時間序列分析及其應用：基于R語言實例（原書第4版）
定 價：139 元
叢書名：華章數(shù)學譯叢
- 作者：[美] 羅伯特·H. 沙姆韋（Robert H. Shumway），戴維·S. 斯托
- 出版時間：2020/8/1
- ISBN：9787111658337
- 出 版 社：機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：O211.61
- 頁碼：0
- 紙張：
- 版次：
- 開本：16開
本書以易于理解的方式講述了時間序列模型及其應用，內(nèi)容包括趨勢、平穩(wěn)時間序列模型、非平穩(wěn)時間序列模型、模型識別、參數(shù)估計、模型診斷、預測、季節(jié)模型、時間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計和門限模型。對所有的思想和方法，都用真實數(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集進行了說明。
譯者序
第4版前言
第3版前言
作者簡介
第1章 時間序列的特征1
1.1 時間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)1
1.2 時間序列統(tǒng)計模型7
1.3 相關(guān)性測量12
1.4 平穩(wěn)時間序列15
1.5 相關(guān)系數(shù)的估計21
1.6 向量值和多維時間序列27
問題30
第2章 時間序列回歸和探索性數(shù)據(jù)分析37
2.1 時間序列背景下的經(jīng)典回歸37
2.2 探索性數(shù)據(jù)分析44
2.3 時間序列中的平滑54
問題58
第3章 ARIMA模型63
3.1 自回歸移動平均模型63
3.2 差分方程73
3.3 自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)77
3.4 模型預測83
3.5 模型估計92
3.6 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的差分模型108
3.7 建立ARIMA模型111
3.8 使用自相關(guān)誤差進行回歸118
3.9 乘法季節(jié)ARIMA模型120
問題127
第4章 頻譜分析與濾波135
4.1 循環(huán)性行為和周期性135
4.2 譜密度141
4.3 周期圖和離散傅里葉變換147
4.4 非參數(shù)譜估計154
4.5 參數(shù)譜估計166
4.6 多序列和交叉譜169
4.7 線性濾波器173
4.8 滯后回歸模型177
4.9 信號提取和最佳濾波181
4.10 多維時間序列的譜分析185
問題187
第5章 其他的時域主題195
5.1 長記憶ARMA模型和分數(shù)階差分195
5.2 單位根檢驗202
5.3 GARCH模型205
5.4 閾值模型212
5.5 滯后回歸和傳遞函數(shù)建模216
5.6 多元ARMAX模型220
問題232
第6章 狀態(tài)空間模型234
6.1 線性高斯模型234
6.2 濾波、平滑和預測238
6.3 極大似然估計245
6.4 缺失數(shù)據(jù)修正253
6.5 結(jié)構(gòu)模型：信號提取和預測257
6.6 具有誤差相關(guān)的狀態(tài)空間模型260
6.7 自助法狀態(tài)空間模型265
6.8 平滑樣條和卡爾曼平滑器270
6.9 隱馬爾可夫模型和轉(zhuǎn)移自回歸272
6.10 帶轉(zhuǎn)移的動態(tài)線性模型282
6.11 隨機波動率292
6.12 狀態(tài)空間模型的貝葉斯分析298
問題307
第7章 頻域統(tǒng)計方法313
7.1 引言313
7.2 譜矩陣和似然函數(shù)316
7.3 聯(lián)合平穩(wěn)序列的回歸317
7.4 確定性輸入的回歸324
7.5 隨機系數(shù)回歸330
7.6 設(shè)計實驗分析332
7.7 判別和聚類分析344
7.8 主成分和因子分析356
7.9 頻譜包絡(luò)369
問題378
附錄A 大樣本理論383
附錄B 時域理論398
附錄C 頻譜域定理406
附錄D R補充428
參考文獻438
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