应用时间序列分析

出版者:科学

作者:王振龙

页数:250

出版时间:2007-5

价格:22.00元

isbn号码:9787030188854

具体描述

《应用时间序列分析》是根据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)》所设计的课程体系和教学内容编写的。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。全书分10章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，各章均附有思考与练习，书后还附有例题用的数据。本书配有教学光盘，光盘中备有例题的SAS程序、PowerPoint教学课件和部分思考与练习答案，便于教师组织教学和学生进行学习。

《应用时间序列分析》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，更是一本必备的入门教材。本书由王振龙、胡永宏主编。

用户评价

这部书，说实话，拿到手里的时候，我确实是带着点儿好奇和些许的忐忑。毕竟，时间序列这个领域，听起来就让人觉得头大，充满了各种复杂的数学公式和晦涩难懂的理论。我本来是做市场营销的，对数据分析的要求更多的是直观和实用，所以对这种偏理论性的书籍，我总有点儿敬而远之。但是，这本书的排版和内容组织，意外地给了我一种“可以一试”的感觉。它的章节划分非常清晰，从最基础的概念讲起，一步步引导读者进入更深层次的分析模型。我特别欣赏它在引入复杂概念时，总能配上一个非常贴近实际的例子，比如用历史股价波动来解释自回归模型（AR），或者用季节性销售数据来展示移动平均（MA）的威力。虽然我对数学部分的内容理解得还不够透彻，但光是跟着作者的思路梳理了整个分析流程，我就感觉自己的思维框架被重新构建了一遍。它没有把我当成一个高深的统计学家，而是把我视作一个渴望解决实际问题的探索者。尤其是在数据预处理和模型检验这部分，作者的细致程度让人印象深刻，很多教科书上会一笔带过的地方，它都做了详尽的说明，这对于我这种需要动手操作的人来说，简直是福音。读完前几章，我仿佛已经掌握了一套解决常见时间序列问题的“工具箱”，虽然工具本身还需要时间去磨合，但至少我知道工具在哪里，该怎么用了。

如果要用一个词来概括这本书带给我的感受，那就是“系统性赋能”。它不仅仅是传授了分析工具，更重要的是，它培养了一种严谨的、结构化的思维模式。在阅读过程中，我发现自己看待任何序列数据的方式都发生了潜移默化的改变——我不再只关注表面的趋势，而是会本能地去思考其背后的自相关性、季节性周期以及潜在的外部冲击。书中关于多变量时间序列分析的部分，尤其是向量自回归（VAR）模型的介绍，让我对宏观经济数据和跨市场关联性的理解上升到了一个新的高度。作者通过详尽的步骤指导，将VAR模型从理论到实际操作的每一个环节都梳理得井井有条，包括协整检验、格兰杰因果检验的应用等，每一个关键步骤都附带了作者的经验之谈。读完后，我感觉自己仿佛完成了一次系统的“内功修炼”，理论基础扎实了，实战能力也得到了显著提升，对于未来处理更复杂的、包含多个相互作用变量的时间序列数据，我已经不再感到无从下手了。

这本书的排版和结构设计，简直是教科书级别的典范。我是一个视觉驱动型学习者，对于那些文字密密麻麻、图表模糊不清的书籍，我总是提不起兴趣。这本书则完全不同。它的版式非常“呼吸”，留白恰到好处，使得即使是阅读那些稍显复杂的公式推导，眼睛也不会感到疲劳。图表清晰锐利，颜色搭配得当，每一个示意图似乎都在主动地向读者传达信息，而不是仅仅作为文字的附属品。更值得称赞的是，作者在引入新的数学工具时，总是会用一个简短的“背景知识回顾”或“必备前提”的小框来提示读者，这极大地降低了跨学科阅读的门槛。我以前总是需要不停地翻阅其他概率论或统计学的参考书来复习背景知识，而这本书几乎将所有必要的基石知识都整合在需要的时候呈现出来。这不仅节省了时间，更重要的是，它维持了阅读的连贯性和沉浸感，让人能够心无旁骛地专注于时间序列分析的核心逻辑。

老实说，我这本书并不是我时间序列学习的起点，在此之前我已经翻阅过几本英文原版教材，但大多都因为其过于学术化和缺乏操作指导而中途放弃。这本书最大的魅力，在于它成功地架起了一座连接理论深度与实际应用广度的桥梁。它的案例选择非常贴合现代数据分析的趋势，不像有些老旧的教材，还在用一些几十年前的金融数据做演示。我读到关于处理高频交易数据和网络流量波动的部分时，感触尤其深。作者在讲解非线性模型时，并没有故作高深地堆砌复杂的数学推导，而是着重强调了在实际应用场景中，如何判断一个非线性模型是否比线性模型更适用，以及如何解释其结果。这一点非常关键，因为在商业环境中，我们更关心“能解决问题”而不是“数学上最优雅”。书中对模型诊断的讲解也极其到位，特别是对残差的检验，作者细致地列出了各种图表和统计检验方法的应用场景和局限性，这使得我在实际操作中，能更有信心地去判断自己模型的可靠性，而不是盲目地相信拟合度高的数字。

这本书的行文风格，在我看来，简直就是一场与作者的“深度对话”。它不像那种冷冰冰的教材，一页接一页地堆砌公式和定理，让人读完后只剩下一堆公式的碎片。相反，它更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫的时候，会轻描淡写地给你一个提示，然后让你自己去探索其中的奥妙。我尤其喜欢作者在阐述一些经典模型，比如ARIMA家族时所展现出的那种“演化论”的观点。它不是直接把最终的模型砸在你面前，而是让你体会到，为什么需要从AR到ARMA，再到ARIMA的每一步演进。这种历史的脉络感，让那些原本生硬的概念突然变得有了“生命”。我记得有一段讲到平稳性的重要性，作者用了非常形象的比喻，将非平稳的时间序列比作“一匹脱缰的野马”，如果你不先给它套上缰绳（差分），任何试图预测它的努力都将是徒劳的。这种生动的描述，远比干巴巴的数学定义来得有效。而且，书中对于一些模型参数的选择和敏感性分析，也给出了非常务实的建议，而不是停留在理论上的“最优解”。这种对现实复杂性的尊重，让这本书的实用价值大大提升。

还行吧，还是没讲究竟

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可以。

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