时间序列分析及应用

出版时间：2011-1  出版社：机械工业出版社  作者：Jonathan D.Cryer,Kung-Sik Chan  页数：350  译者：潘红宇 等  
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内容概要

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。    本书的一大特点是采用R语言来作图和分析数据，书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。作者还为本书制作了大量新增或增强的-函数，可以从www卜projectorg的7SA程序包中找到。此外．每一章的R命令脚本文件，可从www stat uiowa edu／一kchan／TSA.htm下载。    本书的另一特点是包含很多有用的附录．例如，回顾了有关期望、方差、协方差、相关系数等概念．筒述了条件期望的性质以及最小均方误差预测等内容，这些附录有利于关心技术细节的读者深入了解相关内容．

作者简介

　　Jonathan D Cryer美国艾奥瓦大学统计与精算学系退休教授。他是美国统计学会会士，获得过艾奥瓦大学教学奖。除本书外，他还与人合蓍有Statistics for Business：Dat,Analysis and Modelingfsecond Edition)、Minitab Handbook(Fifth Editiom、ElectronlCompaniontoStatlst

书籍目录

译者序前言 第1章  引论  1.1  时间序列举例  1.2  建模策略    1.3  历史上的时间序列图    1.4  本书概述    习题  第2章  基本概念  2.1  时间序列与随机过程    2.2  均值、方差和协方差  2.3  平稳性  2.4  小结  习题  附录A  期望、方差、协方差和相关系数第3章  趋势    3.1  确定性趋势与随机趋势  3.2  常数均值的估计    3.3  回归方法  3.4  回归估计的可靠性和有效性  3.5  回归结果的解释    3.6  残差分析  3.7  小结  习题第4章  乎稳时间序列模型  　4.1  一般线性过程　4.2  滑动乎均过程  　4.3  自回归过程　4.4  自回归滑动平均混合模型　4.5  可逆性　4.6  小结　习题　附录B  AR(2)过程的平稳域　附录C  ARMA(p，g)模型的自相关函数.第5章  非平稳时间序列模型    5.1  通过差分平稳化    5.2  ARIMA模型    5.3  ARIMA模型中的常数项    5.4  其他变换  5.5  小结  习题  附录D  延迟算子第6章  模型识别    6.1  样本自相关函数的性质  6.2  偏白相关函数和扩展的自相关函数  6.3  对一些模拟的时间序列数据的识别  6.4  非平稳性  6.5  其他识别方法  6.6  一些真实时间序列的识别  6.7  小结  习题第7章  参数估计  7.1  矩估计    7.2  最小二乘估计  7.3  极大似然与五条件最小二乘  7.4  估计的性质一  7.5  参数估计例证  7.6  自助法估计ARIMA模型    7.7  小结    习题  第8章  模型诊断　8.1  残差分析  　8.2  过度拟合和参数冗余　8.3  小结　习题  第9章  预测　9.1  最小均方误差预测　9.2  确定性趋势　9.3  ARIMA预测　……第10章　季节模型第11章　时间序列回归模型第12章　异议差时间序列模型第13章　谱分析入门第14章　谱估计第15章　门限模型参考答案

章节摘录

版权页：插图：通过一系列时间点上的观测来获取数据是司空见惯的活动.在商业上，我们会观测周利率、日股票闭盘价、月价格指数、年销售量等.在气象上，我们会观测每天的最高温度和最低温度、年降水与干旱指数、每小时的风速等,在农业上，我们会记录每年作物和牲畜产量、土壤侵蚀、出口销售等方面的数字.在生物科学上，我们会观测每毫秒心电活动的状况.在生态学上，我们会记录动物种群数量的变动情况.实际上，需要研究时间序列的领域是难以罗列的时间序列分析的目的一般有两个方面：一是认识产生观测序列的随机机制，即建立数据生成模型；二是基于序列的历史数据，也许还要考虑其他相关序列或因素，对序列未来的可能取值给出预测或预报。本章将从广泛的应用领域中，介绍一些时间序列的实例。时间序列及其模型的一个独特的性质是，通常我们不能假定观测值独立取自同一总体（例如，取自均值不同的总体），时间序列分析的要点是研究具有相关性质的模型。

用户评论 (总计104条)

•   时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）内容偏高级操作，学习了一段时间，对时间序列分析介绍较多
•   内容简洁明了。就是有些推导不是特别明确。
  每章后面都有很多练习。但是没有答案。
  算是时间序列分析入门级的书了
•   对于非统计专业对时间序列感兴趣的人可以读，不要害怕数学公式，与R语言的结合只有自己动手才是王道
•   时间序列预测的应用范围很广 很喜欢
•   这本书是作为我们的教材使用的，对于刚刚接触时间序列方面的还是很有用的。另外，书的质量也不错，纸张很滑，头天下午订单，第二天中午就到了，很快！
•   用R语言做时间序列可以看这本书，非常实用，讲解清楚，内容全面
•   很不错 学习时间序列必备 尤其和r语言结合到一起
•   使用R学习时间序列的好书，很详细的讲述了各方面的知识，但是有点难度，还在啃当中
•   用R软件讲解时间序列的专门书籍，推荐
•   听好的，时间序列的确挺难的，
•   比较权威的一本时间序列的教材，全面，不过略有面面俱到的不足，最好先学学随机过程以后再看这个。
•   非常好的时间序列参考书
•   国内少见的关于时间序列与R结合的好书。
•   这本书正准备开始读，感觉每章书后练习题很丰富。附录中还有R语言入门，比较详细的说，就是答案不知道有没有配套习题，等看完再来评价。
•   学习数据分析，必须考虑一下
•   这本书很有用，但是需要有概率统计方面的知识哦
•   写得比较专业，公式多，但是不这样的估计也不好弄明白arima和tar
•   书的内容很好···每一个例子下面都有相应的R语言··自己可以输入
•   这本书，对于作变形分析预报的辅导书，相当好用。
•   不错，挺好的书，挺有用处
•   内容挺好,还有R语言介绍
•   开始只大体看了下封面还担心是英文的，但是拿到手里发现安全是白担心了，书的内容有浅到深，对于我这样的只有一点点基础的初学者来说非常合适。
•   这是我这学期学的最难的一门课
•   必须顶，很好的书，但是难度大，适合有基础的人学习
•   此书理论与应用具备，还有R程序，非常好。
•   质量很好，内容经典，
•   书包装的很好，内容也不错
•   粗略的翻了翻，内容相当棒
•   内容全面，和我想的一样好
•   内容和质量都很好，到货很快。
•   老师推荐 值得一看 内容很全面 写论文用
•   内容不错，由浅入深，很适合初学者
•   很实用 内容很好
•   内容很好，得仔细的学习。。
•   这本书在图书馆看了，感觉不错，才在当当网买的
•   这本书对来说，有些偏理论了
•   看起来应该是还不错的一本书
•   包装得很好这本书里还有R软件的代码，不错哟！
•   适合初学者，很经典的书
•   不错的书，正在慢慢读
•   包装很好！书还有包膜，而且书本身质量也很好。第二天就到货了。。
•   快递快，书也挺好。上课用的。
•   书是上课用的，经典，好好学吧，加油
•   我们作为教材使用
•   很实用，可以用到matlab里面
•   好书，比较高深，需要细读
•   帮别人买的，自己看不懂这玩意儿……
•   外国人的东西真的很棒
•   我本来想作为R的基础知识来学习的，结果太难了！
•   用十分之一的英文版的价钱就能买到中文版的书籍，在国内真好！
•   读了部分章节，讲的挺有深度的。不适合初学者，对数学要求高。
•   太好了，买吧
•   很好~推荐买
•   送货很快，没有磨损，5分
•   还没读呢！！！
•   质量还好，正版图书
•   uocuo
•   挺实用的书籍
•   仔细研读一下
•   很适用于学生，尤其是是研究生
•   很经典，翻译的不错
•   书后有较为详细的R的用法和部分程序，还行
•   值得看不错
•   本书从专业角度讲，已经满足了时间序列理论方法应用及软件实现的多重需求，值得一读。
•   时间序列分析要学好真的不容易
•   书的纸张质量有点差，看目录，和老师授课内容应该能对应上
•   对于这个较先进的主题出个专门的书，很好；而且是用R语言作为例子。但是有些死板，不够通俗易懂
•   特别是用R语言，所以对学R的人是不错的选择
•   结合R语言，有特色
•   统计方便的，用语金融数学
•   一本很好的理论兼应用的书籍，可以作为很好的参考
•   内容没仔细看，应该还不错吧。老师说翻译的挺好。
•   书很好，还没来得及看。
•   是我想要的书，质量还可以
•   学过之后，感觉挺难的，一个学期似乎不够用！
•   还可以，值得看一下。
•   借了一本英文版的，没耐心看，就买本中文的看看吧
•   知识很明白
•   买后悔了，自己居然看不懂，看得头大，不知道怎么用。
•   当教材用，应该不错的
•   书当然不错
•   不错，就是有点简略
•   老外写的东西，例子较多，还不错
•   时间序列上的一些基本方法都讲到了，不过不看好大多数时间序列的传统方法，但是对学习时间序列的建模方法以及R的time还是不错的
•   需要一定的统计学基础
•   书 刚刚到手 都没有一天 就将价！浪费了五块多！
•   这是一本不错的时间序列入门书籍，书中的例子只要调用包就可以直接操作，可以对时间序列有一个整体的理解，可读性强。 书中的翻译，有部分地方并不完善，主要是语言习惯的限制。个人建议如果英语可以的话，可以参照英文的来看，毕竟数学书，用的符号世界都一样，叙述相对也不多。 阅读时，可以先看书的开篇及篇末，简单了解下书中例子的使用，这样阅读可以不那么乏味；阅读单章时，建议先看章首的引语和章末的总结以及部分章节的附录，可有助于知识整体把握。不建议跳读章节，如果个人基础较好，可以简单的把书过一遍，书中的例子说过一次是不会再讲的，跳读时可能会觉得书中有的地方写的突兀。
•   老师要求的教材，由于是世界级学者编著的，里面很多内容都看不懂，不过如果从专业的角度看，这本书真的不错。
•   本书基本就是作者对于自己的TSA包的详细说明
•   R语言是GNU的，并且作者的数据都放在了TSA的package里面。可以在线加载到R里面，模型很容易被再现出来，很方便。
•   通篇的各种奇怪数据符号，各种专业名词，不带解释直接上，不是给我这样普通人看的，
•   这本书挺好的 应用性很强
•   书皮都烂了。以前买书好像记得都有盒子装起来送过来，现在就用一个塑料纸包起来。我打开一看，书皮都烂掉了！值得肯定的是书的质量和亚马逊送货的速度。但是如果因为个别快递员不用心而影响亚马逊的整体服务质量，这这是得不偿失！
•   理论讲解系统，全面。代码持保留意见。
•   翻译的虽然有些地方语言不通，不过总体质量不错。全跟下来了，收益多多！
•   蛮喜欢，质量不错的。
•   这本书对学习时间序列及以后的应用十分重要，该书质量不错，快递也很给力，第二天就收到了，开心
•   挺不错的，还有独立包装
•   纸质好，印刷清晰，适合读一读
•   很好，很适合给本科生