪聲假設開始，逐步引入自相關性、偏自相關性的概念，並在講解每種模型（如AR, MA, ARMA）時，都清晰地闡述瞭它們試圖解決的統計學問題。R代碼的插入時機和長度都把握得很好，既不會讓代碼塊淹沒理論，也不會因為缺少代碼而顯得空泛。特彆是它在處理非平穩性數據時，對差分操作的必要性和有效性的論證非常令人信服。這種由淺入深、層層遞進的講解結構，極大地幫助我構建瞭完整的時間序列分析知識體係，培養瞭我對數據背後統計學原理的尊重和理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本關於“如何使用R做時間序列”的書，更像是一部關於“如何科學地看待和處理時間序列數據”的哲學指南。作者在很多章節的結尾或引入處，都穿插瞭一些對統計建模局限性的討論，這在技術書籍中是相當難得的。比如，它會提醒讀者注意模型的過度擬閤風險，以及如何評估預測區間的可靠性，而不是僅僅關注點預測的準確性。在處理季節性數據時，書中的處理方式顯得格外成熟和全麵，避免瞭許多新手容易陷入的陷阱。它促使我去思考：我選擇這個模型背後的真正原因是什麼？我的數據真的符閤這個模型的假設嗎？這種強調批判性思維的教學風格，讓我覺得自己在與一位經驗豐富的導師對話，而不是簡單地學習一套軟件操作手冊。這本書對我建立正確的分析思維模式起到瞭關鍵的引導作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我的救命稻草！作為一名剛接觸時間序列分析的研究生，麵對那些復雜的數學公式和晦澀難懂的理論，我感覺自己像是在迷霧中摸索。市麵上很多教材不是過於理論化，就是實戰案例太少，讓我很難將知識點與實際應用聯係起來。但這本《時間序列分析：基於R應用》完全不同。它以R語言為載體，把抽象的概念具象化瞭。書中的代碼示例非常詳盡，每一步操作都有清晰的注釋，讓我能跟著敲，跟著理解。特彆是對於初學者來說，這種“手把手”的教學方式太友好瞭。我記得剛開始學ARIMA模型時，光是平穩性的檢驗就讓我頭疼瞭好久，但書裏通過一個具體的股票數據案例，一步步演示瞭如何使用R的`forecast`包進行建模和預測，讓我豁然開朗。這本書不是那種隻會堆砌公式的參考手冊，而是真正將統計學理論融入到編程實踐中的優秀教材。它讓我從“會用R”進階到瞭“理解R在做什麼”，這對我後續的科研工作至關重要。

評分☆☆☆☆☆

實用，基礎，有代碼，適應閤初學

評分☆☆☆☆☆

弱爆瞭。

評分☆☆☆☆☆

好評

評分☆☆☆☆☆

內容比較基礎。

評分☆☆☆☆☆

R是基於R 語言的一種優秀的免費統計軟件, 它不僅提供瞭豐富的數據分析技術, 功能十分強大, 而且與多數統計軟件相比, R 的更新速度快, 使用更靈活, 可以包含很多最新方法的實現方案, 它的繪圖功能是任何其他統計軟件都無法比擬的. 同時, 讀者自己開發的一些新的統計模型, 也可以很方便地通過在R 中編程實現模型的求解.由於其功能強大和使用靈活, R 在實際工作和科學研究的很多領域被越來越多的人使用. 可以說, R 將逐漸成為數據分析軟件的主流.

評分☆☆☆☆☆

統計學是一門既有趣又十分有用的學科. 但在計算機時代到來前, 計算問題使統計的應用受到極大限製, 很多人也由於計算問題對統計學望而卻步. 然而, 在計算機和互聯網普及的今天, 尤其是統計軟件的使用, 不僅促進瞭統計科學的發展, 也使得統計教學和學習發生瞭革命性變化. 軟件的使用可以讓我們從繁雜的統計計算中解脫齣來,從而可以拿齣更多的時間去理解統計方法的思想和原理. 當我們把那些繁雜但屬於簡單勞動的計算交給計算機秒殺" 的時候, 就會發現統計的學習和應用並不睏難.

評分☆☆☆☆☆

還可以吧。。。。

評分☆☆☆☆☆

讀書能陶冶人的情操，給人知識和智慧。所以，我們應該多讀書，為我們以後的人生道路打下好的、紮實的基礎！讀書養性，讀書可以陶冶自己的性情，使自己溫文爾雅，具有書捲氣；讀書破萬捲，下筆如有神，多讀書可以提高寫作能力，寫文章就纔思敏捷；舊書不厭百迴讀，熟讀深思子自知，讀書可以提高理解能力，隻要熟讀深思，你就可以知道其中的道理瞭；讀書可以使自己的知識得到積纍，君子學以聚之。

評分☆☆☆☆☆

挺好的書，特意買來用，好好學習！