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 2025

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王燕 編

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
• 應用統計

店鋪： 火把圖書專營店

齣版社： 中國人民大學

ISBN：9787300209395

商品編碼：24699885350

開本：16

齣版時間：2015-09-01

基本信息

• 商品名稱：時間序列分析--基於R/基於R應用的統計學叢書
• 作者：編者:王燕
• 定價：35
• 齣版社：中國人民大學
• ISBN號：9787300209395

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2015-09-01
• 印刷時間：2015-09-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：257
• 字數：368韆字

內容提要

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**特殊 的、自成體係的一套分析方法。王燕編著的《時間序 列分析--基於R》的定位是大學本科生的時間序列分 析入門教材。根據這個定位，本書主要涵蓋時間序列 分析*基礎、*實用的核心知識點。
    

目錄

**章 時間序列分析簡介
1.1 引言
1.2 時間序列的定義
1.3 時間序列分析方法
1.3.1 描述性時序分析
1.3.2 統計時序分析
1.4 R簡介
1.4.1 R的特點
1.4.2 R的安裝
1.4.3 R語言基本規則
1.4.4 生成時間序列數據
1.4.5 時間序列數據的處理
1.4.6 時間序列數據導齣
1.5 習題
第2章 時間序列的預處理
2.1 平穩時間序列
2.1.1 特徵統計量
2.1.2 平穩時間序列的定義
2.1.3 平穩時間序列的統計性質
2.1.4 平穩時間序列的意義
2.2 時序圖與自相關圖
2.2.1 時序圖
2.2.2 繪製序列自相關圖
2.3 平穩性的檢驗
2.3.1 時序圖檢驗
2.3.2 自相關圖檢驗
2.4 純隨機性檢驗
2.4.1 純隨機序列的定義
2.4.2 白噪聲序列的性質
2.4.3 純隨機性檢驗
2.5 習題
第3章 平穩時間序列分析
3.1 方法性工具
3.1.1 差分運算
3.1.2 延遲算子
3.1.3 綫性差分方程
3.2 ARMA模型的性質
3.2.1 AR模型
3.2.2 MA模型
3.2.3 ARMA模型
3.3 平穩序列建模
3.3.1 建模步驟
3.3.2 樣本自相關係數與偏自相關係數
3.3.3 模型識彆
3.3.4 參數估計
3.3.5 模型檢驗
3.3.6 模型優化
3.4 序列預測
3.4.1 綫性預測函數
3.4.2 預測方差*小原則
3.4.3 綫性*小方差預測的性質
3.5習題
第4章 非平穩序列的確定性分析
4.1 時間序列的分解
4.1.1 word分解定理
4.1.2 cramer分解定理
4.2 確定性因素分解
4.3 趨勢分析
4.3.1 趨勢擬閤法
4.3.2 平滑法
4.4 季節效應分析
4.5 綜閤分析
4.6 習題
第5章 非平穩序列的隨機分析
5.1 差分運算
5.1.1 差分運算的實質
5.1.2 差分方式的選擇
5.1.3 過差分
5.2 ARIMA模型
5.2.1 ARIMA模型的結構
5.2.2 ARIMA模型的性質
5.2.3 ARIMA模型建模
5.2.4 ARIMA模型預測
5.2.5 疏係數模型
5.2.6 季節模型
5.3 殘差自迴歸模型
5.3.1 模型結構
5.3.2 殘差自相關檢驗
5.3.3 殘差自相關模型擬閤
5.4 異方差的性質
5.4.1 異方差的影響
5.4.2 異方差的直觀診斷
5.5 方差齊性變換
5.6 條件異方差模型
5.6.1 ARCH模型
5.6.2 GARCH模型
5.6.3 GARCH的衍生模型
5.7 習題
第6章 多元時間序列分析
6.1 平穩多元序列建模
6.2 虛假迴歸
6.3 單位根檢驗
6.3.1 DF檢驗
6.3.2 ADF檢驗
6.4 協整
6.4.1 單整與協整
6.4.2 協整檢驗.
6.5 誤差修正模型
6.6 習題
附 錄
參考文獻

探索時間之河的脈絡：一本深入淺齣的時間序列分析指南 引言 在我們日常生活的諸多領域，從經濟預測到環境監測，再到生物醫學研究，數據往往呈現齣隨著時間推移而變化的規律。這些隨時間演變的數據，我們稱之為“時間序列數據”。理解和分析這些數據，從中挖掘有價值的信息，預測未來的趨勢，已成為現代科學研究和實際應用中的關鍵挑戰。本書《時間序列分析——基於R/基於R應用的統計學叢書》正是為瞭係統地、深入淺齣地帶領讀者走進時間序列分析的奇妙世界而精心編寫。我們將不僅僅是介紹理論，更將強調實踐，通過強大的R語言工具，讓讀者能夠親手操作，感受時間序列分析的魅力與力量。 核心內容概覽 本書的主旨在於，通過理論與實踐相結閤的方式，使讀者掌握時間序列數據的基本概念、常用模型、分析方法以及在實際問題中的應用。我們將從最基礎的時間序列數據特性齣發，逐步深入到各種復雜模型的構建和解釋。 第一部分：時間序列分析的基石 在本書的開篇，我們將為讀者構建堅實的時間序列分析理論基礎。 時間序列數據的特性與可視化： 首先，我們將深入探討時間序列數據所獨有的特性，例如趨勢性、季節性、周期性以及隨機波動。理解這些特性是進行後續分析的前提。我們將詳細介紹如何運用R語言中的各種繪圖函數，如`plot()`, `ts.plot()`, `acf()`, `pacf()`等，來直觀地展示這些特性。通過豐富的圖示，讀者將學會如何“讀懂”一張時間序列圖，並從中初步判斷數據的性質。 平穩性：理論與檢驗： 平穩性是許多經典時間序列模型的重要假設。我們將詳細解釋嚴平穩和弱平穩的概念，並著重介紹如何利用統計檢驗方法（如ADF檢驗、PP檢驗）在R中進行平穩性檢驗。理解平穩性對於模型的選擇和解釋至關重要，我們將通過實際案例演示檢驗的過程和結果解讀。 分解與重構： 許多時間序列可以被分解為趨勢、季節和殘差三個部分。本書將介紹幾種經典的時間序列分解方法，如加法模型和乘法模型，並演示如何在R中實現這些分解。通過分解，我們可以更好地理解時間序列的長期變化、周期性波動以及偶然因素的影響。 第二部分：經典時間序列模型 在掌握瞭基礎概念後，我們將係統地介紹一係列經典的、被廣泛應用的時間序列模型。 自迴歸（AR）模型： 自迴歸模型是時間序列分析中最基礎的模型之一。我們將解釋AR(p)模型的原理，即當前觀測值可以錶示為過去p個觀測值的綫性組閤。本書將詳細介紹如何選擇AR模型的階數p，以及如何在R中擬閤和診斷AR模型。 移動平均（MA）模型： 移動平均模型與AR模型相對應，其核心思想是當前觀測值是過去若乾個隨機誤差項的綫性組閤。我們將解釋MA(q)模型的數學形式，並展示如何在R中進行MA模型的參數估計和模型檢驗。 自迴歸移動平均（ARMA）模型： ARMA模型結閤瞭AR和MA模型的優點，能夠更靈活地描述時間序列的動態。我們將深入講解ARMA(p,q)模型的結構，並提供在R中應用`arima()`函數進行ARMA模型擬閤的詳細步驟。 差分模型（ARIMA）： 許多非平穩時間序列可以通過差分運算轉化為平穩序列，然後使用ARMA模型進行建模。本書將重點介紹ARIMA(p,d,q)模型，其中d錶示差分的階數。我們將詳細闡述差分在平穩化過程中的作用，並提供在R中構建和應用ARIMA模型的實用技巧。 季節性ARIMA（SARIMA）模型： 考慮到許多時間序列數據同時存在季節性和非季節性成分，SARIMA模型應運而生。我們將詳細介紹SARIMA模型的結構，以及如何利用R中的`auto.arima()`函數自動識彆和擬閤SARIMA模型。 第三部分：現代時間序列模型與進階應用 除瞭經典的綫性模型，本書還將觸及一些現代化的、更強大的時間序列分析模型，並探討其在實際問題中的應用。 條件異方差模型（ARCH/GARCH）： 許多金融時間序列呈現齣“波動聚集”的特性，即大的波動之後往往伴隨大的波動，小的波動之後往往伴隨小的波動。ARCH和GARCH模型正是為捕捉這種波動性而設計的。我們將深入解析ARCH(q)和GARCH(p,q)模型的原理，並演示如何在R中利用`rugarch`等包進行建模和分析。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 狀態空間模型是一種非常通用的時間序列建模框架，它能夠描述觀測值和潛在的係統狀態之間的關係。卡爾曼濾波是處理狀態空間模型的核心算法。我們將介紹狀態空間模型的基本思想，以及如何在R中使用`dlm`等包實現卡爾曼濾波，用於參數估計、狀態預測和模型診斷。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 當我們需要分析多個相互關聯的時間序列時，VAR模型就顯得尤為重要。VAR模型能夠描述不同時間序列之間的動態依賴關係。本書將介紹VAR模型的構建、解釋以及在R中的應用，例如用於經濟變量之間的聯動分析。 時間序列預測： 預測是時間序列分析的核心目標之一。我們將詳細探討各種預測方法，包括點預測和區間預測。本書將重點介紹如何利用已建立的時間序列模型進行未來值的預測，並評估預測的準確性。我們將展示如何在R中計算和可視化預測區間，以及如何使用常見的評估指標（如RMSE, MAE, MAPE）來衡量預測效果。 異常值檢測與處理： 時間序列數據中可能存在異常值，這些異常值會嚴重影響模型的擬閤和預測。我們將介紹識彆和處理時間序列中異常值的常用方法，並在R中提供相應的實現。 第四部分：R語言在時間序列分析中的實踐 本書最大的亮點之一在於其強大的R語言實踐導嚮。 R語言基礎與常用包： 我們將假設讀者具備一定的R語言基礎，但仍會迴顧並介紹一些在時間序列分析中特彆重要的R函數和數據結構（如`ts`對象）。同時，我們將重點介紹幾個強大的R包，如`forecast`、`tseries`、`zoo`、`xts`、`rugarch`、`dlm`等，並提供大量代碼示例，演示如何使用這些包來完成數據加載、清洗、可視化、模型擬閤、預測和評估等各項任務。 案例研究： 為瞭讓讀者更好地理解理論知識和R語言的應用，本書將包含多個真實世界或模擬的案例研究。這些案例將覆蓋不同領域，如： 經濟學： 分析股票價格、通貨膨脹率、GDP等時間序列數據，進行趨勢預測和波動性分析。 環境科學： 分析氣溫、降雨量、汙染物濃度等時間序列數據，研究氣候變化趨勢和短期預測。 生物醫學： 分析心率、血壓、基因錶達量等時間序列數據，研究生理信號的動態變化。 市場營銷： 分析銷售數據、廣告投入等時間序列，進行銷量預測和營銷策略優化。 學習目標與讀者收益 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解時間序列數據的基本概念和特性。 熟練掌握各種經典和現代時間序列模型的原理和應用。 精通使用R語言進行時間序列數據的可視化、建模、分析和預測。 能夠獨立運用時間序列分析方法解決實際問題。 提升數據驅動的決策能力。 本書特色 理論與實踐並重： 嚴謹的理論闡述與大量的R語言代碼示例相結閤，幫助讀者“學以緻用”。 內容係統全麵： 從基礎概念到前沿模型，覆蓋瞭時間序列分析的絕大部分核心內容。 案例豐富多樣： 跨領域、多維度的案例研究，展示瞭時間序列分析的廣泛應用前景。 循序漸進的學習路徑： 設計閤理的章節安排，使讀者能夠由淺入深，逐步掌握復雜概念。 強調實際操作： 大量代碼示例，鼓勵讀者動手實踐，親身體驗R語言的強大功能。 結語 時間序列分析是一門充滿挑戰且極具價值的學科。本書旨在成為您探索時間序列數據的可靠嚮導，通過R語言這把強大的鑰匙，開啓您對時間序列數據理解與應用的新篇章。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更加自信地駕馭隨時間變化的數據，從中發現規律，洞察未來。

評分☆☆☆☆☆

從一個有著多年數據分析經驗的從業者角度來看，這本書的價值在於其對現代統計實踐的緊密貼閤。它沒有沉湎於陳舊的分析方法，而是重點介紹瞭諸如時間序列的高頻數據處理、時間序列機器學習方法（如利用神經網絡進行預測的初步探討）以及多尺度分析等前沿領域。書中對如何使用R的`xts`和`zoo`等核心包進行高效的時間序列數據管理進行瞭詳盡的介紹，這對於處理海量金融或物聯網數據至關重要。更值得稱道的是，作者在講解模型局限性時毫不避諱，清晰地指齣瞭不同方法適用的場景和可能産生的偏差，這體現瞭極高的學術誠信和實戰經驗。它不僅教會我如何跑齣結果，更教會我如何批判性地審視結果，這纔是從“操作員”蛻變為“分析師”的關鍵一步。我強烈推薦給那些渴望跟上行業最新趨勢的專業人士。

評分☆☆☆☆☆

這本書的組織結構非常具有邏輯性，它仿佛是為構建一個完整的、可復用的時間序列分析工作流而設計的。開篇打下瞭堅實的理論基礎後，作者迅速轉入瞭對經典分解方法（如STL分解）的詳細闡述，並著重討論瞭季節性對預測準確性的影響。隨後，它係統地構建瞭一個從數據探索到最終模型部署的完整框架。我特彆贊賞書中對於“預處理的重要性”這一環節的強調，包括異常值處理、缺失值插補以及數據轉換策略的選擇，這些細節往往是決定項目成敗的關鍵。對於初學者來說，能看到如此詳盡的“腳手架式”指導是極其寶貴的。它提供的R代碼不僅僅是孤立的片段，而是可以串聯起來形成一個完整的項目腳本，這極大地節省瞭我在實際項目中搭建環境和調試代碼的時間。這本書的實用性和係統性，使其成為瞭我工作颱麵上齣現頻率最高的參考書之一。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書在深度和廣度上都遠超齣瞭我的預期。它不僅僅停留在簡單的ARMA/ARIMA模型介紹上，而是花瞭大量的篇幅來探討更復雜的非綫性模型，比如GARCH族模型在金融時間序列波動率建模中的應用，以及狀態空間模型和卡爾曼濾波的原理與實踐。這些內容在很多入門教材中都是一筆帶過，但這本書卻提供瞭紮實而詳盡的推導過程，同時不忘將理論與R實現緊密結閤。我尤其欣賞作者在處理實際數據時的嚴謹態度，比如如何進行殘差診斷、如何選擇最優模型階數（AIC/BIC準則的應用），以及如何處理多變量時間序列的協整問題。這種麵麵俱到的覆蓋，讓我感覺自己像是上瞭一堂由頂級專傢親自授課的研究生課程，學到的不僅僅是“怎麼做”，更是“為什麼這麼做”。對於有一定基礎，希望嚮專業研究方嚮深入的讀者來說，這本書無疑是一本極具參考價值的案頭寶典，代碼質量之高，邏輯之清晰，令人贊嘆。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我過去嘗試過幾本時間序列的書，但總覺得要麼過於晦澀難懂，要麼就是R語言的代碼部分寫得像黑盒操作，讓人摸不著頭腦。這本書徹底改變瞭我的看法。它的文字風格非常平易近人，即便是涉及復雜的概率論基礎，作者也能用一種鼓勵探索的語氣來引導讀者。最讓我感到驚喜的是，它對數據可視化的重視程度非常高。在每一個分析環節，書中都會展示如何利用R的強大繪圖能力（特彆是ggplot2的應用）來直觀地呈現時間序列的趨勢、季節性和殘差分布。這種“眼見為實”的學習方式，極大地提升瞭我對模型有效性的判斷力。我不再是盲目地套用公式，而是學會瞭如何通過圖錶來“閱讀”數據背後的故事。對於希望將理論知識轉化為強大可視化報告的職場人士來說，這本書的實踐指導價值是無可替代的。它教會瞭我如何用R語言講述一個完整的數據分析故事。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種對數據分析有濃厚興趣，但又苦於理論知識相對薄弱的初學者量身打造的！它從最基礎的隨機過程講起，深入淺齣地剖析瞭時間序列分析的各種核心概念，比如平穩性、自相關函數這些聽起來高深莫測的東西，作者都能用非常生活化的例子來解釋，讓我一下子就抓住瞭重點。而且，它不是那種乾巴巴的純理論書籍，而是緊密結閤實際操作，每講完一個理論點，馬上就會展示如何在R語言環境中實現相應的分析步驟。書中對R語言中各個關鍵包的使用方法講解得極其細緻，從數據導入、清洗到模型擬閤與診斷，每一步都有清晰的代碼示例和注釋，對於我這種需要邊學邊練的人來說，簡直是福音。我特彆喜歡它在案例選擇上的獨到眼光，那些案例數據都非常貼近現實商業環境，讓我能真切體會到時間序列分析在預測未來趨勢、識彆異常波動中的強大威力，這比單純看公式要受用得多。這本書的結構設計也非常閤理，循序漸進，讓人很有成就感地一步步掌握這門技術，絕對值得推薦給所有想係統學習時間序列分析的朋友們。