时间序列数据分析——R软件应用

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isbn号码:9787302428640

目录信息

第1章导论
1.1时间序列的发展过程
1.2时间序列数据的类型与图形表示
1.2.1时间序列数据的类型
1.2.2时间序列数据的图形表示
1.3时间序列数据分析的目的
1.4时间序列数据的平稳性和自相关性
1.4.1平稳性
1.4.2自相关性
1.5平稳时间序列的Wold分解
（本章小结）
（思考与练习）
第2章数据的分解和平滑
2.1时间序列数据的分解
2.2移动平均方法
2.2.1中心化移动平均法
2.2.2简单移动平均法
2.2.3二次移动平均法
2.3指数平滑方法
2.3.1简单指数平滑法
2.3.2Holt线性指数平滑法
2.3.3Holt—Winters指数平滑法
（本章小结）
（思考与练习）
第3章平稳时间序列模型
3.1滞后算子
3.2自回归模型
3.2.1一阶自回归模型
3.2.2二阶自回归模型
3.2.3p阶自回归模型
3.2.4自回归模型的阶数识别
3.3移动平均模型
3.3.1一阶移动平均模型
3.3.2q阶移动平均模型
3.3.3移动平均模型的阶数识别
3.4自回归移动平均模型
3.4.1ARMA（1，1）模型
3.4.2ARMA（p，q）模型
3.4.3ARMA模型的阶数识别
3.4.4其他模型选择方法
3.5参数估计
3.5.1矩法
3.5.2条件*小二乘
3.5.3极大似然法
3.5.4模型诊断
3.6预测
3.6.1*小均方预测
3.6.2一阶自回归模型预测
3.6.3p阶自回归模型预测
3.6.4一阶移动平均模型预测
3.6.5ARMA（p，q）模型预测
（本章小结）
（思考与练习）
第4章非平稳时间序列模型
4.1非平稳的形式
4.1.1确定性趋势
4.1.2随机性趋势
4.2趋势的消除
4.3ARIMA模型
4.3.1一般ARIMA模型
4.3.2随机游走模型
4.3.3IMA（1，1）模型
4.4ARIMA模型的预测
4.4.1随机游走模型的预测
4.4.2ARIMA（1，1，1）模型的预测
4.5ARIMA模型的建模
（本章小结）
（思考与练习）
第5章季节时间序列模型
5.1简单季节ARMA模型
5.1.1简单季节MA（Q）s模型
5.1.2简单季节AR（P）s模型
5.2乘积季节ARMA模型
5.2.1乘积季节ARMA（p，q）×（P，Q）s模型
5.2.2乘积季节ARMA（O，1）×（1，0）12模型
5.3非平稳季节ARIMA模型
5.4SARIMA模型预测
5.4.1季节AR（1）12模型
5.4.2季节MA（1）12模型
5.4.3SARIMA（0，0，0）×（0，1，1）12模型
5.4.4SARIMA（0，1，1）×（0，1，1）12模型
（本章小结）
（思考与练习）
第6章协整和误差修正模型
6.1单位根检验
6.1.1检验非平稳性和平稳性
6.1.2单位根检验
6.1.3ADF单位根检验
6.1.4PP单位根检验
6.1.5KPSS检验
6.2协整
6.2.1长期趋势
6.2.2关于协整的一些定理
6.2.3协整检验
6.3误差修正模型
（本章小结）
（思考与练习）
第7章资产收益率与波动性模型
7.1资产收益率
7.1.1简单收益率
7.1.2对数收益率
7.1.3投资组合收益率
7.1.4红利支付和超额收益率的影响
7.2ARCH模型
7.2.1ARCH（1）模型
7.2.2ARCH（p）模型
7.2.3ARCH效应
7.3GARCH模型一
7.3.1GARCH（1，1）模型
7.3.2GARCH（p，q）模型
7.4GARCH模型扩展
7.4.1非对称GARCH模型
7.4.2EGARCH模型
7.4.3GARCH—M模型
（本章小结）
（思考与练习）
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

这本新书的包装设计给我留下了深刻的第一印象，封面色彩沉稳，字体选择既现代又不失专业感，拿在手里很有分量，感觉就像一本工具书典藏。我原本是冲着这个名字来的，希望能找到一本系统梳理时间序列分析理论，并且能与实际操作紧密结合的权威著作。毕竟在当今数据驱动的时代，时间序列的处理能力是衡量数据分析师专业深度的重要标尺。拿到书后，我立刻翻阅了目录，章节安排看起来逻辑清晰，从基础概念的铺陈到复杂模型的引入，再到实际案例的展示，似乎形成了一个完整的学习闭环。我尤其期待它在高级应用部分能提供一些独到的见解，比如在处理高频金融数据或物联网传感器数据时，如何有效地进行异常检测和趋势预测。如果这本书能深入探讨那些在经典教科书中常常一笔带过的细节处理和软件实现层面的“坑点”，那对于我这种渴望实战的读者来说，无疑是巨大的福音。这本书的厚度也暗示了其内容的广度和深度，希望能尽快沉下心来，跟着它的脉络，将理论知识转化为生产力。

从一个侧重于数据可视化和报告撰写的角度来看，一本优秀的技术书籍不应该仅仅是枯燥的代码和公式堆砌。我更看重的是，作者如何引导读者将分析结果以最直观、最具有说服力的方式呈现出来。我希望这本书不仅仅教我如何运行一个ARIMA模型，更重要的是，它能告诉我，在某个特定的业务场景下，我应该选择哪种图表来展示季节性分解的结果，什么样的残差图才能被业务部门完全理解和信任。如果这本书能在每章的实践部分，提供一些关于“讲故事”的技巧，比如如何通过调整时间序列图的比例、颜色和标注来强调关键拐点或预测区间，那就太棒了。毕竟，分析的最终目的是决策，而决策往往依赖于高质量的视觉沟通。我期待它能提供一些关于如何利用现代统计图形库（比如ggplot2的进阶用法）来制作专业级图表的范例，让我的分析报告能在众多数据报告中脱颖而出。

我购买技术书籍时，还有一个非常实际的需求，那就是其内容是否能跟得上软件环境的快速迭代。R语言社区更新速度极快，新的统计方法和数据处理技术层出不穷。这本书的价值很大程度上取决于它所基于的R版本和包生态系统的“新鲜度”。我希望书中的案例代码能够在新版本的R环境中运行顺畅，并且能介绍一些近几年兴起的、提升分析效率的R包。例如，对于深度学习在时间序列预测中的应用，这本书是否有涉及或提供了向该领域过渡的桥梁？此外，对于数据预处理，处理缺失值、异常值的方法也至关重要，我期待看到一些比教科书更贴近工业界标准的数据清洗流程。如果这本书的附带资源（比如配套的GitHub仓库）能够及时更新，并提供针对不同学习阶段读者的练习和挑战，那么它在实用价值上将大大超越那些停留在静态印刷阶段的书籍。

说实话，市面上关于时间序列的书籍不少，但真正能把理论推导和软件操作无缝衔接的却凤毛麟角。很多书要么是纯理论的数学推导，让人望而却步；要么就是一堆代码片段的罗列，让人知其然而不知其所以然。我这次选择这本书，是抱着一种“试一试”的心态，主要关注点在于其“R软件应用”这部分。我希望它提供的代码示例是健壮的、可复制的，并且能够充分利用R生态系统中那些前沿且高效的包，而非仅仅停留在基础的`stats`包上。例如，面对海量数据时，是否有关于大数据集处理和并行计算的讨论？在模型诊断环节，它是否提供了自动化和标准化的流程模板？我对那些关于如何调试复杂模型收敛问题的实操经验分享尤其感兴趣，这些往往是书籍教程中最宝贵的部分，因为它们来自于真实世界的挫折与优化。如果能提供一些针对特定R包（如`forecast`或更现代的时间序列工具集）的深度剖析，那就更值得称赞了。

对于我这种偏向学术研究，对模型假设和统计严谨性有较高要求的读者而言，我对书籍的理论深度有着近乎苛刻的要求。我希望作者在介绍每一个模型时，不仅是给出一个公式，更能清晰地阐述其背后的统计学原理、参数估计的方法（比如最大似然法或最小二乘法在不同模型中的具体应用），以及最重要的——模型的局限性和适用条件。例如，在讨论非平稳性时，这本书是否能详细对比协整（Cointegration）与单位根检验之间的细微差别及其在实际建模中的影响？我非常希望它能够深入探讨那些前沿或复杂的模型，比如状态空间模型、隐马尔可夫模型（HMM）在时间序列中的应用，或者如何处理多变量时间序列中的因果关系（Granger Causality）。如果能提供一些经过同行评审的理论验证或深入的数学证明，那这本书就能从一本“工具书”升级为一本“参考书”。

ADF检验每本书都有，PP和KPSS只有这本书有R命令，季节趋势这本书考虑的算周全的。

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