非线性时间序列：建模、预报及应用，ISBN：9787040173574，作者：范剑青

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明. 本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用.

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《非线性时间序列:非参数与参数方法(影印版)》论述当代统计方法和非线性时间序列分析，着重阐述过去十年发展起来的非参数和半参数技术。主要内容包括相空间、频域及时域中的建模技术；为说明参数方法和非参数方法在时间序列数据分析中的一体性，《非线性时间序列:非参数与参数方法(影印版)》给出某些参数化非线性模型的最新论述，如ARCH／GARCH模型和阈值模型；以及关于ARMA模型的一个简洁观点。《非线性时间序列:非参数与参数方法(影印版)》始终使用实际应用中得到的数据，阐明如何借助非参数方法揭示高维数据的局部结构。《非线性时间序列:非参数与参数方法(影印版)》还介绍了一些重要的技术工具。

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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究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考。

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《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。

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...(展开全部)

《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。