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汉密尔顿的《时间序列分析》——经典中文版时序分析教材

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简介:
本书为詹姆斯·汉密尔顿的经典之作《时间序列分析》的权威中文译本,是经济学与统计学领域中不可或缺的时间序列分析教程和参考书。 近十年来,研究者分析时间序列数据的方法有了显著变化。这本书总结了这一领域的重要进展,并提供了一种统一的表述方式。书中涵盖了向量自回归、广义矩方法估计、单位根的经济与统计结果、随时间变化的方差以及非线性时间序列模型等主题,为读者提供了全面而详细的介绍。 此外,汉密尔顿还介绍了动态系统分析的传统工具,包括线性表示、自协方差、生成函数、谱分析和卡尔曼滤波器,并讨论了它们在经济理论及实际数据研究中的应用。这本书旨在向学生、研究人员以及预测者提供关于动态系统、计量经济学与时间序列分析的全面概述。 从基础原理开始讲解,汉密尔顿清晰地介绍了新旧进展,使得这些内容既适合大学一年级的学生也适用于非专业人士阅读。此外,该书因其广泛的内容和深度而成为前沿研究者的宝贵参考资料。通过大量数值示例解释理论结果的实际应用,并将许多推导细节放在每章的数学附录中,汉密尔顿成功地实现了上述双重目标。 本书为时间序列分析领域的学生与研究人员提供了一条清晰的学习路径,在未来几年内预计会是该领域的重要指南之一。詹姆斯D.汉密尔顿现任加利福尼亚大学圣地亚哥分校经济学教授,并拥有加州伯克利分校的博士学位,曾任弗吉尼亚大学教职人员。

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客服
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  • 》——
    优质
    本书为詹姆斯·汉密尔顿的经典之作《时间序列分析》的权威中文译本,是经济学与统计学领域中不可或缺的时间序列分析教程和参考书。 近十年来,研究者分析时间序列数据的方法有了显著变化。这本书总结了这一领域的重要进展,并提供了一种统一的表述方式。书中涵盖了向量自回归、广义矩方法估计、单位根的经济与统计结果、随时间变化的方差以及非线性时间序列模型等主题,为读者提供了全面而详细的介绍。 此外,汉密尔顿还介绍了动态系统分析的传统工具,包括线性表示、自协方差、生成函数、谱分析和卡尔曼滤波器,并讨论了它们在经济理论及实际数据研究中的应用。这本书旨在向学生、研究人员以及预测者提供关于动态系统、计量经济学与时间序列分析的全面概述。 从基础原理开始讲解,汉密尔顿清晰地介绍了新旧进展,使得这些内容既适合大学一年级的学生也适用于非专业人士阅读。此外,该书因其广泛的内容和深度而成为前沿研究者的宝贵参考资料。通过大量数值示例解释理论结果的实际应用,并将许多推导细节放在每章的数学附录中,汉密尔顿成功地实现了上述双重目标。 本书为时间序列分析领域的学生与研究人员提供了一条清晰的学习路径,在未来几年内预计会是该领域的重要指南之一。詹姆斯D.汉密尔顿现任加利福尼亚大学圣地亚哥分校经济学教授,并拥有加州伯克利分校的博士学位,曾任弗吉尼亚大学教职人员。
  • 》(著),下册
    优质
    《时间序列分析》(汉密尔顿著) 下册深入探讨了经济与金融数据的时间序列建模方法,包括向量自回归、单位根检验及谱分析等内容。 汉密尔顿的《时间序列分析》下册是一本完整且高清的版本,对于量化分析来说是必备读物之一。这本书在时间序列分析领域具有很高的参考价值。
  • 优质
    时间序列分析是统计学中用于研究数据点随时间排序形成的时间序列的方法。它通过识别趋势、季节性变化和周期模式来预测未来值,广泛应用于经济学、金融学、气象学等多个领域。 时间序列分析通过使用时序模型来预测和控制现象的未来行为。
  • SAS
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    本课程深入介绍如何使用SAS软件进行时间序列数据分析,涵盖模型建立、参数估计及预测技巧,适合统计学和经济学等领域的专业人士。 SAS时间序列分析是指将反映现象发展水平的统计指标数值按时间顺序排列形成的一组数字序列,这种序列也被称为动态数列或时间数列。通过这些数据应用数学统计方法进行处理,可以预测未来的发展趋势。时间序列分析是一种定量预测的方法之一,其基本原理是承认事物发展的延续性,并利用过去的数据来推测未来的走向;同时它还考虑到发展中的随机因素影响,在历史数据分析中运用加权平均法等技术手段加以调整和优化。 这种方法的特点在于操作简便且易于掌握,但准确性有限,通常适用于短期的预测。时间序列分析一般能反映出三种实际变化规律:趋势性变化、周期性波动以及随机性的变动。
  • 预测预测数据
    优质
    简介:时间序列预测分析涉及对按时间顺序排列的数据进行建模和预测。该领域利用统计学、机器学习技术来识别趋势、季节性变化及周期模式,从而实现对未来数据点的有效预测。 时间序列预测数据涉及对未来某个变量值的估计,基于该变量过去的数据点进行分析。这类预测在金融、经济、气象等领域有广泛应用。通过识别历史模式与趋势,可以利用统计模型或机器学习算法来生成未来可能的发展路径。 对于具体的时间序列问题,选择合适的建模方法至关重要。常见的技术包括但不限于自回归(AR)、移动平均(MA)以及它们的组合形式如ARIMA等经典统计学方法;还有基于神经网络、支持向量机及随机森林在内的现代机器学习途径。每种模型都有其适用场景和局限性,在实际应用时需要根据具体需求做出合理选择。 为了提高预测准确性,往往还需要对数据进行预处理步骤(例如差分运算以消除趋势成分或季节效应),以及参数调优等操作来改善拟合效果。此外,交叉验证技术可以帮助评估模型的泛化能力并防止过拟配现象的发生。 总之,在面对时间序列预测任务时,掌握多种建模策略、深入理解数据特征及其背后逻辑,并结合最新的研究成果不断优化算法设计是取得良好成绩的关键所在。
  • 预测预测数据
    优质
    简介:时间序列预测分析专注于利用历史数据来预测未来趋势。这种方法广泛应用于经济、金融等领域,通过模型建立与算法优化实现对未来事件的有效预判。 时间序列预测数据用于分析和预测随着时间变化的数据模式。这类数据分析在金融、经济、气象等领域有着广泛应用。通过历史数据的观察与学习,模型能够识别出周期性趋势及季节效应,并据此对未来进行合理推测。 对于具体的时间序列问题,选择合适的算法至关重要。常见的方法包括ARIMA(自回归整合移动平均)、SARIMA(季节性ARIMA)以及现代机器学习技术如LSTM(长短期记忆网络)。每种模型都有其适用场景与局限性,在实际应用中需根据数据特性做出最优决策。 总之,时间序列预测是数据分析领域的一项重要技能。随着算法的发展及计算资源的提升,该领域的研究和实践正不断取得突破性的进展。
  • .pdf
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    《时间序列分析》是一本深入探讨时间数据统计方法的专著,涵盖模型构建、预测技术及应用实例,适用于科研人员与数据分析从业者。 时间序列分析对于数据处理非常有帮助,推荐一些适合初学者的书籍。
  • (美)PDF
    优质
    《时间序列分析》(美版)是一部全面介绍时间序列分析理论与应用的经典著作,涵盖模型构建、参数估计及预测技术等内容,适用于统计学、经济学等领域的研究者和学生。本书PDF版本方便读者随时随地学习。 时间序列分析的经典教材中文版。