时间序列分析--基于R/基于R应用的统计学丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王燕 编

图书标签:

• 时间序列分析
• R语言
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 预测
• 建模
• 金融
• 经济
• 应用统计

店铺： 火把图书专营店

出版社： 中国人民大学

ISBN：9787300209395

商品编码：24699885350

开本：16

出版时间：2015-09-01

基本信息

• 商品名称：时间序列分析--基于R/基于R应用的统计学丛书
• 作者：编者:王燕
• 定价：35
• 出版社：中国人民大学
• ISBN号：9787300209395

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2015-09-01
• 印刷时间：2015-09-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：257
• 字数：368千字

内容提要

时间序列分析是应用统计学的核心基础课之一， 也是计量经济学和统计预测学的核心内容。作为数理 统计学的一个专业分支，时间序列分析有它**特殊 的、自成体系的一套分析方法。王燕编著的《时间序 列分析--基于R》的定位是大学本科生的时间序列分 析入门教材。根据这个定位，本书主要涵盖时间序列 分析*基础、*实用的核心知识点。
    

目录

**章 时间序列分析简介
1.1 引言
1.2 时间序列的定义
1.3 时间序列分析方法
1.3.1 描述性时序分析
1.3.2 统计时序分析
1.4 R简介
1.4.1 R的特点
1.4.2 R的安装
1.4.3 R语言基本规则
1.4.4 生成时间序列数据
1.4.5 时间序列数据的处理
1.4.6 时间序列数据导出
1.5 习题
第2章 时间序列的预处理
2.1 平稳时间序列
2.1.1 特征统计量
2.1.2 平稳时间序列的定义
2.1.3 平稳时间序列的统计性质
2.1.4 平稳时间序列的意义
2.2 时序图与自相关图
2.2.1 时序图
2.2.2 绘制序列自相关图
2.3 平稳性的检验
2.3.1 时序图检验
2.3.2 自相关图检验
2.4 纯随机性检验
2.4.1 纯随机序列的定义
2.4.2 白噪声序列的性质
2.4.3 纯随机性检验
2.5 习题
第3章 平稳时间序列分析
3.1 方法性工具
3.1.1 差分运算
3.1.2 延迟算子
3.1.3 线性差分方程
3.2 ARMA模型的性质
3.2.1 AR模型
3.2.2 MA模型
3.2.3 ARMA模型
3.3 平稳序列建模
3.3.1 建模步骤
3.3.2 样本自相关系数与偏自相关系数
3.3.3 模型识别
3.3.4 参数估计
3.3.5 模型检验
3.3.6 模型优化
3.4 序列预测
3.4.1 线性预测函数
3.4.2 预测方差*小原则
3.4.3 线性*小方差预测的性质
3.5习题
第4章 非平稳序列的确定性分析
4.1 时间序列的分解
4.1.1 word分解定理
4.1.2 cramer分解定理
4.2 确定性因素分解
4.3 趋势分析
4.3.1 趋势拟合法
4.3.2 平滑法
4.4 季节效应分析
4.5 综合分析
4.6 习题
第5章 非平稳序列的随机分析
5.1 差分运算
5.1.1 差分运算的实质
5.1.2 差分方式的选择
5.1.3 过差分
5.2 ARIMA模型
5.2.1 ARIMA模型的结构
5.2.2 ARIMA模型的性质
5.2.3 ARIMA模型建模
5.2.4 ARIMA模型预测
5.2.5 疏系数模型
5.2.6 季节模型
5.3 残差自回归模型
5.3.1 模型结构
5.3.2 残差自相关检验
5.3.3 残差自相关模型拟合
5.4 异方差的性质
5.4.1 异方差的影响
5.4.2 异方差的直观诊断
5.5 方差齐性变换
5.6 条件异方差模型
5.6.1 ARCH模型
5.6.2 GARCH模型
5.6.3 GARCH的衍生模型
5.7 习题
第6章 多元时间序列分析
6.1 平稳多元序列建模
6.2 虚假回归
6.3 单位根检验
6.3.1 DF检验
6.3.2 ADF检验
6.4 协整
6.4.1 单整与协整
6.4.2 协整检验.
6.5 误差修正模型
6.6 习题
附 录
参考文献

探索时间之河的脉络：一本深入浅出的时间序列分析指南 引言 在我们日常生活的诸多领域，从经济预测到环境监测，再到生物医学研究，数据往往呈现出随着时间推移而变化的规律。这些随时间演变的数据，我们称之为“时间序列数据”。理解和分析这些数据，从中挖掘有价值的信息，预测未来的趋势，已成为现代科学研究和实际应用中的关键挑战。本书《时间序列分析——基于R/基于R应用的统计学丛书》正是为了系统地、深入浅出地带领读者走进时间序列分析的奇妙世界而精心编写。我们将不仅仅是介绍理论，更将强调实践，通过强大的R语言工具，让读者能够亲手操作，感受时间序列分析的魅力与力量。 核心内容概览 本书的主旨在于，通过理论与实践相结合的方式，使读者掌握时间序列数据的基本概念、常用模型、分析方法以及在实际问题中的应用。我们将从最基础的时间序列数据特性出发，逐步深入到各种复杂模型的构建和解释。 第一部分：时间序列分析的基石 在本书的开篇，我们将为读者构建坚实的时间序列分析理论基础。 时间序列数据的特性与可视化： 首先，我们将深入探讨时间序列数据所独有的特性，例如趋势性、季节性、周期性以及随机波动。理解这些特性是进行后续分析的前提。我们将详细介绍如何运用R语言中的各种绘图函数，如`plot()`, `ts.plot()`, `acf()`, `pacf()`等，来直观地展示这些特性。通过丰富的图示，读者将学会如何“读懂”一张时间序列图，并从中初步判断数据的性质。 平稳性：理论与检验： 平稳性是许多经典时间序列模型的重要假设。我们将详细解释严平稳和弱平稳的概念，并着重介绍如何利用统计检验方法（如ADF检验、PP检验）在R中进行平稳性检验。理解平稳性对于模型的选择和解释至关重要，我们将通过实际案例演示检验的过程和结果解读。 分解与重构： 许多时间序列可以被分解为趋势、季节和残差三个部分。本书将介绍几种经典的时间序列分解方法，如加法模型和乘法模型，并演示如何在R中实现这些分解。通过分解，我们可以更好地理解时间序列的长期变化、周期性波动以及偶然因素的影响。 第二部分：经典时间序列模型 在掌握了基础概念后，我们将系统地介绍一系列经典的、被广泛应用的时间序列模型。 自回归（AR）模型： 自回归模型是时间序列分析中最基础的模型之一。我们将解释AR(p)模型的原理，即当前观测值可以表示为过去p个观测值的线性组合。本书将详细介绍如何选择AR模型的阶数p，以及如何在R中拟合和诊断AR模型。 移动平均（MA）模型： 移动平均模型与AR模型相对应，其核心思想是当前观测值是过去若干个随机误差项的线性组合。我们将解释MA(q)模型的数学形式，并展示如何在R中进行MA模型的参数估计和模型检验。 自回归移动平均（ARMA）模型： ARMA模型结合了AR和MA模型的优点，能够更灵活地描述时间序列的动态。我们将深入讲解ARMA(p,q)模型的结构，并提供在R中应用`arima()`函数进行ARMA模型拟合的详细步骤。 差分模型（ARIMA）： 许多非平稳时间序列可以通过差分运算转化为平稳序列，然后使用ARMA模型进行建模。本书将重点介绍ARIMA(p,d,q)模型，其中d表示差分的阶数。我们将详细阐述差分在平稳化过程中的作用，并提供在R中构建和应用ARIMA模型的实用技巧。 季节性ARIMA（SARIMA）模型： 考虑到许多时间序列数据同时存在季节性和非季节性成分，SARIMA模型应运而生。我们将详细介绍SARIMA模型的结构，以及如何利用R中的`auto.arima()`函数自动识别和拟合SARIMA模型。 第三部分：现代时间序列模型与进阶应用 除了经典的线性模型，本书还将触及一些现代化的、更强大的时间序列分析模型，并探讨其在实际问题中的应用。 条件异方差模型（ARCH/GARCH）： 许多金融时间序列呈现出“波动聚集”的特性，即大的波动之后往往伴随大的波动，小的波动之后往往伴随小的波动。ARCH和GARCH模型正是为捕捉这种波动性而设计的。我们将深入解析ARCH(q)和GARCH(p,q)模型的原理，并演示如何在R中利用`rugarch`等包进行建模和分析。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 状态空间模型是一种非常通用的时间序列建模框架，它能够描述观测值和潜在的系统状态之间的关系。卡尔曼滤波是处理状态空间模型的核心算法。我们将介绍状态空间模型的基本思想，以及如何在R中使用`dlm`等包实现卡尔曼滤波，用于参数估计、状态预测和模型诊断。 向量自回归（VAR）模型： 当我们需要分析多个相互关联的时间序列时，VAR模型就显得尤为重要。VAR模型能够描述不同时间序列之间的动态依赖关系。本书将介绍VAR模型的构建、解释以及在R中的应用，例如用于经济变量之间的联动分析。 时间序列预测： 预测是时间序列分析的核心目标之一。我们将详细探讨各种预测方法，包括点预测和区间预测。本书将重点介绍如何利用已建立的时间序列模型进行未来值的预测，并评估预测的准确性。我们将展示如何在R中计算和可视化预测区间，以及如何使用常见的评估指标（如RMSE, MAE, MAPE）来衡量预测效果。 异常值检测与处理： 时间序列数据中可能存在异常值，这些异常值会严重影响模型的拟合和预测。我们将介绍识别和处理时间序列中异常值的常用方法，并在R中提供相应的实现。 第四部分：R语言在时间序列分析中的实践 本书最大的亮点之一在于其强大的R语言实践导向。 R语言基础与常用包： 我们将假设读者具备一定的R语言基础，但仍会回顾并介绍一些在时间序列分析中特别重要的R函数和数据结构（如`ts`对象）。同时，我们将重点介绍几个强大的R包，如`forecast`、`tseries`、`zoo`、`xts`、`rugarch`、`dlm`等，并提供大量代码示例，演示如何使用这些包来完成数据加载、清洗、可视化、模型拟合、预测和评估等各项任务。 案例研究： 为了让读者更好地理解理论知识和R语言的应用，本书将包含多个真实世界或模拟的案例研究。这些案例将覆盖不同领域，如： 经济学： 分析股票价格、通货膨胀率、GDP等时间序列数据，进行趋势预测和波动性分析。 环境科学： 分析气温、降雨量、污染物浓度等时间序列数据，研究气候变化趋势和短期预测。 生物医学： 分析心率、血压、基因表达量等时间序列数据，研究生理信号的动态变化。 市场营销： 分析销售数据、广告投入等时间序列，进行销量预测和营销策略优化。 学习目标与读者收益 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解时间序列数据的基本概念和特性。 熟练掌握各种经典和现代时间序列模型的原理和应用。 精通使用R语言进行时间序列数据的可视化、建模、分析和预测。 能够独立运用时间序列分析方法解决实际问题。 提升数据驱动的决策能力。 本书特色 理论与实践并重： 严谨的理论阐述与大量的R语言代码示例相结合，帮助读者“学以致用”。 内容系统全面： 从基础概念到前沿模型，覆盖了时间序列分析的绝大部分核心内容。 案例丰富多样： 跨领域、多维度的案例研究，展示了时间序列分析的广泛应用前景。 循序渐进的学习路径： 设计合理的章节安排，使读者能够由浅入深，逐步掌握复杂概念。 强调实际操作： 大量代码示例，鼓励读者动手实践，亲身体验R语言的强大功能。 结语 时间序列分析是一门充满挑战且极具价值的学科。本书旨在成为您探索时间序列数据的可靠向导，通过R语言这把强大的钥匙，开启您对时间序列数据理解与应用的新篇章。我们相信，通过本书的学习，您将能够更加自信地驾驭随时间变化的数据，从中发现规律，洞察未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的组织结构非常具有逻辑性，它仿佛是为构建一个完整的、可复用的时间序列分析工作流而设计的。开篇打下了坚实的理论基础后，作者迅速转入了对经典分解方法（如STL分解）的详细阐述，并着重讨论了季节性对预测准确性的影响。随后，它系统地构建了一个从数据探索到最终模型部署的完整框架。我特别赞赏书中对于“预处理的重要性”这一环节的强调，包括异常值处理、缺失值插补以及数据转换策略的选择，这些细节往往是决定项目成败的关键。对于初学者来说，能看到如此详尽的“脚手架式”指导是极其宝贵的。它提供的R代码不仅仅是孤立的片段，而是可以串联起来形成一个完整的项目脚本，这极大地节省了我在实际项目中搭建环境和调试代码的时间。这本书的实用性和系统性，使其成为了我工作台面上出现频率最高的参考书之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种对数据分析有浓厚兴趣，但又苦于理论知识相对薄弱的初学者量身打造的！它从最基础的随机过程讲起，深入浅出地剖析了时间序列分析的各种核心概念，比如平稳性、自相关函数这些听起来高深莫测的东西，作者都能用非常生活化的例子来解释，让我一下子就抓住了重点。而且，它不是那种干巴巴的纯理论书籍，而是紧密结合实际操作，每讲完一个理论点，马上就会展示如何在R语言环境中实现相应的分析步骤。书中对R语言中各个关键包的使用方法讲解得极其细致，从数据导入、清洗到模型拟合与诊断，每一步都有清晰的代码示例和注释，对于我这种需要边学边练的人来说，简直是福音。我特别喜欢它在案例选择上的独到眼光，那些案例数据都非常贴近现实商业环境，让我能真切体会到时间序列分析在预测未来趋势、识别异常波动中的强大威力，这比单纯看公式要受用得多。这本书的结构设计也非常合理，循序渐进，让人很有成就感地一步步掌握这门技术，绝对值得推荐给所有想系统学习时间序列分析的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在深度和广度上都远超出了我的预期。它不仅仅停留在简单的ARMA/ARIMA模型介绍上，而是花了大量的篇幅来探讨更复杂的非线性模型，比如GARCH族模型在金融时间序列波动率建模中的应用，以及状态空间模型和卡尔曼滤波的原理与实践。这些内容在很多入门教材中都是一笔带过，但这本书却提供了扎实而详尽的推导过程，同时不忘将理论与R实现紧密结合。我尤其欣赏作者在处理实际数据时的严谨态度，比如如何进行残差诊断、如何选择最优模型阶数（AIC/BIC准则的应用），以及如何处理多变量时间序列的协整问题。这种面面俱到的覆盖，让我感觉自己像是上了一堂由顶级专家亲自授课的研究生课程，学到的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”。对于有一定基础，希望向专业研究方向深入的读者来说，这本书无疑是一本极具参考价值的案头宝典，代码质量之高，逻辑之清晰，令人赞叹。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我过去尝试过几本时间序列的书，但总觉得要么过于晦涩难懂，要么就是R语言的代码部分写得像黑盒操作，让人摸不着头脑。这本书彻底改变了我的看法。它的文字风格非常平易近人，即便是涉及复杂的概率论基础，作者也能用一种鼓励探索的语气来引导读者。最让我感到惊喜的是，它对数据可视化的重视程度非常高。在每一个分析环节，书中都会展示如何利用R的强大绘图能力（特别是ggplot2的应用）来直观地呈现时间序列的趋势、季节性和残差分布。这种“眼见为实”的学习方式，极大地提升了我对模型有效性的判断力。我不再是盲目地套用公式，而是学会了如何通过图表来“阅读”数据背后的故事。对于希望将理论知识转化为强大可视化报告的职场人士来说，这本书的实践指导价值是无可替代的。它教会了我如何用R语言讲述一个完整的数据分析故事。

评分☆☆☆☆☆

从一个有着多年数据分析经验的从业者角度来看，这本书的价值在于其对现代统计实践的紧密贴合。它没有沉湎于陈旧的分析方法，而是重点介绍了诸如时间序列的高频数据处理、时间序列机器学习方法（如利用神经网络进行预测的初步探讨）以及多尺度分析等前沿领域。书中对如何使用R的`xts`和`zoo`等核心包进行高效的时间序列数据管理进行了详尽的介绍，这对于处理海量金融或物联网数据至关重要。更值得称道的是，作者在讲解模型局限性时毫不避讳，清晰地指出了不同方法适用的场景和可能产生的偏差，这体现了极高的学术诚信和实战经验。它不仅教会我如何跑出结果，更教会我如何批判性地审视结果，这才是从“操作员”蜕变为“分析师”的关键一步。我强烈推荐给那些渴望跟上行业最新趋势的专业人士。