应用时间序列分析(第2版) 北京大学出版社 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

时间序列分析是在工程技术领域和金融领域都有众多应用的理论和方法。随着我国的科技和经济发展，时间序列分析正变得越来越重要。本书是高等院校“应用时间序列分析”课程的教材，是“北京大学数学教学系列丛书”《应用时间序列分析》的第二版，较系统地讲授了应用时间序列分析的基本理论、方法及其应用，目的是使学生对时间序列分析的内容和方法有基本的了解，能够用时间序列分析的基本方法处理简单的时间序列数据。全书共分十章，内容主要包括：时间序列的分解、平稳序列、线性平稳序列、ARMA模型、时间序列的预报、潜周期模型、条件异方差模型、加窗谱估计和多维平稳序列介绍。每章配有适量习题和部分计算机作业。为适应我国金融领域的快速发展，本书第二版增加了条件异方差模型、单位根检验、t分布白噪声、时间序列的采样定理等内容，进一步提升了本书的实用性。本书可作为理工类高年级本科生课程或其他学科类研究生课程的教材或教学参考书，也可以作为相关应用工作者的参考书。学习本书的先修课程是高等数学和概率统计。

第一章时间序列

1.1 时间序列的分解

1.2 平稳序列

1.3 线性平稳序列和线性滤波

1.4 正态时间序列和随机变量的收敛性

1.5 严平稳序列及其遍历性

1.6 Hilbert 空间中的平稳序列

1.7 平稳序列的谱函数

1.8 离散谱序列及其周期性

第二章自回归模型

2.1 推移算子和常系数差分方程

2.2 自回归模型

2.3 AR 序列的谱密度和Yule-Walker 方程

2.4 平稳序列的偏相关系数和Levinson 递推公式

2.5 AR 序列举例

第三章滑动平均与自回归滑动平均模型

3.1 滑动平均模型

3.2 自回归滑动平均模型

3.3 广义ARMA 模型和ARIMA 模型

第四章数学期望和自协方差函数的估计

4.1 数学期望的估计

4.2 自协方差函数的估计

4.3 白噪声检验

4.4 单位根检验

第五章时间序列的预测

5.1 很好线性预测的性质

5.2 平稳序列的Wold 表示

5.3 时间序列的递推预测

5.4 ARMA 序列的递推预测

第六章ARMA 模型的参数估计

6.1 AR 模型的参数估计

6.2 MA 模型的参数估计

6.3 ARMA 模型的参数估计

6.4 求和ARIMA 模型的参数估计

6.5 季节ARMA 模型的参数估计

第七章潜周期模型及参数估计

7.1 潜周期模型

7.2 参数估计

第八章条件异方差模型

8.1 资产收益率

8.2 ARCH 模型

8.3 ARCH 模型的平稳解

8.4 ARCH 模型的参数估计

8.5 GARCH 模型

第九章时间序列的谱估计

9.1 随机积分

9.2 平稳序列的谱表示

9.3 平稳序列的周期图

9.4 加窗谱估计

9.5 加窗谱估计的比较

第十章多维时间序列

10.1 多维平稳序列

10.2 数学期望和自协方差函数的估计

10.3 多维AR 序列

10.4 多维平稳序列的谱分析

附录1 部分定理的证明

附录2 时间序列数据

部分习题参考答案和提示

名词索引

参考文献

何书元 博士，现任首都师范大学特聘教授，1984年至2021年历任北京大学数学科学学院讲师、副教授、教授. 曾任中国概率统计学会第十届理事会理事长，数学与统计学教学指导委员会副主任委员、统计学教学指导分委员会主任委员. 从事概率论与数理统计的教学和科研工作.

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编辑推荐

本书是“北京大学数学教学系列丛书”《应用时间序列分析》的第二版。在第一版的基础上，作者结合二十年来我国工程技术和金融的发展特点，增加了时间序列分析更加实用的内容，进一步提升了本书的实用性。本书配有教学用的课件。

书籍介绍

时间序列分析是在工程技术领域和金融领域都有众多应用的理论和方法。随着我国的科技和经济发展，时间序列分析正变得越来越重要。

本书是高等院校“应用时间序列分析”课程的教材，是“北京大学数学教学系列丛书”《应用时间序列分析》的第二版，较系统地讲授了应用时间序列分析的基本理论、方法及其应用，目的是使学生对时间序列分析的内容和方法有基本的了解，能够用时间序列分析的基本方法处理简单的时间序列数据。

全书共分十章，内容主要包括：时间序列的分解、平稳序列、线性平稳序列、ARMA模型、时间序列的预报、潜周期模型、条件异方差模型、加窗谱估计和多维平稳序列介绍。每章配有适量习题和部分计算机作业。

为适应我国金融领域的快速发展，本书第二版增加了条件异方差模型、单位根检验、t分布白噪声、时间序列的采样定理等内容，进一步提升了本书的实用性。

本书可作为理工类高年级本科生课程或其他学科类研究生课程的教材或教学参考书，也可以作为相关应用工作者的参考书。学习本书的先修课程是高等数学和概率统计。

• 作者：蜗牛追赶黄鹂鸟 发布时间：2015-12-24 16:10:02

  很一般 庞指导不肯上干货 里面几乎没有什么真正实质的技术性内容 连基础入门读物也算不上 关键你卖这么贵有点坑

• 作者：我啥也不知道 发布时间：2024-02-25 09:43:10

  第二次阅读 比权威书籍更加落地 就是后面衔接有点小小问题 前面都提到过 小强后面不知道 不知道是不是升级增加内容导致

• 作者：Triangel 发布时间：2019-02-13 22:48:00

  正在啃呢~希望好好复习 明年4月考过6级呢

• 作者：微沫 发布时间：2014-07-06 10:11:45

  只有优秀学生的例子，自己描述自己的优点，没有实际作用

• 作者：呀 土豆 发布时间：2023-04-27 12:22:08

  脑科学的重磅图书！本书包含的新颖观点与案例非常适合大众阅读和学习！

• 作者：修修修修翼之 发布时间：2023-05-07 19:34:07

  唔 我以为会更丰富的 后面的一些感觉是指沾边也录入了 不过看得出来有考究 如果能去看看清明上河图就好啦

• 决定复习复习本科数学：微积分、线性代数和概率论（推荐三本书）

  作者：forcode 发布时间：2007-08-16 16:35:34

  forcode：昨天在图书馆翻了翻"时间序列分析"的书，发现这东西还是很有用的，利用时间作为自变量来预测一个时间序列未来的值，比如，可以预测地震、天气、股票等等，由于它的自变量只有时间，所以感觉很神奇，几乎就是拿一个变量自己来做回归，称之为自回归AR（auto regression），另外有一个什么滑动平均MA（难道是mobile average？），这种方法居然在20世纪20年代就被某个数学家发明出来，用来预测市场等等，现在这套方法的理论和操作都非常成熟了，forcode昨晚花了一个多小时看了北大数学系教材改革丛书《 应用时间序列分析》的第一章第一节，通过对比另外几本书，发现这本还是最适合入门者学习的，第一章第一节主要讲如何将一个时间序列分解为3个部分：趋势项、周期项和随机项，其中分别论述了五种分解技术，个人感觉还是二次回归法比较好，拟合程度最优，也比较简单，现在很多统计软件都支持时间序列分析，所以我想要花时间学习一下时间序列分析的理论和软件操作，这是一个非常有用的统计工具。看书的过程中，发现我对矩阵计算的很多知识都不熟悉，连向量的概念都忘记了，于是决定花时间补补数学，把本科学过的微积分和线性代数给复习一下，概率论因为考研的时候自学"社会统计学"复习过，所以还比较熟悉。对比了很多教材之后，forcode发现了两本非常棒的国外教材翻译本：《 微积分及其应用》和《线性代数及其应用》，国外的教材真的是非常好，给出了非常丰富有趣的真实应用案例，让你觉得数学这东西学了用处非常大，想当年，forcode学习线性代数的时候，老是在想，这些东西学了干嘛？有什么价值？浪费时间，我可能一辈子都用不上，现在好了，后悔了，觉得数学是非常非常有用的，做研究没有数学简直是寸步难行。国外的教材里数千个习题很多都是从真实的论文中抽取出来的数学应用，并且还结合数学作图软件来讲解，这样学生不需要用手工来画图了，画出来的难看，效率低，而且质量差，画图软件直接可以计算两个相交曲线之间的面积，非常方便，其中甚至有一章是计算一个形状不规则的可乐瓶的容积的方法，给出了各个拐点离中心轴的垂直距离，然后要学生用微积分来计算容积，真的非常有趣。forcode准备用数码相机拍摄下这两本书，然后制作成pdf格式的电子书作为参考资料保存，后面还会写帖子来进一步介绍这两本书的优点，也可能会给出电子版的下载地址，呵呵

• 极简学习法：清北学霸都在用的学习方法！

  作者：伊人一墨爱读书 发布时间：2022-08-20 19:48:19

  看完这本书，一定会说，早知道这些方法我也能成学霸❗