出版時間:2009-4 出版社:中國人民大學出版社 作者:魏武雄 頁數:597 譯者:易丹輝,劉超,賀學強
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前言
受中國人民大學出版社的委托,我們翻譯了魏武雄教授編寫的《時間序列分析——單變量和多變量方法》(第二版)一書。該書是針對有合適專業背景和對該學科感興趣的研究生和高年級本科生編寫的一本教材。對那些在研究中經常遇到時間序列數據的研究人員來說,本書也是一本非常有價值的參考用書。對于本書即將出版,我們頗感欣慰。因為目前翻譯出版的有關時間序列分析的書已經不少,我們擔心該書沒有特色,無法奉獻給讀者更多的知識,所以在翻譯過程中付出了巨大的精力。翻譯完成后,感到辛苦沒有白費。近年來,時間序列已經成為一個相當活躍的領域,出版了很多相關書籍,其中的大部分要么關注時域分析,要么關注頻域分析。在這些書中,有些提供的理論背景資料不充分,有些則關于具體應用的介紹太少。而且,大部分書只是關注于單變量時間序列,即使有少量討論多變量時間序列的書,也多局限于理論部分。本書不僅對單變量與多變量時間序列的時域和頻域分析提供了一個全面的介紹,而且在書中包含了許多單變量和多變量時間序列模型的新進展,如逆自相關函數、擴展樣本自相關函數、干預分析及干預探測、向量自回歸移動平均模型、偏滯后自相關矩陣函數、局部過程、狀態空間模型、卡爾曼濾波、非季節和季節模型的單位根檢驗、向量時間序列模型中協整、局部過程和等價表示、長記憶過程和非線性時間序列模型、聚積問題等許多內容。本書的難度適當,敘述通俗易懂,并結合大量的應用實例說明時間序列分析方法的應用,極大地方便了讀者對這些方法的學習和理解。
內容概要
本書不僅對單變量與多變量時間序列的時域和頻域分析提供了一個全面介紹,而且在書中包含了許多單變量和多變量時問序列模型的新進展,如逆自相關函數、擴展樣本自相關函數、干預分析及干預探測、向量自回歸移動平均模型、偏滯后自相關矩陣函數、局部過程、狀態空間模型、卡爾曼濾波、非季節和季節模型的單位根檢驗等許多內容。 本書結合大量的應用實例說明時間序列分析方法的應用,極大地方便了讀者對這些方法的學習和理解。
作者簡介
魏武雄(William W.S.Wei)博士是賓夕法尼亞州費城天普大學(Temple University)的統計學教授,自1974年就在此任教。他于1966年獲得臺灣大學經濟學學士學位,又于l969年獲得俄勒岡大學 (University ofOregon)的數學學士學位,t972年和l974年分別獲得威斯康星大學麥迪遜分校(University of Wisconsin-Madison)的統計學碩士和統計學博士學位。他的研究興趣包括時間序列分析、預測方法、統計建模以及統計學在商業和經濟學的應用。他是美國統計學會(AmericanStatistical Association,簡稱ASA)院士,英國皇家統計學會(Royal Statistical Society,RSS)會員,國際統計學會(ISI)入選會員,2002年泛華統計協會(ICSA)的主席。他還是期刊《預測》(Journal of Forecasting)和《應用統計學》(the Journal of AppHed Statistical Science)的副編輯。
書籍目錄
第1章 概述第2章 基本概念第3章 平穩時間序列模型第4章 非平穩時間序列模型第5章 預報第6章 模型識別第7章 參數估計、診斷檢驗和模型選擇第8章 季節性時間序列模型第9章 單位根檢驗第10章 干預分析和異常值檢驗第11章 傅立葉分析第12章 平穩過程的譜理論第13章 譜估計第14章 轉換函數模型第15章 時間序列回歸和GARcH模型第16章 向量時間序列模型第17章 向量時間序列的深入第18章 狀態空間模型和卡爾曼濾波第19章 長記憶和非線性過程第20章 時間序列中的聚積和系統抽樣參考文獻附錄人名詞匯表
章節摘錄
插圖:第1章 概述1.1 引言時間序列是一個有序的觀測值序列。通常是按照時間觀測的,特別是按照等間隔時間區間觀測,但也可以按照其他度量來觀測,如空間。時間序列廣泛存在于各個領域。在農業領域,我們觀測農作物的年度產量和價格等。在商業和經濟領域,我們觀測股票的日收盤價格、周利息率、月價格指數、季銷售額和年利潤等。在工程領域,我們觀測聲音、電流信號和電壓等。在地球物理領域,我們記錄湍流,一個地區的海浪和地球噪聲等。在醫學研究領域,我們測量腦電圖(EEG)和心電圖(EKG)追蹤等。在氣象學領域,我們觀測每小時風速、每日溫度和年度降雨量等。在質量控制領域,我們根據某目標值監測一個過程。在社會學領域,我們研究年度出生率、死亡率、事故發生率和各種犯罪率等。此外,時間序列被觀測和研究的領域還有很多。 按照時間連續記錄的時間序列稱為連續時間序列,如電流信號和電壓等。僅在特定時間間隔取值的時間序列稱為離散時間序列;如利息率、產量和銷售量等。在本書中,我們僅僅處理的是等間隔觀測的離散時間序列,因為即便是連續時間序列,為了進行計算,也只能給出在離散區間上的數字化值。研究時問序列有各種各樣的目的。它們包括對數據生成機制的理解和描述,對未來值的預報,以及實現系統的最優化控制。
編輯推薦
《時間序列分析:單變量和多變量方法(第2版)》由中國人民大學出版社出版。
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