应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王振龙，胡永宏 编

图书标签:

• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 经济学
• 管理学
• 预测
• 建模
• 数据分析
• 金融
• 经济分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030188854

版次：1

商品编码：12091263

包装：平装

丛书名： 经济与管理类统计学系列教材

开本：16开

出版时间：2007-05-01

用纸：胶版纸

页数：250

字数：306000

正文语种：中文

内容简介

　　《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》针对经济学与管理学类各专业本科生的数学、统计学和经济学等基本知识结构，从怎样运用时间序列分析工具认识经济现象发展变动规律这一根本目的出发，借助计算机软件的数据处理功能，抽象掉时序分析方法的深奥的数学理论和复杂的运算，在简要介绍随机平稳时间序列模型的基本理论的基础上，着重介绍了针对经济时间序列主要特征的各类时序模型的应用技术。同时，为了拓展学生的视眼，最后一章还对多元时序模型作了简要的介绍。
　　《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》遵循“通俗、易懂、实用”的原则，系统地介绍了时间序列分析的基本理论、基本思想、基本方法及其应用，全书共十章，每章均附有思考与练习，书后还附有例题用的数据。
　　《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》主要是作为经济与管理类统计学专业本科生的基础教材，也可用作经济与管理类研究生的教学参考书。对于自学时间序列分析方法的读者来说，《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》更是一本必备的入门教材。

目录

总序
前言

第一章 绪论
第一节 时间序列分析的一般问题
第二节 时间序列的建立
第三节 确定性时序分析方法概述
第四节 随机时序分析的几个基本概念
本章小结
思考与练习

第二章 平稳时间序列模型
第一节 一阶自回归模型
第二节 一般自回归模型
第三节 移动平均模型
第四节 自回归移动平均模型
本章小结
思考与练习

第三章 ARMA模型的特性
第一节 格林函数和平稳性
第二节 逆函数和可逆性
第三节 自协方差函数
第四节 自谱
本章小结
思考与练习

第四章 平稳时间序列模型的建立
第一节 模型识别
第二节 模型定阶
第三节 模型参数估计
第四节 模型的适应性检验
第五节 Pandit-Wu建模方法
第六节 建模实例
本章小结
思考与练习

第五章 平稳时间序列预测
第一节 条件期望预测
第二节 预测的三种形式
第三节 预测值的适时修正
本章小结
思考与练习

第六章 趋势模型
第一节 趋势性时间序列的重要特征
第二节 随机时间序列的趋势性检验
第三节 平稳化方法
第四节 趋势模型
本章小结
思考与练习

第七章 季节模型
第一节 季节时间序列的重要特征
第二节 季节性时间序列模型
第三节 季节性检验
第四节 季节时间序列模型的建立
第五节 X-11方法简介
本章小结
思考与练习

第八章 条件异方差模型
第一节 条件异方差模型
第二节 条件异方差模型的建立
第三节 几种扩展模型
本章小结
思考与练习

第九章 传递函数模型
第一节 模型简介
第二节 传递函数模型的识别
第三节 传递函数的拟合与检验
第四节 干预模型
本章小结
思考与练习

第十章 异常值分析
第一节 含异常值的ARIMA模型
第二节 异常值的检测
第三节 异常值分析的实例
本章小结
思考与练习

参考文献

附录
附录A X-11报表与说明
附录B 数据资料
附录C 统计表

前言/序言

　　《应用时间序列分析》是教育部统计学教学指导分委员会新制定的《统计学专业教学规范（授经济学学位）》所设计的经济与管理类统计学专业10门主干课程之一。本书是根据新规范设计的课程体系和教学内容规划编写的《经济与管理类统计学系列教材》之一。因此，本书主要是作为经济与管理类统计学专业本科生的基础教材而编写的，也可用作经济与管理类研究生的教学参考书。
　　基于上述定位，考虑到课程体系中各门课程之间部分内容的交叉和重复，本教材中关于确定性时间序列分析的内容没有作详细介绍，这里要特别强调的是应完整地理解和掌握时间序列分析的思想和各种方法的分析思路，要把确定性时间序列分析方法和随机时间序列分析方法结合起来学习和应用。
　　另外，时间序列分析方法发展很快，近几年来理论研究工作者和实际应用工作者提出了不少新方法和新模型，但是考虑到本科生教材对“基本理论、基本方法、基本技术”的要求，本教材虽然不可能对这些新方法和新模型进行深入的介绍但也尽量予以涉及，以开阔学生眼界与思路。
　　本书遵循“通俗、易懂、实用”的原则，试图借助计算机的存储功能和计算功能来抽象掉时序分析方法的深奥数学理论和复杂运算，从而使具有一般数学知识的读者可轻松掌握和运用时间序列分析方法。在阐述中，尽可能回避严格的数学推导和证明，而从系统运动的惯性（即记忆性）加以解释和展开，或者说，本书把时序分析看作是一种统计分析工具，而不是数学的一个分支理论。对于“工具”来说，使用者只要知道其特性、功能和使用方法以及使用过程中应注意的有关事项就足矣，至于其制造原理及工序过程，熟悉当然更好，不了解也无关乎其使用。鉴于这样的认识，全书没有使用深奥的定理，因而也就无需定理的证明。模型的形成来自于对系统记忆性的长短及其特性的剖析，一些数学推导也只涉及高等数学、线性代数和概率论与数理统计的一般知识。
　　当然，说本书强调应用，仅仅是相对于数学定理的推证而言，在阐述中仍力图做到理论严谨、逻辑严密，以形成相应于读者认知结构的时间序列分析理论和方法体系。不过，这仅是我们的愿望而已，由于才疏学浅，水平有限，书中一定会有错误和不妥之处，尤其是为了尽量避免使用数学语言和定理及其证明手段，在用描述性语言和系统机理表述模型结构及其原理和特性时，可能从数学的角度来看会有不准确、不严格之处，恳请读者批评指正。
　　本书计算由SAS软件完成，为了方便读者学习与使用，本书配备的教学光盘中给出了书中例题的SAS数据和SAS程序以及各章奇数号思考与练习的参考答案，同时给出了各章的PowerPoint教学课件，以方便教师授课。
　　参加本书编写的有西安财经学院王振龙教授（第一、二、三章），中央财经大学统计学院胡永宏副教授（第四、五、八章），西南财经大学统计学院谢小燕教授（第七、九章），江西财经大学统计学院罗良清教授和万兆泉副教授（第六、十章）。全书由王振龙和胡永宏同志担任主编，负责全书的设计、修改、总纂和定稿等工作。
　　在本书的编写过程中，编者参考了国内外大量的相关文献资料，除在书中提到的主要参考文献外，还参阅和吸收了许多同仁的文献和资料，恕不一一列举，这里一并致谢！
　　本书的出版得到科学出版社和诸位编者所在单位的大力支持，在此我们对所有为本书的编写和出版作出贡献的单位和个人致以真诚的感谢！

《量化金融模型与实务》 一、 导论：数字时代的金融变革与量化思维的崛起 二十一世纪以来，金融市场以前所未有的速度和广度经历着深刻的变革。技术进步，尤其是数据科学、计算能力和通信网络的飞速发展，正在重塑金融行业的各个方面，从交易执行到风险管理，从投资策略到产品创新。在这个日新月异的环境中，仅仅依赖传统的经验和直觉已不足以应对日益复杂的市场挑战。取而代之的是，一种基于数据、模型和算法的“量化思维”正在成为金融领域的核心竞争力。 《量化金融模型与实务》正是为了应对这一时代需求而诞生的。本书旨在为读者提供一个系统、深入且极具实践性的量化金融理论和工具的学习框架。我们深信，在当今高度信息化的时代，理解和掌握量化方法，不仅是金融专业人士提升自身竞争力的关键，也是任何希望在金融市场中做出明智决策的个人所必备的素养。本书的核心目标是 bridging the gap（弥合差距）——连接纯粹的理论知识与实际的金融应用，让读者不仅能理解“为什么”，更能掌握“如何做”。 本书的定位并非枯燥的学术论文集，也不是单纯的技术手册，而是希望成为一本能够引导读者一步步踏入量化金融世界的“领路书”。我们力求在理论的严谨性与实操的可行性之间找到最佳平衡点，通过清晰的讲解、丰富的案例和详实的步骤，帮助读者建立起扎实的量化金融知识体系，并能够将其有效地应用于解决实际金融问题。 二、 量化金融的核心理念与方法论 量化金融的核心在于利用数学、统计学、计算机科学等工具，对金融市场中的数据进行分析，从而发现规律、建立模型、进行预测和优化决策。它强调客观性、可重复性和可验证性，通过量化的方式来度量和管理风险，寻找套利机会，并构建稳健的投资组合。 本书将从以下几个核心维度展开量化金融的讲解： 数据驱动的洞察： 金融数据的价值在于其蕴含的信息。本书将介绍不同类型金融数据的特点（如价格数据、交易数据、宏观经济数据、另类数据等），以及数据清洗、预处理、特征工程等关键步骤，为后续的建模分析奠定坚实基础。理解数据的质量和分布是进行有效量化分析的前提。 统计建模的基石： 统计学是量化金融的灵魂。我们将深入探讨多种统计模型，包括但不限于： 线性回归与时间序列模型（如ARIMA, GARCH）： 理解变量之间的关系，分析序列的自相关性、平稳性，以及波动性的建模。这些是分析资产价格走势、预测未来走势的基础。 多元统计分析： 如主成分分析（PCA）、因子分析，用于降维和提取数据中的关键驱动因素，理解资产之间的相关性，构建多元协方差矩阵。 概率分布与随机过程： 深入理解金融资产价格的随机性，如布朗运动、泊松过程等，是构建许多高级金融模型（如期权定价）的基础。 机器学习在金融中的应用： 随着计算能力的提升，机器学习已成为量化金融不可或缺的工具。本书将系统介绍： 监督学习： 回归（线性回归、岭回归、Lasso、支持向量回归、决策树、随机森林、梯度提升树如XGBoost、LightGBM）用于预测资产价格、信用评分等；分类（逻辑回归、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林）用于预测市场方向、交易信号生成等。 无监督学习： 聚类（K-means、层次聚类）用于资产分组、市场状态识别；降维（PCA）用于特征提取。 深度学习： 介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）在处理序列数据、文本数据（如新闻情绪分析）等方面的应用。 金融衍生品定价与风险管理： 量化金融在金融衍生品领域有着极其重要的应用。我们将探讨： 期权定价模型： 从Black-Scholes-Merton模型到蒙特卡洛模拟，理解期权价值的决定因素。 风险度量： 价值在险（VaR）、条件在险（CVaR）、压力测试等，以及如何量化和管理投资组合的风险。 信用风险模型： 介绍从结构性模型到简化模型，量化违约概率和违约损失。 三、 实务操作与案例分析：理论的落地与能力的提升 理论学习固然重要，但更关键的是如何将这些理论转化为解决实际问题的能力。本书将通过大量的实务操作和案例分析，帮助读者实现这一转化。 编程实践： 量化金融离不开编程。本书将主要以Python语言为载体，结合主流的科学计算库（NumPy, SciPy, Pandas）和机器学习库（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch），以及金融数据分析库（如`yfinance`, `pandas_datareader`），引导读者进行代码实践。我们将提供清晰的代码示例，让读者能够跟随学习、动手复现。 数据获取与处理： 学习如何从各种渠道（如免费API、专业数据提供商）获取金融数据，以及如何使用Pandas进行高效的数据清洗、转换和管理。 模型构建与回测： 详细演示如何使用Python实现上述统计模型和机器学习模型，并重点介绍金融策略的回测框架。我们将强调回测的有效性，包括如何避免过拟合、如何评估策略表现（如夏普比率、最大回撤、年化收益率等）。 真实世界案例研究： 书中将包含一系列精心挑选的案例，覆盖股票、债券、外汇、期货、期权等不同市场和资产类别，以及不同的应用场景，例如： 量化交易策略开发： 如均值回归策略、趋势跟随策略、高频交易策略的构建思路与实现。 资产配置与投资组合优化： 基于马科维茨模型的投资组合优化，以及考虑风险预算的优化方法。 宏观经济数据与市场联动分析： 如何利用宏观数据预测市场走势，建立相应的量化模型。 文本情感分析在金融市场的应用： 如何从新闻、社交媒体等文本数据中提取情绪信息，用于辅助交易决策。 信用评分模型的设计与实现。 风险管理平台的构建思路。 四、 读者对象与学习目标 本书面向以下读者群体： 金融专业学生： 金融工程、金融学、经济学、数学、统计学等专业的本科生和研究生，希望深入了解量化金融的理论与实务。 金融从业人员： 投资经理、交易员、风险分析师、金融工程师、数据科学家、量化研究员等，希望提升在量化方法上的技能和应用能力。 对量化金融感兴趣的跨领域人士： 如计算机科学、数学、物理学等背景，希望将自身技能应用于金融领域，或对金融市场运作有更深入量化理解的专业人士。 通过本书的学习，读者将能够： 建立扎实的量化金融理论基础： 理解量化金融的核心概念、统计模型和机器学习方法。 掌握量化金融的实务操作技能： 熟练运用Python等工具进行金融数据分析、建模和策略开发。 培养量化分析的思维方式： 能够用客观、数据驱动的视角分析金融问题，并形成可量化的解决方案。 独立开发和评估量化金融模型与策略： 具备将理论知识转化为实际应用的能力，并能够对其进行有效的评估和优化。 理解量化金融在现代金融市场中的作用与局限性： 形成对量化金融的全面认识，并能根据实际情况灵活运用。 五、 结语：拥抱量化，驾驭未来金融 金融市场的未来无疑是量化的。掌握量化金融工具和思维，意味着掌握了洞察市场、驾驭风险、创造价值的关键钥匙。《量化金融模型与实务》致力于为您提供一把开启这扇门的钥匙，伴随您在量化金融的广阔天地中探索前行。我们相信，通过本书的学习，您将不仅能够理解量化金融的深邃，更能体会其无穷的魅力和强大的力量，为您的职业生涯和个人财富管理开启无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读应用经济学硕士的学生，在学习过程中，时间序列分析是绕不开的重要课题。这本《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》无疑为我打开了一扇新的大门。我一直觉得，很多教材在讲解理论时过于抽象，但在实际应用中又显得过于简化，缺乏连接。这本书在这方面做得非常出色。它不仅详细介绍了各种时间序列模型的理论基础，比如单位根检验、协整分析等，更重要的是，它非常贴切地将其与经济和管理领域的实际问题联系起来。例如，在讲解季节性调整时，书中不仅给出了X-12-ARIMA等方法的原理，还暗示了这些方法在解读和预测季度GDP、消费品零售总额等数据时的重要性。虽然书中没有直接出现“某公司某年销售额预测”这样的具体案例，但它提供的分析框架和对模型假设的深入探讨，让我能够独立地去思考如何将这些工具应用于我所研究的课题。例如，在处理面板数据时，书中对多重共线性、异方差等问题的讨论，让我对如何选择合适的面板时间序列模型有了更清晰的认识。这本书的语言风格相对严谨，但又不失可读性，作者在解释一些复杂的统计概念时，会使用一些直观的比喻，这对于理解抽象的统计理论非常有帮助。我认为，这本书的价值在于它提供了一种“思考方式”和“解决问题的工具箱”，而不是一个简单的“操作手册”。它鼓励读者主动去探索，去联系，去应用，这对于培养科研能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在企业从事市场数据分析的初级分析师，我之前接触的时间序列分析大多停留在Excel的简单图表和一些基础的统计软件功能。阅读了《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》后，我才真正体会到时间序列分析的深度和广度。这本书的讲解方式非常具有启发性。它并没有直接罗列一堆公式，而是从解决问题的角度出发，一步步引导读者理解为什么需要这些模型，以及它们是如何工作的。我非常欣赏它对模型诊断和选择过程的细致描述，例如，如何通过残差图、ACF/PACF图来判断模型的拟合程度，如何使用AIC、BIC等信息准则来选择最优模型。虽然书中没有出现具体的商业案例，但它提供的理论框架和分析思路，让我能够清晰地看到如何将这些知识迁移到我的日常工作中。例如，在分析用户活跃度变化时，我之前只是简单地观察趋势，而现在我能想到去检测其平稳性，尝试用ARIMA模型来捕捉其自相关性，甚至考虑是否需要引入外部变量来解释其变动。书中对异常值处理、缺失值填充等实践性问题的提及，也让我受益匪浅。这本书就像一位经验丰富的导师，在我需要的时候，给了我方向和方法。它让我明白，时间序列分析不仅仅是预测，更是理解数据背后规律的过程，而这种理解，是构建更精准、更有价值分析的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望将统计学知识应用于实际管理决策的读者，我一直在寻找一本兼具理论深度和实践指导意义的书籍。这本《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》在这一点上给我带来了巨大的启发。这本书的讲解方式非常注重逻辑性和系统性，它不仅仅是罗列时间序列模型，而是将其置于经济与管理分析的大背景下进行阐释。例如，在解释模型失效的风险时，书中详细讨论了模型设定错误、数据质量问题等可能导致决策失误的情况，这让我对模型的应用有了更审慎的态度。虽然书中没有直接给出具体的企业管理案例，但它对各种时间序列模型（如传染模型、波动率模型等）的描述，让我能够联想到如何将这些模型应用于库存管理、销售预测、风险评估等实际场景。我尤其赞赏书中对模型解释性和可操作性的强调，它鼓励读者在理解模型原理的基础上，去分析和解读模型结果，并将其转化为可执行的管理建议。这本书的语言风格清晰流畅，即便对于一些复杂的统计概念，作者也能用相对易懂的方式进行解释，这使得它对于具有一定统计学背景的读者来说，非常容易上手。它更像是一位经验丰富的顾问，在指引我如何运用时间序列分析工具解决实际管理问题时，提供了一种系统化的方法论，让我能够更自信地去面对和解决那些动态变化的商业挑战。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学领域一直抱有浓厚的兴趣，尤其是时间序列分析，因为它在描述和预测动态系统方面扮演着至关重要的角色。这本《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》给我留下了深刻的印象。这本书的理论深度和广度令人称道，它从概率论和数理统计的基础出发，循序渐进地构建了时间序列分析的宏大图景。我特别欣赏它对统计模型的严谨推导和细致解释，比如在介绍状态空间模型时，作者清晰地阐述了其背后的数学原理，以及它在处理更复杂的时间序列问题上的优势。尽管书中没有直接给出针对具体经济学问题的完整案例分析，但它所介绍的各类模型，如卡尔曼滤波、状态空间模型等，都为理解宏观经济波动、金融市场风险等提供了强大的理论支撑。我能够从中领悟到，许多看似复杂的经济现象，其背后往往可以用这些精妙的统计模型来刻画和解释。这本书的语言风格偏向学术化，但其逻辑清晰，结构严谨，适合那些希望深入理解时间序列分析的理论根基，并将其应用于更高级研究的读者。它并非一本“速成手册”，而是一部可以伴随读者不断深入学习的“工具书”，它所提供的知识体系，能够帮助读者构建起对时间序列分析的深刻认知，并为进一步的学术探索打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融行业摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够系统梳理时间序列分析在经济管理领域应用的书籍。最近读到的这本《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》（暂且这样称呼它），真的让我眼前一亮，虽然它并没有直接给我想要的“现成应用案例”，但它提供了一个极其坚实的基础。这本书的叙述逻辑非常清晰，从最基础的概念，比如平稳性、自相关性开始，一步步深入到ARIMA模型、GARCH模型等核心内容。它没有回避那些理论推导和统计学背景，反而详细地讲解了这些模型的由来和假设条件，这一点对于理解模型的局限性和适用范围至关重要。我尤其喜欢它在讲解模型选择和诊断部分，给出了非常详细的步骤和图示，这对于实际操作中避免“盲目套用”非常有帮助。虽然书中没有直接给出某个具体经济现象（比如股票价格波动、GDP增长预测）的完整分析流程，但它所提供的工具和方法论，让我能够自己去搭建这个分析框架。例如，在学习了ARIMA模型后，我能更好地理解不同时间序列数据的内在规律，并尝试用它来解释一些宏观经济指标的变动趋势。书中的例子大多是经典的统计学案例，但这些案例的结构和逻辑，完全可以迁移到更复杂的经济管理场景中。这本书就像一位严谨的老师，教会了我“如何思考”和“如何分析”，而不是直接告诉我“答案是什么”。对于那些希望深入理解时间序列分析精髓，并希望将其独立应用于实际问题的读者来说，这本书绝对是值得反复研读的宝藏。它让我不再仅仅是“知道”有这些模型，而是真正“理解”它们，并能自信地去构建自己的分析思路。