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時間序列分析 版權信息
- ISBN：9787115592736
- 條形碼：9787115592736 ; 978-7-115-59273-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
時間序列分析 本書特色
1.理論與實踐相結合。根據經濟學和管理學中常見的數據分析，針對性的介紹時間序列分析的建模和預測方法，并輔以大量應用實例和數據分析計算機代碼，實用性強。 2.作者權威。作者涂云東副教授長期從事時間序列分析研究工作和教學，入選青年長江學者，有三十多篇論文發表在經濟學和統計學的國際頂級期刊和知名期刊。 3.資源豐富。配套微課，并提供PPT 課件、教學大綱、數據集、R 語言代碼、課后習題答案、模擬試卷及答案等豐富教學資源。
時間序列分析 內容簡介
本書以時間序列模型為基礎，以經濟學和管理學中的案例為載體，采用理論講解與數據分析案例實踐相結合的方式編寫而成。全書共9章，包括時間序列分析基礎、線性時間序列模型、單位根時間序列模型、非線性時間序列模型、協整時間序列模型、波動率模型、時間序列的機器學習方法、時間序列的深度學習方法和課程綜合案例等內容。 本書配有PPT課件、教學大綱、數據集、R語言代碼、課后習題答案、模擬試卷及答案等教學資源，使用本書的老師可在人郵教育社區免費下載使用。 本書不僅可以作為統計學、數據科學等相關專業本科生學習數據建模相關課程的教材，也可以作為研究生、政府人員和企業管理人員學習預測和決策方法的培訓書或自學書。
時間序列分析 目錄
第 1章 時間序列分析基礎 1
本章導讀 1
1．1 時間序列數據概述 1
1．1．1 數據類型 1
1．1．2 數據可視化 2
1．1．3 數據來源 5
1．1．4 數據特征 6
1．1．5 數據預處理 10
1．2 時間序列的基本概念 10
1．2．1 平穩性 10
1．2．2 遍歷性 10
1．2．3 白噪聲 11
1．2．4 鞅差過程 11
1．2．5 相依性度量 11
1．2．6 長期協方差 15
1．3 時間序列基本模型 17
1．3．1 白噪聲模型 17
1．3．2 滑動平均模型 17
1．3．3 自回歸模型 18
1．3．4 自回歸滑動平均模型 19
1．4 時間序列預測方法 19
1．4．1 均值預測法 19
1．4．2 樸素預測法 19
1．4．3 滑動平均法 20
1．4．4 指數平滑法 20
1．4．5 模型預測法 20
1．5 案例分析：投資組合 21
習題 21
第 2章 線性時間序列模型 23
本章導讀 23
2．1 線性時間序列模型基礎 23
2．1．1 線性時間序列過程 23
2．1．2 滯后算子 24
2．2 自回歸模型 25
2．2．1 一階自回歸模型 25
2．2．2 二階自回歸模型 26
2．2．3 p階自回歸模型 28
2．2．4 自回歸模型定階 29
2．2．5 自回歸模型預測 32
2．3 滑動平均模型 34
2．3．1 一階滑動平均模型 35
2．3．2 二階滑動平均模型 35
2．3．3 q階滑動平均模型 36
2．3．4 滑動平均模型定階 37
2．3．5 滑動平均模型預測 37
2．4 自回歸滑動平均模型 39
2．4．1 簡單自回歸滑動平均模型 39
2．4．2 自回歸滑動平均模型定階 40
2．4．3 自回歸滑動平均模型預測 42
2．5 線性時間序列建模指南 44
2．5．1 線性時間序列建模思想 44
2．5．2 線性時間序列建模步驟 45
2．6 案例分析 46
習題 48
第3章 單位根時間序列模型 50
本章導讀 50
3．1 單位根舉例 50
3．1．1 醉漢 50
3．1．2 股票價格 50
3．1．3 消費 51
3．2 自回歸模型的統計推斷 51
3．2．1 平穩過程 52
3．2．2 單位根過程 52
3．2．3 爆炸過程 53
3．3 單位根檢驗 53
3．3．1 Dickey-Fuller檢驗 54
3．3．2 Phillips-Perron檢驗 61
3．3．3 ADF檢驗 64
3．3．4 其他檢驗 65
3．4 案例分析 68
習題 71
第4章 非線性時間序列模型 72
本章導讀 72
4．1 參數非線性時間序列模型 72
4．1．1 自激勵門限自回歸模型 72
4．1．2 平滑轉換自回歸模型 73
4．1．3 馬爾可夫區制轉換自回歸模型 74
4．2 非參數時間序列模型 76
4．2．1 核估計 77
4．2．2 篩分估計 80
4．3 半參數時間序列模型 83
4．3．1 部分線性回歸模型 83
4．3．2 單因子回歸模型 83
4．3．3 可加模型 84
4．3．4 變系數模型 84
4．4 非線性檢驗 85
4．4．1 參數非線性檢驗 85
4．4．2 非參數模型設定檢驗 88
4．5 案例分析 91
習題 94
第5章 協整時間序列模型 95
本章導讀 95
5．1 虛假回歸 95
5．1．1 虛假回歸的發現 95
5．1．2 虛假回歸的特征 96
5．2 協整模型 98
5．2．1 協整的定義 98
5．2．2 協整的誤差修正表示 99
5．2．3 協整的檢驗 101
5．3 平衡回歸 112
5．3．1 平衡回歸的構造 113
5．3．2 平衡回歸的性質 113
5．4 非線性協整模型 114
5．4．1 參數非線性協整模型 114
5．4．2 非參數協整模型 115
5．4．3 半參數協整模型 115
5．4．4 變系數協整模型 116
5．5 協整模型的模型設定檢驗 116
5．6 案例分析 117
習題 121
第6章 波動率模型 122
本章導讀 122
6．1 自回歸條件異方差模型 122
6．1．1 ARCH模型及其性質 123
6．1．2 ARCH模型的估計 125
6．1．3 檢驗ARCH效應 125
6．1．4 ARCH模型建模步驟 126
6．2 廣義自回歸條件異方差模型 128
6．3 其他條件異方差模型 132
6．3．1 IGARCH 132
6．3．2 ARCH－M模型 132
6．3．3 EGARCH 132
6．3．4 TGARCH 133
6．3．5 半/非參數GARCH 134
6．4 多元波動率模型 135
6．4．1 條件協方差模型 135
6．4．2 條件方差和條件相關系數模型 136
6．5 案例分析 137
習題 143
第7章 時間序列的機器學習方法 144
本章導讀 144
7．1 支持向量回歸 144
7．2 回歸樹 147
7．3 聚類 149
7．3．1 聚類的基本思想 149
7．3．2 k均值聚類 150
7．3．3 分層聚類 151
7．4 案例分析 153
7．4．1 案例分析1：SVR和回歸樹的應用 153
7．4．2 案例分析2：時間序列聚類 155
習題 159
第8章 時間序列的深度學習方法 160
本章導讀 160
8．1 前饋神經網絡 160
8．1．1 神經元 160
8．1．2 多層感知機 163
8．2 卷積神經網絡 165
8．3 循環神經網絡 168
8．3．1 簡單循環單元網絡 168
8．3．2 長短期記憶網絡 169
8．3．3 門控循環單元網絡 170
8．4 案例分析 171
8．4．1 案例分析1：美國GNP數據神經網絡預測 171
8．4．2 案例分析2：股票漲跌的神經網絡預測 174
習題 175
第9章 課程綜合案例 176
本章導讀 176
9．1 案例分析：投資組合 176
9．2 股票的超額收益率的均值預測 178
9．3 股票超額收益率的波動率預測 178
9．4 投資組合 180
9．5 投資策略 182
參考文獻 184
本章導讀 1
1．1 時間序列數據概述 1
1．1．1 數據類型 1
1．1．2 數據可視化 2
1．1．3 數據來源 5
1．1．4 數據特征 6
1．1．5 數據預處理 10
1．2 時間序列的基本概念 10
1．2．1 平穩性 10
1．2．2 遍歷性 10
1．2．3 白噪聲 11
1．2．4 鞅差過程 11
1．2．5 相依性度量 11
1．2．6 長期協方差 15
1．3 時間序列基本模型 17
1．3．1 白噪聲模型 17
1．3．2 滑動平均模型 17
1．3．3 自回歸模型 18
1．3．4 自回歸滑動平均模型 19
1．4 時間序列預測方法 19
1．4．1 均值預測法 19
1．4．2 樸素預測法 19
1．4．3 滑動平均法 20
1．4．4 指數平滑法 20
1．4．5 模型預測法 20
1．5 案例分析：投資組合 21
習題 21
第 2章 線性時間序列模型 23
本章導讀 23
2．1 線性時間序列模型基礎 23
2．1．1 線性時間序列過程 23
2．1．2 滯后算子 24
2．2 自回歸模型 25
2．2．1 一階自回歸模型 25
2．2．2 二階自回歸模型 26
2．2．3 p階自回歸模型 28
2．2．4 自回歸模型定階 29
2．2．5 自回歸模型預測 32
2．3 滑動平均模型 34
2．3．1 一階滑動平均模型 35
2．3．2 二階滑動平均模型 35
2．3．3 q階滑動平均模型 36
2．3．4 滑動平均模型定階 37
2．3．5 滑動平均模型預測 37
2．4 自回歸滑動平均模型 39
2．4．1 簡單自回歸滑動平均模型 39
2．4．2 自回歸滑動平均模型定階 40
2．4．3 自回歸滑動平均模型預測 42
2．5 線性時間序列建模指南 44
2．5．1 線性時間序列建模思想 44
2．5．2 線性時間序列建模步驟 45
2．6 案例分析 46
習題 48
第3章 單位根時間序列模型 50
本章導讀 50
3．1 單位根舉例 50
3．1．1 醉漢 50
3．1．2 股票價格 50
3．1．3 消費 51
3．2 自回歸模型的統計推斷 51
3．2．1 平穩過程 52
3．2．2 單位根過程 52
3．2．3 爆炸過程 53
3．3 單位根檢驗 53
3．3．1 Dickey-Fuller檢驗 54
3．3．2 Phillips-Perron檢驗 61
3．3．3 ADF檢驗 64
3．3．4 其他檢驗 65
3．4 案例分析 68
習題 71
第4章 非線性時間序列模型 72
本章導讀 72
4．1 參數非線性時間序列模型 72
4．1．1 自激勵門限自回歸模型 72
4．1．2 平滑轉換自回歸模型 73
4．1．3 馬爾可夫區制轉換自回歸模型 74
4．2 非參數時間序列模型 76
4．2．1 核估計 77
4．2．2 篩分估計 80
4．3 半參數時間序列模型 83
4．3．1 部分線性回歸模型 83
4．3．2 單因子回歸模型 83
4．3．3 可加模型 84
4．3．4 變系數模型 84
4．4 非線性檢驗 85
4．4．1 參數非線性檢驗 85
4．4．2 非參數模型設定檢驗 88
4．5 案例分析 91
習題 94
第5章 協整時間序列模型 95
本章導讀 95
5．1 虛假回歸 95
5．1．1 虛假回歸的發現 95
5．1．2 虛假回歸的特征 96
5．2 協整模型 98
5．2．1 協整的定義 98
5．2．2 協整的誤差修正表示 99
5．2．3 協整的檢驗 101
5．3 平衡回歸 112
5．3．1 平衡回歸的構造 113
5．3．2 平衡回歸的性質 113
5．4 非線性協整模型 114
5．4．1 參數非線性協整模型 114
5．4．2 非參數協整模型 115
5．4．3 半參數協整模型 115
5．4．4 變系數協整模型 116
5．5 協整模型的模型設定檢驗 116
5．6 案例分析 117
習題 121
第6章 波動率模型 122
本章導讀 122
6．1 自回歸條件異方差模型 122
6．1．1 ARCH模型及其性質 123
6．1．2 ARCH模型的估計 125
6．1．3 檢驗ARCH效應 125
6．1．4 ARCH模型建模步驟 126
6．2 廣義自回歸條件異方差模型 128
6．3 其他條件異方差模型 132
6．3．1 IGARCH 132
6．3．2 ARCH－M模型 132
6．3．3 EGARCH 132
6．3．4 TGARCH 133
6．3．5 半/非參數GARCH 134
6．4 多元波動率模型 135
6．4．1 條件協方差模型 135
6．4．2 條件方差和條件相關系數模型 136
6．5 案例分析 137
習題 143
第7章 時間序列的機器學習方法 144
本章導讀 144
7．1 支持向量回歸 144
7．2 回歸樹 147
7．3 聚類 149
7．3．1 聚類的基本思想 149
7．3．2 k均值聚類 150
7．3．3 分層聚類 151
7．4 案例分析 153
7．4．1 案例分析1：SVR和回歸樹的應用 153
7．4．2 案例分析2：時間序列聚類 155
習題 159
第8章 時間序列的深度學習方法 160
本章導讀 160
8．1 前饋神經網絡 160
8．1．1 神經元 160
8．1．2 多層感知機 163
8．2 卷積神經網絡 165
8．3 循環神經網絡 168
8．3．1 簡單循環單元網絡 168
8．3．2 長短期記憶網絡 169
8．3．3 門控循環單元網絡 170
8．4 案例分析 171
8．4．1 案例分析1：美國GNP數據神經網絡預測 171
8．4．2 案例分析2：股票漲跌的神經網絡預測 174
習題 175
第9章 課程綜合案例 176
本章導讀 176
9．1 案例分析：投資組合 176
9．2 股票的超額收益率的均值預測 178
9．3 股票超額收益率的波動率預測 178
9．4 投資組合 180
9．5 投資策略 182
參考文獻 184
展開全部
時間序列分析 作者簡介
涂云東 北京大學光華管理學院和北京大學統計科學中心聯席教授。入選“日出東方-光華青年人才 ，北京大學優秀博士學位論文指導教師，教育部“********”青年長江學者。2004年和2006年先后獲武漢大學理學學士學位和經濟學碩士學位，2012年獲美國加州大學河濱分校經濟學博士學位。亞太青年計量經濟學者會議發起人和組織者。30余篇學術論文發表在多個國際、國內專業雜志上。主持多個國家自然科學基金項目，并擔任自然科學基金匿名評審。曾獲世界計量經濟學會、加州計量經濟學會議等學術組織提供的青年學者研究資助。研究領域涵蓋時間序列分析、非參數計量方法、大數據分析、金融計量和預測等。
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