多元时间序列分析及金融应用 (R语言)
[美] 蔡瑞胸
评分 9.0分
本书介绍了多元时间序列数据的基本概念和思想，并用R软件来展示所有的方法和模型。本书共分为7章，其主要内容为多元时间序列的基本概念、向量自回归（VAR）模型、向量自回归移动平均（VARMA）模型、多元时间序列的结构设定、单位根非平稳和协整问题、因子模型和一些特定的多元时间序列主题、多元波动率模型。全书应用实际的例子，并用R软件来说明分析方法。本书可作为高等院校统计学、金融学等相关专业高年级本科生或研
经济周期波动的分析与预测方法
董文泉等
评分 0.0分
应用时间序列分析
吴喜之, 刘苗
本书通过案例讲述有关的概念和方法，不仅介绍了 ARMA 模型、状态空间模型、Kalman 滤波、单位根检验和 GARCH 模型等一元时间序列方法，还介绍了很多新的多元时间序列方法，如线性协整、门限协整、VAR 模型、Granger 因果检验、神经网络模型、可加 AR 模型和谱估计等。书中强调对真实的时间序列数据进行分析，全程使用R软件分析了各个科学领域的实际数据，还分析了金融和经济数据的例子 本书
王燕
评分 7.4分
应用时间序列分析-(第三版)，ISBN：9787300167220，作者：王燕
评分 6.9分
《应用时间序列分析(第2版)》所谓时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。在日常生产、生活中，时间序列比比皆是，时间序列分析有着非常广泛的应用领域。 作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析遵循数理统计学的基本原理，都是利用观察信息估计总体的性质。但是由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得唯一的
何书元 编
评分 7.3分
《应用时间序列分析》是高等院校"应用时间序列分析"课程的教材，较系统讲授应用时间序列分析的基本理论、方法以及应用。《应用时间序列分析》以时间序列的线性模型和平稳序列的谱分析为主线，介绍平稳时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法，目的是使学生对时间序列的饿应用理论和方法有基本的了解，能够用时间序列的基本方法处理简单的时间序列数据。全书共分九章，内容包括：时间序列的分解、平稳序列、线性平稳序列、AR
时间序列分析实例研究
谢衷洁
《时间序列分析实例研究》是一本有关时间序列分析应用于实际的实证分析研究的专著。全书分为两大部分：第一部分简要介绍了时间序列分析的基础理论和方法。这些内容是读懂《时间序列分析实例研究》各案例研究所必备的基本知识；第二部分是案例研究。从中读者可看出时间序列分析是如何广泛地应用于实际并成为解决各种问题的核心工具。书中的案例涉及到当年中国科学家从自己的观测记录中是如何发现天王星的光环的，滤波理论如何应用于
应用时间序列分析（第四版）
随着计算机技术的普及，各行各业都积累了大量的历史观察数据。采用科学的方法挖掘历史数据中蕴含的有用信息，了解随机事件发生发展的规律，准确预测随机事件的未来发展趋势成为了很多行业的迫切需求。这些工作都属于时间序列分析的研究领域。 时间序列分析是应用统计学的核心基础课之一，也是计量经济学和统计预测学的核心内容。作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析有它非常特殊的、自成体系的一套分析方法。
