An Introduction to Time Series Analysis and Forecasting

出版者:Academic Pr

作者:Yaffee, Robert/ McGee, Monnie

页数:528

出版时间:2000-5

价格:931.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780127678702

具体描述

Providing a clear explanation of the fundamental theory of time series analysis and forecasting, this book couples theory with applications of two popular statistical packages--SAS and SPSS. The text examines moving average, exponential smoothing, Census X-11 deseasonalization, ARIMA, intervention, transfer function, and autoregressive error models and has brief discussions of ARCH and GARCH models. The book features treatments of forecast improvement with regression and autoregression combination models and model and forecast evaluation, along with a sample size analysis for common time series models to attain adequate statistical power. To enhance the book's value as a teaching tool, the data sets and programs used in the book are made available on the Academic Press Web site. The careful linkage of the theoretical constructs with the practical considerations involved in utilizing the statistical packages makes it easy for the user to properly apply these techniques.

Key Features

* Describes principal approaches to time series analysis and forecasting

* Presents examples from public opinion research, policy analysis, political science, economics, and sociology

* Free Web site contains the data used in most chapters, facilitating learning

* Math level pitched to general social science usage

* Glossary makes the material accessible for readers at all levels

用户评价

我必须说，这本书的内容组织方式是相当令人称道的。作者似乎非常清楚读者的学习曲线，从最基础的概念开始，逐步引入更高级的主题，每一步都构建在前一步的基础上。这种结构使得我能够有效地吸收和理解信息，而不会感到 overwhelmed。尤其是在处理多变量时间序列和状态空间模型这类相对复杂的议题时，作者的讲解方式尤为清晰。他并没有一次性抛出大量的信息，而是通过分解复杂问题、提供清晰的逻辑框架，让我能够逐步理解其中的 intricacies。这本书的流畅性以及其内在的连贯性，无疑是其成功的关键。

对于那些正在寻找一本全面且实用的时间序列分析教材的人来说，这本绝对值得推荐。作者的写作风格清晰、简洁，并且充满了洞察力。他能够将复杂的技术概念以一种易于理解的方式呈现出来，这对于想要深入学习这个领域的读者来说至关重要。我个人尤其对书中关于时间序列分解和季节性调整的章节印象深刻，这些技术在实际应用中非常普遍，而作者的解释能够帮助我们更好地理解其背后的原理和操作。总而言之，这是一本能够引发思考、指导实践并且具有持久价值的书籍。

对于我而言，这本书最突出的特点在于它在理论深度和实践指导之间找到了一个绝佳的平衡点。作者并没有回避复杂的数学推导，但同时又确保了这些推导不会让读者望而却步。他巧妙地将理论知识与实际应用相结合，通过大量的案例研究，展示了如何运用书中介绍的方法来解决现实世界中的问题。我特别欣赏作者在探讨各种预测模型时，不仅仅停留在模型本身，还深入分析了模型的优缺点、适用范围以及如何进行模型选择和评估。这使得我在阅读的过程中，能够不断地思考，如何在不同的场景下选择最合适的工具，从而做出更明智的决策。

这本书绝对是为那些想要深入理解时间序列这个迷人领域的人量身打造的。当我翻开它的时候，就被作者那种循序渐进、层层深入的讲解方式深深吸引了。书的前几章，作者用非常直观的方式介绍了时间序列的基本概念，比如平稳性、自相关性等等，甚至对于一些初学者可能觉得抽象的概念，也通过生动的例子和清晰的图表进行了解释。我尤其喜欢作者在讲解ARIMA模型时，不是简单地给出公式，而是花了很多篇幅去解释每一个参数的意义，以及模型是如何一步步构建起来的。这让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去理解和掌握。

这本书对于那些希望提升数据分析和建模技能的专业人士来说，绝对是一笔宝贵的财富。作者在讲解过程中，非常注重细节，并且会引导读者去思考问题的本质。我发现自己不仅学到了各种经典的时间序列分析方法，更重要的是，培养了一种批判性思维，学会了如何去审视数据的特性，如何去选择最适合的建模策略，以及如何去解释模型的输出结果。书中的一些章节，例如关于模型诊断和残差分析的部分，更是让我受益匪浅，我意识到这些步骤对于确保预测的可靠性至关重要。