本书不仅对单变量与多变量时间序列的时域和频域分析提供了一个全面介绍，而且在书中包含了许多单变量和多变量时问序列模型的新进展，如逆自相关函数、扩展样本自相关函数、干预分析及干预探测、向量自回归移动平均模型、偏滞后自相关矩阵函数、局部过程、状态空间模型、卡尔曼滤波、非季节和季节模型的单位根检验等许多内容。本书结合大量的应用实例说明时间序列分析方法的应用，极大地方便了读者对这些方法的学习和理解。

近几年间，研究者分析时间序列数据的方式发生了显著的变化。因此，很有必要对这一日益重要的研究领域的新近发展进行综合，并整体呈现出来。作者第一次对时间序列分析的相关进展做出详细、全面的梳理与阐述。这些研究进展包括向量自回归、广义矩估计、单位根的经济与统计结果、非线性时间序列等。另外，作者在本书中还阐述了包括线性表征、自相关、生成函数、谱分析、卡尔曼滤波等动态系统的传统分析工具。这些内容有助于经济理论研究和解释现实世界的数据. 本书将为学生、研究者和预测人员提供对动态系统、计量经济和时间序列分析的独立而明确的全面分析。从最简单的原理出发，作者的清晰表达使得一年级研究生和非专业人士也能理解相关内容的历史进展和新近发展。同时，由于其全面性，使得该书为研究者了解学术前沿提供了宝贵的参考文献。作者一方面通过大量的例子展示理论结果如何运用于实践，另一方面在相关章节后...(展开全部)

金融数据分析完全指南 培养新一代量化精英 ★★★ ◎内容简介 本书是金融时间序列分析领域不可多得的杰作，自第1版问世以来，广受赞誉，产生了深远的影响。本书全面介绍了金融时间序列分析的理论和方法，系统地讲解了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用开源的R软件包，可以对金融数据进行实证分析，也可以使用实例对相关计算和分析进行说明。本书还对金融计量方法的当前研究热点和一些最新研究成果进行了概述，例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。 第3版的特点还包括以下几个方面： ◆ 在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中，都使用了非线性持续期模型； ◆ 新增了一些非线性模型和方法的应用； ◆ 更新了多元时间序列分析，探讨了协整与配对交易的相关性； ◆ 采用一种统一的新方法，通过损失函数分析风险值； ◆ 在相...(展开全部)

《金融时间序列分析》主要介绍了计量经济学和统计学文献中出现的金融计量方法方面的最新进展，强调实例和数据分析。特别是包含当前的研究热点，如风险值、高频数据分析和马尔町夫链蒙特卡罗方法等。主要内容包括：金融时间序列数据的基本特征，神经网络，非线性方法，使用跳跃扩散方程进行衍生产品的定价，采用极值理论计算风险值，带时变相关系数的多元波动率模型，贝叶斯推断。 《金融时间序列分析》可作为金融等专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考。

本书是金融时间序列分析领域不可多得的上乘之作，第1版面世后即成为该领域最具影响力的作品。作者在全面阐述金融时间序列分析理论知识的同时，还系统地介绍了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用能够免费得到的R软件包，可以对金融数据进行实证分析，也可以使用现实的例子对相关计算和分析进行说明。本书还对金融计量经济学的最新进展进行了深入分析，例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。 第3版新增加的内容还包括以下几方面。  在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中，都使用了非线性持续期模型。 新增加了一些非线性模型和方法的应用。  更新了多元时间序列分析，分析了协整应用到配对交易分析的实用性。 使用损失函数这个新的统一的方法分析风险值。  在相依数据的极值、分位数和风险值的...(展开全部)

时间序列分析是用随机过程理论和数理统计学的方法，研究随机数据序 列所遵从的统计规律，用于解决科研、工程技术、金融及经济等诸多领域内 的实际问题。 这本《时间序列分析的小波方法(英文版)》由Donald B. Percival和 Andrew T. Walden所著，是一本由浅入深的小波分析导论，介绍了基于小波 的时间序列统计分析。实践中的离散时间技术是本书的论述重点，同时对于 理解和实现离散小波变换将涉及到的诸多原理与算法也进行了详细的描述。 《时间序列分析的小波方法(英文版)》图例丰富，正文附有大量练习， 并在附录中给出了练习的答案。每章另备有适于课堂布置的练习。本书网站 有所用时间序列与小波的材料，并可以得到用S-Plus和其他语言开发软件的 信息。

时间序列分析是用随机过程理论和数理统计学的方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，用于解决科研、工程技术、金融及经济等诸多领域内的实际问题。本书是一本由浅入深的小波分析导论，介绍了基于小波的时间序列统计分析。实践中的离散时间技术是本书的论述重点，同时对于理解和实现离散小波变换将涉及的诸多原理与算法也进行了详细的描述。 　　本书详细地介绍了小波方法在时间序列分析中的应用，图例丰富，语言简明易懂，论述严谨，另外，本书对小波分析所需要的数学知识进行了简洁实用的讲解，还在正文中嵌入了大量的练习，并在附录中给出了这些练习的答案，同时每章另备有适于课堂布置的练习。 　　本书适合作为高等院校统计学、数学等专业学生的教材，同时也可作为从事相关领域研究的人员的参考书。

《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、ARMA模型、时间序列的预报，加窗谱估计和多维平稳序列介绍。每节配有适量习题和部分计算机作业，可供教师和学生选用。时间序列分析是概率统计学科中应用性教强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用。

我们要像观察一棵树一样细致观察中国的变化： 贸易摩擦只是一根树枝，国际关系才是大树， 民粹主义是谁也无法忽略的力量， 互联网不可能对所有传统行业发起“降维打击”， 城市也悄然进行着革命， 自下而上的力量浮出水面， 大山深处的留守儿童学校出乎意料地成为素质教育的革命场， 重建社群正在消除人性中的自私、偏见和戾气。 像观察一颗树一样， 剥离迅疾而无关紧要的变化， 小趋势， 是变量的密码。 —————————————————————————————————— >> 洞察新的机会 在这个时代，生活中的微小变化，正在成为小趋势，在这些小趋势，可能只发生在人口的1%当中，但是，其中蕴藏着巨大的机会，每一个小趋势，都有可能孕育出下一个时代洪流。无论你从事什么行业，你在哪里，你在做什么，通过这本书是你了解小趋势和获得新机会的钥匙。那些 能够被观察到的事物才是属于你的...(展开全部)

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