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| 編輯推薦： |
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时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金融、经济、气象、水文，以及信号处理等多个领域有着广泛的应用。本书以时间序列的线性模型为主线，介绍时间序列的基本知识，常用的建模与预测方法，以及使用R软件完成模型的计算的命令与方法。
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| 內容簡介： |
本书的*特点是均衡时间序列分析的理论与应用，将概念、理论、软件与计算融为一体。以线性模型为主线，介绍时间序列分析的基本概念与基本理论，常用的建模与预测方法，以及使用 R软件完成与模型有关的计算。
本书是时间序列分析的入门教材或教学参考书，读者不需要具有深厚的数学基础知识，也不需要具备很高的计算机水平。只要具有理、工、经、管等专业的数学基础，同时具备简单的计算操作及 R语言运用能力，就能阅读本书，掌握处理时间序列分析的基本方法及相关的计算，并利用这些知识与方法为学习与科研服务。
本书可以作为数学、统计、经济和管理等专业的“时间序列分析”课程或“时间序列分析”实验课的教材或教学参考书，或者是从事时间序列分析方面研究人员的参考书。
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| 關於作者： |
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一直从事数学建模、计算数学和运筹学方面的教学与科研工作。主讲多门本科生、研究生课程，其中“数学建模”课程荣获北京市精品课程（2005年度）。出版著作或教材15部，译著2部，其中《数学建模基础》和《数值分析与科学计算》获得北京市高等教育精品教材奖（2006年度和2013年度），《数学建模基础》获国家“十一五”规划教材，《统计建模与R软件》被誉为国内本系统介绍R的中文书籍。两次被评为北京市优秀教师（2006年和2017年）。近几年出
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| 目錄：
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第1章绪论 1
11时间序列的定义与举例 1
111定义 1
112举例 2
12时间序列的构成与分解 5
121长期趋势 6
122季节变动 8
123循环波动 8
124随机波动 9
125时间序列模型 9
126时间序列的分解 9
13时间序列的平稳性 12
131时间序列的基本概念 12
132随机游动 13
133平稳时间序列的定义 14
134样本的自相关函数 15
14白噪声 16
141白噪声的定义 16
142白噪声序列的检验 16
15平稳性检验 18
151时序图 18
152自相关函数图检验 20习题 1 22
第2章平稳时间序列分析 25
21线性差分方程及其平稳性 25
211线性差分方程解的形式 25
212线性差分方程解的平稳性 27
22 AR模型 28
221 AR模型的定义 28
222延迟算子 28
223 AR模型的平稳性条件 28
IV目录
224 AR模型的自协方差函数和自相关函数 31
225偏自相关函数 36
226样本的偏自相关函数 38
23 MA模型 39
231 MA模型的定义 39
232 MA模型的自协方差函数和自相关函数 39
233 MA模型的可逆性 41
234 MA模型的偏自相关函数 42
24 ARMA模型 44
241平稳性与可逆性 45
242可逆性与 AR(∞)模型 45
243平稳性与 MA(∞)模型 46
244自相关函数和偏自相关函数的性质 47
25 ARMA模型中的参数估计 50
251矩估计 50
252小二乘估计 54
253极大似然估计与无条件小二乘估计 58
254 R中的参数估计函数 61
26 ARMA模型中阶数的确定 64
261使用截尾性质确定阶数 64
262使用 AIC或 BIC准则确定阶数 68
27模型检验 70
271参数的显著性检验 70
272模型诊断 72
273 R中的模型诊断函数 76
28模型预测 79
281小均方误差预测 79
282 ARMA模型预测 80
283 ARMA模型预测函数 86
29 ARMA模型建模 87
291化工生产批次序列的分析 87
292 New Haven市年平均气温的时序分析 92习题 2 94
第3章非平稳时间序列分析 (1) 98
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| 內容試閱：
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时间序列分析是概率论与数理统计学科中应用性较强的一个分支 ，在金融、经济、气象、水文 ，以及信号处理等多个领域有着广泛的应用。目前 ，国内外关于时间序列分析的教材有很多，有些侧重于理论分析，有些则侧重于实际应用。
本书的特点是均衡时间序列分析的理论与应用 ，将概念、理论、软件与计算融为一体。以线性模型为主线 ，介绍时间序列分析的基本概念、基本理论 ，常用的建模与预测方法 ，以及使用 R完成与模型有关的计算。
本书给出了计算的具体过程和结果（包括相关的图形） ，使读者能够通过对结果的分析 ，理解模型的本质。本书使用的数据大多来自 R的基本和扩展程序包 ，这样可免去数据录入辛苦，将工作重点放在数据的计算与结果的分析方面。
本书定位是时间序列分析的入门教材或教学参考书 ，读者不需要具有深厚的数学基础知识 ，也不需要具备很高的计算机水平。只要具有理、工、经、管等专业的数学基础 ，同时具备简单的计算操作能力 ，就能阅读本书 ，掌握时间序列分析的基本方法及相关的计算 ，并利用这些知识与方法为学习与科研服务。
本书共 4章和 1个附录。第 1章，绪论 ，重点介绍时间序列的定义、构成与分解 ，时间序列的平稳性 ，以及白噪声。第 2章，平稳时间序列分析 ，重点介绍 ARMA模型 ，模型的参数估计、检验与预测。第 3章，非平稳时间序列分析 (1)，重点是随机性分析 ，介绍 ARIMA模型 ，包括季节模型和条件异方差模型 ， ARIMA模型的建模与案例分析。第 4章，非平稳时间序列分析 (2)，重点是确定性分析 ，介绍平滑方法、回归方法 (包括与季节有关的回归方法)和简单的非线性模型。附录是 R语言简介 ，介绍 R软件的下载与安装 ，扩展程序包的下载与加载 ，以及 R语言的基本使用方法。目的是为了让读者更好地了解 R，更好地理解正文中的 R函数与程序。
R是一款免费的统计软件 ，也是一种数学计算环境 ，它提供了广泛的统计和作图技术 ，并且有高度的扩展性 ，已成为统计学家、计算经济学家广泛使用的工具。特别是在当前的大数据时代下，R已成为数据分析和数据处理的重要工具。
本书所介绍的 R函数均以 R-3.6.1版本 ①为基准 ，所有函数与程序均通过测试 ，读者可通过扫本页的二维码获取。
本书可以作为数学、统计、经济和管理等专业的“时间序列分析”课程或“时间序列分析”实验课的教材或教学参考书，或者是从事时间序列分析方面研究人员的参考书。
由于受编者水平所限，书中一定存在不足甚至错误之处，欢迎读者不吝指正。
编者
2019年 9月于北京工业大学
①每隔一段时间 R的版本会有一次更新。
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