時間序列數據分析：R軟件應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙華 著

圖書標籤:

• 時間序列
• R語言
• 數據分析
• 統計建模
• 計量經濟學
• 預測
• 金融
• 經濟
• 機器學習
• 數據挖掘

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302428640

版次：1

商品編碼：11881839

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 21世紀經濟管理精品教材·經濟學係列

開本：16開

齣版時間：2016-02-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　時間序列數據的統計規律性研究是經濟、金融、商業、市場、公共政策等領域中非常重要的問題。時間序列數據分析有助於探尋數據的變動特徵，從中找齣數據背後隱藏的信息，進而擬閤數據變動規律的模型，預測數據的未來變化。 本書中各部分內容均先介紹時間序列數據分析的基本理論，然後以中國經濟金融數據為例說明理論的具體應用，對於厭煩模型推導的讀者可以忽略模型推導過程，直接閱讀模型的基本結論和實例應用。 本書主要適用於高年級本科生時間序列分析課程的教材，也可作為碩士生使用R軟件學習時間序列分析的入門用書。本書不僅可用於高校教學，還可作為經濟、管理等實際工作部門數量分析人員研究時間序列數據的參考。

前言/序言

時間序列數據分析：R軟件應用

《金融時間序列模型與實證分析》 內容簡介 本書深入探討瞭金融領域中時間序列數據的建模與實證分析方法，旨在為讀者提供一套係統、全麵且具有實踐指導意義的理論框架與工具。全書圍繞金融時間序列數據的獨特性質，從理論基礎到實證應用，層層遞進，力求讓讀者深刻理解各類模型的作用原理，並能靈活運用於解決實際金融問題。 第一篇 理論基石 本篇首先為讀者打下堅實的時間序列分析理論基礎，重點關注金融數據所特有的統計特性。 第一章 金融時間序列數據的基本特徵與預處理 本章將詳細介紹金融時間序列數據與其他類型時間序列數據的主要區彆，例如非平穩性、異方差性、厚尾性、集聚性等。我們將通過豐富的金融案例，直觀展示這些特徵，並講解如何通過可視化手段（如繪製時序圖、自相關圖、偏自相關圖）來識彆和檢驗這些特徵。接著，我們將介紹一係列重要的數據預處理技術，包括平穩化處理（如差分、對數轉換）、移除趨勢與季節性、異常值處理以及數據標準化等，確保數據質量，為後續模型分析奠定基礎。 第二章 經典時間序列模型迴顧與金融應用 本章將迴顧並深入講解經典的時間序列模型，包括AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA（自迴歸移動平均）模型。我們將詳細闡述這些模型的數學原理、模型設定、參數估計方法（如最大似然估計、矩估計）以及模型診斷（如殘差分析、Ljung-Box檢驗）。更重要的是，我們將重點探討這些經典模型在金融領域的應用，例如股票價格預測、通貨膨脹預測等，並通過簡單的實證例子說明其局限性，從而引齣更高級的模型。 第三章 條件異方差模型：ARCH與GARCH係列 金融市場中的波動性是其顯著特徵之一，本書將專門開闢一章來講解能夠捕捉這種波動的條件異方差模型。我們將從ARCH（自迴歸條件異方差）模型齣發，逐步介紹其原理、估計與檢驗方法。在此基礎上，我們將詳細講解應用更廣泛的GARCH（廣義自迴歸條件異方差）模型，包括GARCH(1,1)及更一般的GARCH(p,q)模型。我們將深入分析GARCH模型的推導過程、最大似然估計的實現、模型擬閤優度檢驗以及殘差的條件正態性檢驗。此外，本書還將介紹GARCH模型的擴展，如EGARCH（指數GARCH）、GJR-GARCH（Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH）等，這些模型能夠更好地刻畫金融市場中的杠杆效應和不對稱性。通過具體的金融數據實證，讀者將學會如何選擇和構建閤適的GARCH模型來刻畫資産收益率的波動率。 第四章 非綫性時間序列模型 金融時間序列數據往往錶現齣復雜的非綫性關係，本書將介紹一係列非綫性時間序列模型。我們將講解門限自迴歸（TAR）模型和修正的門限自迴歸（MTAR）模型，它們能夠捕捉金融數據中存在的結構性突變和狀態切換。此外，我們還將介紹狀態空間模型（State Space Models）與卡爾曼濾波（Kalman Filter），它們提供瞭一個強大的框架來處理含有不可觀測狀態變量的時間序列。本書還將觸及一些更具前沿性的非綫性模型，如馬爾可夫切換模型（Markov Switching Models），它們可以用來描述金融市場在不同 regimes（如高波動期和低波動期）之間的切換。通過這些模型的講解，讀者將能夠更深入地理解金融市場運行的內在復雜性。 第五章 單位根檢驗與協整分析 許多金融時間序列數據是非平穩的，其單位根的存在會嚴重影響模型的有效性。本章將係統介紹多種單位根檢驗方法，包括傳統的Dickey-Fuller (DF)檢驗、增廣Dickey-Fuller (ADF)檢驗以及Phillips-Perron (PP)檢驗，並深入探討它們的統計性質和適用條件。此外，對於多個非平穩序列，如果它們之間存在長期均衡關係，則稱它們是協整的。我們將詳細講解協整的概念，並介紹Johansen協整檢驗等方法，以及如何構建嚮量誤差修正模型（VECM）來刻畫協整關係。這些工具對於分析宏觀經濟變量之間的關係，如利率、通脹與匯率，至關重要。 第二篇 實證分析與進階主題 本篇將聚焦於金融時間序列模型的實證應用，並介紹一些更高級和專業的分析技術。 第六章 嚮量自迴歸（VAR）模型及其應用 當需要同時分析多個相互影響的金融時間序列變量時，嚮量自迴歸（VAR）模型是一個強大的工具。本章將詳細介紹VAR模型的基本形式、模型設定、參數估計（普通最小二乘法）、模型階數選擇（如AIC、BIC準則）以及模型診斷。我們將重點講解VAR模型在脈衝響應分析（Impulse Response Analysis）和方差分解（Variance Decomposition）中的應用，這些工具能夠幫助我們理解不同經濟衝擊對變量的影響路徑和相對重要性。我們將通過分析股票市場、債券市場以及匯率市場等多個市場變量之間的動態關係，展示VAR模型的強大之處。 第七章 波動率預測模型與風險管理 金融風險管理離不開對資産價格波動的準確預測。本章將迴歸並深入探討各種波動率預測模型。除瞭GARCH係列模型，我們還將介紹實現預測的策略，如滾動預測、固定窗口預測等。我們將討論如VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）等風險度量指標的計算方法，並結閤GARCH模型進行實證計算。此外，我們還將簡要介紹一些更前沿的波動率建模方法，如分位數迴歸（Quantile Regression）在風險度量中的應用。通過本章的學習，讀者將能夠掌握如何利用時間序列模型來量化和管理金融風險。 第八章 計量經濟學軟件的應用實踐 本書雖然不側重於特定軟件，但鼓勵讀者通過實踐來掌握模型。本章將以一種通用的方式，介紹如何利用主流的計量經濟學軟件（如R語言的zoo, xts, forecast, rugarch等包）來實現前述的各類時間序列模型的估計、診斷與預測。我們將提供清晰的代碼示例，演示如何進行數據導入、預處理、模型擬閤、結果解讀以及圖錶生成。通過對這些軟件工具的熟悉，讀者能夠更高效地開展自己的金融時間序列分析項目。 第九章 金融時間序列建模的常見問題與進階探討 本章將對金融時間序列建模過程中常見的挑戰進行總結和深入探討。我們將討論如模型選擇的睏境、數據挖掘中的陷阱、多重共綫性問題以及如何解釋模型結果等。此外，我們將簡要介紹一些更高級的話題，例如高頻金融數據的分析、因子模型（Factor Models）在資産定價中的應用、結構性時間序列模型（Structural Time Series Models）在宏觀經濟預測中的作用，以及機器學習在時間序列分析中的一些新興應用。本章旨在啓發讀者進一步探索和學習。 目標讀者 本書適閤金融、經濟、統計、數學及相關專業的本科生、研究生，以及在金融機構、投資公司、研究機構從事量化分析、風險管理、資産管理、宏觀經濟研究等工作的專業人士。具備基礎的統計學和計量經濟學知識的讀者將更容易理解本書內容。 本書特色 理論與實踐相結閤： 既有嚴謹的理論推導，又有詳實的案例分析，幫助讀者融會貫通。 內容全麵且深入： 覆蓋瞭金融時間序列分析的核心模型與技術，並觸及前沿研究方嚮。 側重方法論： 強調模型選擇、估計、診斷和解釋的邏輯過程，培養讀者的分析思維。 緊貼金融實踐： 聚焦金融市場特有的問題，如波動率、風險、非綫性等，提供解決之道。 引導自主學習： 鼓勵讀者通過軟件實踐，掌握分析工具，解決實際問題。 通過學習本書，讀者將能夠係統地掌握金融時間序列數據的分析方法，提升在量化研究、風險管理和投資決策等領域的實戰能力。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書的封麵設計簡潔大氣，書名《時間序列數據分析：R軟件應用》直接點明瞭主題，讓我這個初學者對內容充滿瞭期待。在翻閱目錄時，我被其嚴謹的結構所吸引，從基礎的概念講解，到各種模型（如ARIMA、SARIMA、GARCH等）的原理剖析，再到R語言的實際操作演示，每一個章節都顯得條理清晰，循序漸進。我尤其欣賞書中對於模型選擇和評估的詳細介紹，這往往是實際應用中容易遇到的難點，而作者似乎為我們提供瞭一套行之有效的解決方案。此外，書中穿插的真實案例研究，更是將理論知識與實踐緊密結閤，讓我能夠更好地理解模型在現實世界中的應用場景。我迫不及待地想動手實踐書中的代碼，通過R語言來探索數據的奧秘，相信這本書會成為我深入學習時間序列分析的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 作為一名已經有一定數據分析基礎的從業者，我對《時間序列數據分析：R軟件應用》的期待更多在於其深度和廣度。這本書能否提供一些前沿的理論和技術，幫助我突破現有瓶頸？在瀏覽部分章節後，我發現書中對於非平穩時間序列的處理方法，以及多元時間序列分析的介紹，都讓我眼前一亮。GARCH模型在金融領域的應用，以及狀態空間模型在更復雜場景下的解釋，都展現瞭作者在時間序列分析領域的深厚功底。更重要的是，書中並沒有止步於模型的介紹，而是深入探討瞭模型診斷、殘差分析以及如何通過R包來實現這些復雜的檢驗，這對於提升模型的可信度和魯棒性至關重要。我個人對書中的時間序列異常檢測和預測性能評估部分尤為關注，這直接關係到分析結果的實際價值。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 這本書的紙質和排版都非常令人舒適。厚度適中，攜帶方便。當我在咖啡館裏打開《時間序列數據分析：R軟件應用》，翻閱到關於“異常值檢測”的部分時，立刻被書中對各種異常檢測方法的細緻梳理所吸引。從簡單的閾值法到更復雜的基於模型的方法，每一種都配有詳細的R代碼實現和圖示化的結果展示。我嘗試瞭書中提到的幾種方法，發現其對於我正在處理的物聯網傳感器數據中的突變點檢測非常有效。此外，書中關於時間序列分類和聚類的內容也為我提供瞭新的思路，這在實際的數據挖掘項目中具有重要的應用價值。我還會繼續深入研究書中關於序列模式挖掘的內容，希望能夠從中獲得更多洞察。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 《時間序列數據分析：R軟件應用》這本書的價值，在我看來，不僅僅在於教授知識，更在於培養一種解決問題的思維方式。作者在講解每一個模型時，都會先闡述其齣現的背景和解決的問題，這使得我對模型的理解不再是空洞的公式，而是有瞭更深刻的認識。例如，在介紹ARIMA模型時，作者詳細解釋瞭AR（自迴歸）和MA（移動平均）的局限性，以及I（差分）的必要性，這讓我能夠更清晰地理解模型的優勢。書中的案例分析也並非簡單的“輸入-輸齣”模式，而是包含瞭數據預處理、模型選擇、參數估計、模型診斷、預測以及結果解釋的全過程，這纔是真正的數據分析流程。我尤其期待書中關於如何根據實際業務場景來選擇最閤適的時間序列模型的部分，相信這能極大地提升我的分析效率和決策質量。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 我是一個對數據分析完全陌生的學生，在選購《時間序列數據分析：R軟件應用》這本書時，內心是有些忐忑的。但當我真正翻開它，所有的顧慮都煙消雲散瞭。書中的語言通俗易懂，即使是像“平穩性”、“自相關”這樣初聽起來就有些晦澀的概念，也被作者用生動的比喻和清晰的圖示講解得明明白白。R語言的代碼示例更是從最基礎的安裝和導入數據開始，一步步引導，讓我這個新手也能照著操作。我特彆喜歡書中的“小貼士”和“常見錯誤”環節，這些細節之處體現瞭作者的用心，能夠幫助我避免很多彎路。現在，我不僅敢於動手實踐，甚至開始嘗試修改代碼，對時間序列分析産生瞭濃厚的興趣。