时间序列数据分析：R软件应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵华 著

图书标签:

• 时间序列
• R语言
• 数据分析
• 统计建模
• 计量经济学
• 预测
• 金融
• 经济
• 机器学习
• 数据挖掘

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302428640

版次：1

商品编码：11881839

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 21世纪经济管理精品教材·经济学系列

开本：16开

出版时间：2016-02-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　时间序列数据的统计规律性研究是经济、金融、商业、市场、公共政策等领域中非常重要的问题。时间序列数据分析有助于探寻数据的变动特征，从中找出数据背后隐藏的信息，进而拟合数据变动规律的模型，预测数据的未来变化。 本书中各部分内容均先介绍时间序列数据分析的基本理论，然后以中国经济金融数据为例说明理论的具体应用，对于厌烦模型推导的读者可以忽略模型推导过程，直接阅读模型的基本结论和实例应用。 本书主要适用于高年级本科生时间序列分析课程的教材，也可作为硕士生使用R软件学习时间序列分析的入门用书。本书不仅可用于高校教学，还可作为经济、管理等实际工作部门数量分析人员研究时间序列数据的参考。

前言/序言

时间序列数据分析：R软件应用

《金融时间序列模型与实证分析》 内容简介 本书深入探讨了金融领域中时间序列数据的建模与实证分析方法，旨在为读者提供一套系统、全面且具有实践指导意义的理论框架与工具。全书围绕金融时间序列数据的独特性质，从理论基础到实证应用，层层递进，力求让读者深刻理解各类模型的作用原理，并能灵活运用于解决实际金融问题。 第一篇 理论基石 本篇首先为读者打下坚实的时间序列分析理论基础，重点关注金融数据所特有的统计特性。 第一章 金融时间序列数据的基本特征与预处理 本章将详细介绍金融时间序列数据与其他类型时间序列数据的主要区别，例如非平稳性、异方差性、厚尾性、集聚性等。我们将通过丰富的金融案例，直观展示这些特征，并讲解如何通过可视化手段（如绘制时序图、自相关图、偏自相关图）来识别和检验这些特征。接着，我们将介绍一系列重要的数据预处理技术，包括平稳化处理（如差分、对数转换）、移除趋势与季节性、异常值处理以及数据标准化等，确保数据质量，为后续模型分析奠定基础。 第二章 经典时间序列模型回顾与金融应用 本章将回顾并深入讲解经典的时间序列模型，包括AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型。我们将详细阐述这些模型的数学原理、模型设定、参数估计方法（如最大似然估计、矩估计）以及模型诊断（如残差分析、Ljung-Box检验）。更重要的是，我们将重点探讨这些经典模型在金融领域的应用，例如股票价格预测、通货膨胀预测等，并通过简单的实证例子说明其局限性，从而引出更高级的模型。 第三章 条件异方差模型：ARCH与GARCH系列 金融市场中的波动性是其显著特征之一，本书将专门开辟一章来讲解能够捕捉这种波动的条件异方差模型。我们将从ARCH（自回归条件异方差）模型出发，逐步介绍其原理、估计与检验方法。在此基础上，我们将详细讲解应用更广泛的GARCH（广义自回归条件异方差）模型，包括GARCH(1,1)及更一般的GARCH(p,q)模型。我们将深入分析GARCH模型的推导过程、最大似然估计的实现、模型拟合优度检验以及残差的条件正态性检验。此外，本书还将介绍GARCH模型的扩展，如EGARCH（指数GARCH）、GJR-GARCH（Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH）等，这些模型能够更好地刻画金融市场中的杠杆效应和不对称性。通过具体的金融数据实证，读者将学会如何选择和构建合适的GARCH模型来刻画资产收益率的波动率。 第四章 非线性时间序列模型 金融时间序列数据往往表现出复杂的非线性关系，本书将介绍一系列非线性时间序列模型。我们将讲解门限自回归（TAR）模型和修正的门限自回归（MTAR）模型，它们能够捕捉金融数据中存在的结构性突变和状态切换。此外，我们还将介绍状态空间模型（State Space Models）与卡尔曼滤波（Kalman Filter），它们提供了一个强大的框架来处理含有不可观测状态变量的时间序列。本书还将触及一些更具前沿性的非线性模型，如马尔可夫切换模型（Markov Switching Models），它们可以用来描述金融市场在不同 regimes（如高波动期和低波动期）之间的切换。通过这些模型的讲解，读者将能够更深入地理解金融市场运行的内在复杂性。 第五章 单位根检验与协整分析 许多金融时间序列数据是非平稳的，其单位根的存在会严重影响模型的有效性。本章将系统介绍多种单位根检验方法，包括传统的Dickey-Fuller (DF)检验、增广Dickey-Fuller (ADF)检验以及Phillips-Perron (PP)检验，并深入探讨它们的统计性质和适用条件。此外，对于多个非平稳序列，如果它们之间存在长期均衡关系，则称它们是协整的。我们将详细讲解协整的概念，并介绍Johansen协整检验等方法，以及如何构建向量误差修正模型（VECM）来刻画协整关系。这些工具对于分析宏观经济变量之间的关系，如利率、通胀与汇率，至关重要。 第二篇 实证分析与进阶主题 本篇将聚焦于金融时间序列模型的实证应用，并介绍一些更高级和专业的分析技术。 第六章 向量自回归（VAR）模型及其应用 当需要同时分析多个相互影响的金融时间序列变量时，向量自回归（VAR）模型是一个强大的工具。本章将详细介绍VAR模型的基本形式、模型设定、参数估计（普通最小二乘法）、模型阶数选择（如AIC、BIC准则）以及模型诊断。我们将重点讲解VAR模型在脉冲响应分析（Impulse Response Analysis）和方差分解（Variance Decomposition）中的应用，这些工具能够帮助我们理解不同经济冲击对变量的影响路径和相对重要性。我们将通过分析股票市场、债券市场以及汇率市场等多个市场变量之间的动态关系，展示VAR模型的强大之处。 第七章 波动率预测模型与风险管理 金融风险管理离不开对资产价格波动的准确预测。本章将回归并深入探讨各种波动率预测模型。除了GARCH系列模型，我们还将介绍实现预测的策略，如滚动预测、固定窗口预测等。我们将讨论如VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）等风险度量指标的计算方法，并结合GARCH模型进行实证计算。此外，我们还将简要介绍一些更前沿的波动率建模方法，如分位数回归（Quantile Regression）在风险度量中的应用。通过本章的学习，读者将能够掌握如何利用时间序列模型来量化和管理金融风险。 第八章 计量经济学软件的应用实践 本书虽然不侧重于特定软件，但鼓励读者通过实践来掌握模型。本章将以一种通用的方式，介绍如何利用主流的计量经济学软件（如R语言的zoo, xts, forecast, rugarch等包）来实现前述的各类时间序列模型的估计、诊断与预测。我们将提供清晰的代码示例，演示如何进行数据导入、预处理、模型拟合、结果解读以及图表生成。通过对这些软件工具的熟悉，读者能够更高效地开展自己的金融时间序列分析项目。 第九章 金融时间序列建模的常见问题与进阶探讨 本章将对金融时间序列建模过程中常见的挑战进行总结和深入探讨。我们将讨论如模型选择的困境、数据挖掘中的陷阱、多重共线性问题以及如何解释模型结果等。此外，我们将简要介绍一些更高级的话题，例如高频金融数据的分析、因子模型（Factor Models）在资产定价中的应用、结构性时间序列模型（Structural Time Series Models）在宏观经济预测中的作用，以及机器学习在时间序列分析中的一些新兴应用。本章旨在启发读者进一步探索和学习。 目标读者 本书适合金融、经济、统计、数学及相关专业的本科生、研究生，以及在金融机构、投资公司、研究机构从事量化分析、风险管理、资产管理、宏观经济研究等工作的专业人士。具备基础的统计学和计量经济学知识的读者将更容易理解本书内容。 本书特色 理论与实践相结合： 既有严谨的理论推导，又有详实的案例分析，帮助读者融会贯通。 内容全面且深入： 覆盖了金融时间序列分析的核心模型与技术，并触及前沿研究方向。 侧重方法论： 强调模型选择、估计、诊断和解释的逻辑过程，培养读者的分析思维。 紧贴金融实践： 聚焦金融市场特有的问题，如波动率、风险、非线性等，提供解决之道。 引导自主学习： 鼓励读者通过软件实践，掌握分析工具，解决实际问题。 通过学习本书，读者将能够系统地掌握金融时间序列数据的分析方法，提升在量化研究、风险管理和投资决策等领域的实战能力。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 《时间序列数据分析：R软件应用》这本书的价值，在我看来，不仅仅在于教授知识，更在于培养一种解决问题的思维方式。作者在讲解每一个模型时，都会先阐述其出现的背景和解决的问题，这使得我对模型的理解不再是空洞的公式，而是有了更深刻的认识。例如，在介绍ARIMA模型时，作者详细解释了AR（自回归）和MA（移动平均）的局限性，以及I（差分）的必要性，这让我能够更清晰地理解模型的优势。书中的案例分析也并非简单的“输入-输出”模式，而是包含了数据预处理、模型选择、参数估计、模型诊断、预测以及结果解释的全过程，这才是真正的数据分析流程。我尤其期待书中关于如何根据实际业务场景来选择最合适的时间序列模型的部分，相信这能极大地提升我的分析效率和决策质量。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 这本书的纸质和排版都非常令人舒适。厚度适中，携带方便。当我在咖啡馆里打开《时间序列数据分析：R软件应用》，翻阅到关于“异常值检测”的部分时，立刻被书中对各种异常检测方法的细致梳理所吸引。从简单的阈值法到更复杂的基于模型的方法，每一种都配有详细的R代码实现和图示化的结果展示。我尝试了书中提到的几种方法，发现其对于我正在处理的物联网传感器数据中的突变点检测非常有效。此外，书中关于时间序列分类和聚类的内容也为我提供了新的思路，这在实际的数据挖掘项目中具有重要的应用价值。我还会继续深入研究书中关于序列模式挖掘的内容，希望能够从中获得更多洞察。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 我是一个对数据分析完全陌生的学生，在选购《时间序列数据分析：R软件应用》这本书时，内心是有些忐忑的。但当我真正翻开它，所有的顾虑都烟消云散了。书中的语言通俗易懂，即使是像“平稳性”、“自相关”这样初听起来就有些晦涩的概念，也被作者用生动的比喻和清晰的图示讲解得明明白白。R语言的代码示例更是从最基础的安装和导入数据开始，一步步引导，让我这个新手也能照着操作。我特别喜欢书中的“小贴士”和“常见错误”环节，这些细节之处体现了作者的用心，能够帮助我避免很多弯路。现在，我不仅敢于动手实践，甚至开始尝试修改代码，对时间序列分析产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 作为一名已经有一定数据分析基础的从业者，我对《时间序列数据分析：R软件应用》的期待更多在于其深度和广度。这本书能否提供一些前沿的理论和技术，帮助我突破现有瓶颈？在浏览部分章节后，我发现书中对于非平稳时间序列的处理方法，以及多元时间序列分析的介绍，都让我眼前一亮。GARCH模型在金融领域的应用，以及状态空间模型在更复杂场景下的解释，都展现了作者在时间序列分析领域的深厚功底。更重要的是，书中并没有止步于模型的介绍，而是深入探讨了模型诊断、残差分析以及如何通过R包来实现这些复杂的检验，这对于提升模型的可信度和鲁棒性至关重要。我个人对书中的时间序列异常检测和预测性能评估部分尤为关注，这直接关系到分析结果的实际价值。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书的封面设计简洁大气，书名《时间序列数据分析：R软件应用》直接点明了主题，让我这个初学者对内容充满了期待。在翻阅目录时，我被其严谨的结构所吸引，从基础的概念讲解，到各种模型（如ARIMA、SARIMA、GARCH等）的原理剖析，再到R语言的实际操作演示，每一个章节都显得条理清晰，循序渐进。我尤其欣赏书中对于模型选择和评估的详细介绍，这往往是实际应用中容易遇到的难点，而作者似乎为我们提供了一套行之有效的解决方案。此外，书中穿插的真实案例研究，更是将理论知识与实践紧密结合，让我能够更好地理解模型在现实世界中的应用场景。我迫不及待地想动手实践书中的代码，通过R语言来探索数据的奥秘，相信这本书会成为我深入学习时间序列分析的得力助手。