应用时间序列分析
￥ 15.8 4.4折 ￥ 36 九五品
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作者白晓东 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302489696
出版时间2018-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数368页
字数99999千字
定价36元
上书时间2024-05-04
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:应用时间序列分析
定价：36.00元
作者:白晓东 著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2018-01-01
ISBN：9787302489696
字数：240000
页码：368
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
借助R语言，结合实际例子讲述时间序列分析的原理、方法和实现。
内容提要
本书主要介绍了时间序列的时域分析方法, 内容包括时间序列的基本概念、时序数据的预处理方 式、时序数据的分解和平滑、趋势的消除、单位根检验和协整、平稳时间序列模型、非平稳时间序列 模型、残差自回归模型、季节模型、异方差时间序列模型以及上述模型的性质、建模、预测, 此外还包 含了大量的实例. 本书全程使用 R语言分析了来自不同学科的真实数据. 本书通俗易懂, 理论与应用并重, 可作为高等院校统计、经济、商科、工程以及定量社会科学等相 关专业的高年级本科生学习时间序列分析的教材或教学参考书, 也可作为硕士研究生使用 R软件学习 时间序列分析的入门书, 还可供相关技术人员进行时序数据处理的参考书.
目录
目录 章引言及基础知识1 11引言1 111时间序列的定义 2 112时间序列的分类5 113时间序列分析的方法回顾6 12基本概念7 121时间序列与随机过程 7 122概率分布族及其特征 8 123平稳时间序列的定义 10 124平稳时间序列的一些性质 11 125平稳性假设的意义 12 13时间序列建模的基本步骤 14 131模型识别 14 132模型估计 15 133模型检验 15 134模型应用 16 14 R语言入门 17 141 R语言简介 17 142 R的安装 17 143 R的基本操作 18 15数据预处理 25 151时序图与自相关图的绘制 26 IV 应用时间序列分析 152数据平稳性的图检验 30 153数据的纯随机性检验 34 习题 1 40 第 2章平稳时间序列模型及其性质 42 21差分方程和滞后算子 42 211差分运算与滞后算子 42 212线性差分方程 44 22自回归模型的概念和性质 46 221自回归模型的定义 46 222稳定性与平稳性 49 223平稳自回归模型的统计性质 53 23移动平均模型的概念和性质 62 231移动平均模型的定义 62 232移动平均模型的统计性质 62 24自回归移动平均模型的概念和性质 68 241自回归移动平均模型的定义 68 242平稳性与可逆性 69 243 Green函数与逆函数 69 244 ARMA(p, q)模型的统计性质 70 习题 2 72 第 3章平稳时间序列的建模和预测 74 31自回归移动平均模型的识别 74 311自相关函数和偏自相关函数的估计 75 312模型识别的方法 75 32参数估计 82 321矩估计法 82 322最小二乘估计 86 目录 V 323极大似然估计 89 324实例 90 33模型的检验与优化 93 331残差的检验 93 332过度拟合检验 94 333模型优化 96 34序列的预测 101 341预测准则 101 342自回归移动平均模型的预测 104 习题 3 110 第 4章数据的分解和平滑 113 41序列分解原理 113 411平稳序列的 Wold分解 113 412一般序列的 Cramer分解 115 413数据分解的形式 115 42趋势拟合法 117 421线性拟合 118 422曲线拟合 120 43移动平均法 122 431中心化移动平均法 123 432简单移动平均法 124 433二次移动平均法 125 44指数平滑方法 127 441简单指数平滑方法 127 442 Holt线性指数平滑方法 128 443 Holt-Winters指数平滑方法 129 45 季节效应分析 132 习题 4 135 VI 应用时间序列分析 第 5章非平稳时间序列模型 137 51非平稳序列的概念 137 511非平稳序列的定义 137 512确定性趋势 138 513随机性趋势 139 52趋势的消除 140 521差分运算的本质 140 522趋势信息的提取 141 523过差分现象 143 53求和自回归移动平均模型 146 531求和自回归移动平均模型的定义 146 532求和自回归移动平均模型的性质 147 533求和自回归移动平均模型的建模 148 534求和自回归移动平均模型的预测理论 154 54残差自回归模型 157 541残差自回归模型的概念 157 542残差的自相关检验 158 543残差自回归模型建模 160 习题 5 165 第 6章季节模型 167 61简单季节自回归移动平均模型 167 611季节移动平均模型 167 612季节自回归模型 168 62乘积季节自回归移动平均模型 169 63季节求和自回归移动平均模型 171 631乘积季节求和自回归移动平均模型 171 632乘积季节求和自回归移动平均模型的建模 172 64季节求和自回归移动平均模型的预测 176 目录 VII 习题 6 179 第 7章单位根检验和协整 182 71伪回归 182 711“伪回归”现象 182 712非平稳对回归的影响 183 72单位根检验 184 721理论基础 184 722 DF检验 187 723 ADF检验 193 724 PP单位根检验 201 725 KPSS单位根检验 203 73协整 204 731协整的概念 205 732协整检验 206 74 误差修正模型 214 习题 7 216 第 8章异方差时间序列模型 219 81简单异方差模型 219 811异方差的现象 219 812方差齐性变换 221 82自回归条件异方差模型 224 821自回归条件异方差模型的概念 224 822自回归条件异方差模型的估计 226 823自回归条件异方差模型的检验 227 83 广义自回归条件异方差模型 232 习题 8 237 参考文献 239
作者介绍
序言
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