时间序列分析 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国人民大学出版社

作者:詹姆斯·D·汉密尔顿 (James D.Hamilton)

出品人:

页数:926

译者:夏晓华

出版时间:2015-1-1

价格:CNY 118.00

装帧:平装

isbn号码:9787300202136

丛书系列:经济科学译丛

图书标签:

时间序列
统计学
计量经济学
时间序列分析
统计
经济学
数学
数据分析
时间序列分析
统计学
数据分析
预测
计量经济学
金融
机器学习
信号处理
Python
R语言

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

近几年间，研究者分析时间序列数据的方式发生了显著的变化。因此，很有必要对这一日益重要的研究领域的新近发展进行综合，并整体呈现出来。作者第一次对时间序列分析的相关进展做出详细、全面的梳理与阐述。这些研究进展包括向量自回归、广义矩估计、单位根的经济与统计结果、非线性时间序列等。另外，作者在本书中还阐述了包括线性表征、自相关、生成函数、谱分析、卡尔曼滤波等动态系统的传统分析工具。这些内容有助于经济理论研究和解释现实世界的数据.

本书将为学生、研究者和预测人员提供对动态系统、计量经济和时间序列分析的独立而明确的全面分析。从最简单的原理出发，作者的清晰表达使得一年级研究生和非专业人士也能理解相关内容的历史进展和新近发展。同时，由于其全面性，使得该书为研究者了解学术前沿提供了宝贵的参考文献。作者一方面通过大量的例子展示理论结果如何运用于实践，另一方面在相关章节后面提供了详细的数学附录。作为为相关领域学生和研究者提供的理论路线图，该书将成为未来若干年相关领域的权威指导书。

电子信息时代的数据洪流：跨学科应用与前沿方法一、引言：信息爆炸背景下的数据洞察需求在当今这个以数据为核心驱动力的时代，信息以前所未有的速度和规模产生、流动和积累。从金融市场的实时交易数据到工业物联网（IIoT）传感器收集的环境监测数据，再到社交媒体上的用户行为轨迹，我们正处于一场史无前例的数据洪流之中。然而，数据的“量”并不等同于“价值”。如何从海量、高维、动态变化的数据中提取出有意义的模式、预测未来的趋势、并指导关键的决策制定，成为了横跨学术研究与产业实践的核心挑战。本书并非聚焦于单一技术或特定领域的数据处理方法，而是致力于构建一个宏观的、跨学科的、面向应用的数据分析框架。它旨在为读者提供一套全面的工具箱，使他们能够识别、清洗、建模和解释各类复杂数据源所蕴含的深层信息。我们相信，有效的“数据洞察”能力是未来所有高技术人才必备的核心素养。二、数据科学的基石：从数据准备到认知建模现代数据分析的成功，往往取决于数据预处理阶段的细致程度。本书的第一部分将深入探讨高质量数据准备的艺术与科学。这不仅仅是简单的缺失值填补或异常点剔除，更是一种深入理解数据生成过程的认知活动。数据采集与清洗的精细化处理：我们将详细分析不同数据源（如文本、图像的元数据、日志文件）的内在结构差异，并引入先进的去噪与标准化技术。重点讨论如何识别和处理系统性偏差（Systematic Bias）而非仅仅是随机错误，这对于确保模型公平性和可靠性至关重要。特征工程的创造性实践：在许多实际问题中，原始数据并不能直接揭示其内在关系。本书将超越基础的数学变换，探讨如何基于领域知识（Domain Knowledge）创建具有高解释力的衍生特征。例如，在生物信息学中，如何将基因表达数据转化为反映通路活性的生物学指标；在市场营销中，如何将时间戳和用户交互记录转化为生命周期价值（CLV）的有效预测因子。认知建模与信息可视化：数据洞察的最终目的是将复杂关系转化为人类可以理解的知识。本章将重点介绍交互式数据可视化的方法论，特别是如何设计能够有效揭示高维数据结构和潜在异常点的图表。同时，我们会探讨如何利用图论（Graph Theory）和网络分析来建模复杂的实体间关系，例如社会网络结构或供应链的韧性分析。三、现代计算与机器学习的前沿范式数据分析能力的提升离不开计算工具的进步。本书的中间部分将聚焦于当前驱动数据科学发展的先进计算范式和机器学习算法，重点在于理解其内在机制、适用边界以及如何在资源受限的环境下进行高效部署。集成学习与模型鲁棒性：面对日益复杂的决策任务，单一模型的局限性日益凸显。我们将深入剖析梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的优化策略（如XGBoost, LightGBM）的底层原理，并探讨如何通过Bagging、Stacking等集成技术，系统性地提高预测的准确性和模型的泛化能力。特别关注模型选择中的偏差-方差权衡的动态管理。非监督学习与数据结构发现：在缺乏明确标签的情况下，挖掘数据中隐藏的结构是至关重要的。本书将对比分析聚类算法（如DBSCAN, 谱聚类）在不同密度和形状数据分布下的表现，并详细介绍降维技术（如t-SNE, UMAP）在保留局部结构和可视化高维数据方面的优势与陷阱。深度学习在结构化数据中的应用拓展：虽然深度学习在图像和自然语言处理中占据主导地位，但其在表格数据和序列数据上的应用同样潜力巨大。我们将探讨如何设计适用于结构化数据的注意力机制（Attention Mechanisms），以及如何利用自编码器（Autoencoders）进行高效的特征学习和异常检测，而不是仅仅停留在预训练模型的应用层面。四、复杂系统分析与因果推断的严谨性数据分析的最高目标往往是回答“为什么”（Why）而非仅仅是“是什么”（What）。本书的最后一部分将转向系统层面的分析和因果关系的严谨论证，这是从描述性统计迈向规范性科学的关键一步。系统动力学与反馈回路的识别：许多现实世界的问题（如生态系统变化、宏观经济波动）表现为复杂的反馈系统。本书将引入系统动力学（System Dynamics）的基础概念，教授读者如何通过存量-流量图（Stock-and-Flow Diagrams）来模拟和理解系统内部的非线性行为和延迟效应，并使用计算机仿真验证干预措施的长期效果。因果推断的现代方法论：在处理观测数据时，区分相关性与因果性是极其困难的。我们将系统地介绍潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）和因果图模型（Causal Graphical Models，如DAGs）。重点讲解如何使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、双重差分（Difference-in-Differences, DiD）以及工具变量（Instrumental Variables, IV）等方法，在存在混杂因素的情况下，尽可能地识别出真实的干预效应。模型的可解释性（XAI）与决策透明度：在高风险应用（如医疗诊断、信贷审批）中，模型的“黑箱”性质是不可接受的。本书将详述如SHAP值、LIME等后解释性方法，以及如何结合模型内建的可解释性技术，确保分析结论不仅准确，而且具备可审计性（Auditability）和决策透明度。结语：面向未来的数据素养本书旨在培养一种批判性、实践性、且具备跨学科视野的数据分析思维。它不仅仅是一本关于算法的书，更是一本关于如何将数据转化为可操作的、可靠的知识的指南。读者在完成本书的学习后，将有能力驾驭复杂的数据挑战，并为所在领域的决策提供坚实的数据支撑。

作者简介

詹姆斯D汉密尔顿（James D. Hamilton）现为加州大学圣地亚哥分校（University of California, San Diego）经济学教授，1983年毕业于加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）,早年曾在弗吉尼亚大学（The University of Virginia）任教。他在时间序列和能源经济学研究上取得了丰硕的研究成果。

目录信息

（上册）
第1章差分方程
1.1 一阶差分方程
1.2 p阶差分方程
附录1.A 第1章性质证明
第1章参考文献
第2章滞后算子
2.1 简介
2.2 一阶差分方程
2.3 二阶差分方程
2.4 p阶差分方程
2.5 初始条件及无界序列
第2章参考文献
第3章平稳自回归移动平均过程
3.1 期望、平稳性和遍历性
3.2 白噪声
3.3 移动平均过程
3.4 自回归过程
3.5 混合自回归移动平均过程
3.6 自协方差生成函数
3.7 可逆性
附录3.A 无限阶移动平均过程的收敛结论
第3章习题
第3章参考文献
第4章预测
4.1 预测的原理
4.2 基于无限个观测的预测
4.3 基于有限个观测的预测
4.4 正定对称矩阵的三角分解
4.5 线性投影更新
4.6 高斯过程的最优预测
4.7 自回归移动平均过程的和
4.8 沃尔德分解与博克斯詹金斯建模哲学
附录 4.A 普通最小二乘回归与线性投影
附录 4.B 一阶移动平均过程协方差矩阵的三角分解
第4章习题
第4章参考文献
第5章极大似然估计
5.1 简介
5.2 高斯一阶自回归过程的似然函数
5.3 高斯 p阶自回归过程的似然函数
5.4 高斯一阶移动平均过程的似然函数
5.5 高斯 q阶移动平均过程的似然函数
5.6 高斯 p阶自回归q阶移动平均过程的似然函数
5.7 数值优化
5.8 极大似然估计的统计推断
5.9 不等式约束
附录5.A 第5章性质证明
第5章习题
第5章参考文献
第6章谱分析
6.1 总体谱
6.2 样本谱
6.3 总体谱估计
6.4 谱分析的应用
附录6.A 第6章性质证明
第6章习题
第6章参考文献
第7章渐近分布理论
7.1 渐近分布理论回顾
7.2 序列相关观测的极限定理
附录7.A 第7章性质证明
第7章习题
第7章参考文献
第8章线性回归模型
8.1 确定性回归元与独立同分布高斯扰动下的普通最小二乘法回顾
8.2 一般条件下的普通最小二乘法
8.3 广义最小二乘法
附录8.A 第8章性质证明
第8章习题
第8章参考文献
第9章线性联立方程系统
9.1 联立方程偏差
9.2 工具变量与两阶段最小二乘法
9.3 识别
9.4 完全信息极大似然估计
9.5 基于简化型的估计
9.6 联立方程偏差综述
附录9.A 第9章性质证明
第9章习题
第9章参考文献
第10章协方差平稳的向量过程
10.1 向量自回归简介
10.2 向量过程的自协方差与收敛性结论
10.3 向量过程的自协方差生成函数
10.4 向量过程的谱
10.5 向量过程的样本均值
附录10.A 第10章性质证明
第10章习题
第10章参考文献
第11章向量自回归
11.1 无约束向量自回归的极大似然估计与假设检验
11.2 二元格兰杰因果检验
11.3 有约束向量自回归的极大似然估计
11.4 脉冲响应函数
11.5 方差分解
11.6 向量自回归与结构计量模型
11.7 脉冲响应函数的标准误
附录11.A 第11章性质证明
附录11.B 解析导数的计算
第11章习题
第11章参考文献
第12章贝叶斯分析
12.1 贝叶斯分析简介
12.2 向量自回归的贝叶斯分析
12.3 数值贝叶斯方法
附录12.A 第12章性质证明
第12章习题
第12章参考文献
第13章卡尔曼滤波
13.1 动态系统的状态空间表达
13.2 卡尔曼滤波的推导
13.3 基于状态空间表达的预测
13.4 参数的极大似然估计
13.5 稳态卡尔曼滤波
13.6 平滑
13.7 卡尔曼滤波的统计推断
13.8 时变参数
附录13.A 第13章性质证明
第13章习题
第13章参考文献
第14章广义矩方法
14.1 广义矩估计
14.2 例子
14.3 拓展
14.4 广义矩与极大似然估计
附录14.A 第14章性质证明
第14章习题
第14章参考文献
（下册）
第15章非平稳时间序列模型
15.1 简介
15.2 为什么考虑线性时间趋势和单位根?
15.3 趋势平稳和单位根过程的比较
15.4 单位根检验的含义
15.5 趋势时间序列的其他方法
附录15.A 第15章部分公式的推导
第15章参考文献
第16章确定性时间趋势过程
16.1 简单时间趋势模型普通最小二乘估计的渐近分布
16.2 简单时间趋势模型的假设检验
16.3 含确定性时间趋势的自回归过程的渐近推断
附录16.A 第16章部分公式的推导
第16章习题
第16章参考文献
第17章带有单位根的单变量过程
17.1 简介
17.2 布朗运动
17.3 泛函中心极限定理
17.4 真实系数为1时一阶自回归的渐近性质
17.5 存在一般序列相关的单位根过程的渐近结论
17.6 单位根的菲利普斯佩龙检验
17.7 p阶自回归的渐近性质和增广的迪基富勒单位根检验
17.8 单位根检验的其他方法
17.9 贝叶斯分析和单位根
附录17.A 第16章性质证明
第17章习题
第17章参考文献
第18章多变量时间序列的单位根
18.1 非平稳向量过程的渐近结果
18.2 包含单位根的向量自回归过程
18.3 伪回归
附录18.A 第18章性质证明
第18章习题
第18章参考文献
第19章协整
19.1 简介
19.2 零假设为没有协整关系的检验
19.3 协整向量的假设检验
附录19.A 第19章性质证明
第19章习题
第19章参考文献
第20章协整系统的完全信息极大似然分析
20.1 典则相关
20.2 极大似然估计
20.3 假设检验
20.4 单位根检验综述———差分还是不差分?
附录20.A 第20章性质证明
第20章习题
第20章参考文献
第21章带有异方差的时间序列模型
21.1 自回归条件异方差（ARCH）
21.2 扩展
附录21.A 第21章部分公式的推导
第21章参考文献
第22章机制变化的时间序列建模
22.1 简介
22.2 马尔可夫链
22.3 独立同分布的混合分布的统计分析
22.4 机制变化的时间序列模型
附录22.A 第22章部分公式的推导
第22章习题
第22章参考文献
附录A 数学回顾
A.1 三角学
A.2 复数
A.3 微积分
A.4 矩阵代数
A.5 概率和统计
附录A 参考文献
附录B 统计表
附录C 部分习题答案
附录D 本书所用的希腊字母与数学符号
主题索引
译后记
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

不是搞计量的，随便写两句吧。大砖头适合锻炼。本科生时老师总喜欢吓唬我们这本书有多么多么高深，“全是数学”，自己读了研究生才知道内容一点不难。这本书已经快20岁了，早已不是前沿。如果纯为应用的话，学一遍，知道大概是怎么回事就行了，所有的估计量都可以在计量软件里...

评分☆☆☆☆☆

在计量经济学界里，这本无疑是一本优秀的入门教材（时间序列方面）。说下它的不足吧：第六章多余，既不承上，也不启下，平稳时序的谱分析及谱表达，书中虽有部分涉及，可读完后根本知道有何用。第十二章多余，时序分析的Bayesian视角已经可以写一本书了。第十三章不足，Kal...

评分☆☆☆☆☆

I’ve been reading Time Series Analysis (‘Hamilton’) for 6 months. Today I officially finished reading the book. Last year, I finished Microeconomic Theory (’MWG’) and Time Series Analysis, both of which have greatly transformed my understanding regardi...