《时间序列分析：预测与控制（原书第5版）》 - [美]乔治·E.P.博克斯 [英]格威利姆·M.詹金斯 [美 - 机械工业出版社 - 香港大書城

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『簡體書』时间序列分析：预测与控制（原书第5版）

書城自編碼： 3820217
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： [美]乔治·E.P.博克斯 [英]格威利姆·M.詹金斯 [美
國際書號(ISBN)： 9787111712404
出版社：机械工业出版社
出版日期： 2022-01-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 148.4

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編輯推薦：

本书自1970年首次出版以来，至今历经50余年的检验，始终都是时间序列领域的权威典藏之作。四位作者是学界赫赫有名、蜚声世界的统计学大师，他们用词简洁并富有感染力，特别强调时间序列随机(统计)模型的构建，以及其在商业、金融和工程等重要领域中的应用。书中大量的案例可以使读者能够很快体会其中直观而深刻的时间序列分析精髓，并掌握过去10年来各自领域在世界范围内的最新发展。特别地，第5版增加了统计软件R进行建模和预测，并对书中的案例一一进行了数值解释，同时在很多对应的章节中也提供了R软件的构图与代码，进而帮助读者很方便地重新构图。

內容簡介：

本书自1970年首次出版以来，至今历经50余年5个版次的检验，始终都是时间序列领域的权威典藏之作。四位作者是学界赫赫有名、蜚声世界的统计学大师，他们用词简洁并富有感染力，特别强调时间序列随机(统计)模型的构建，以及其在商业、金融和工程等重要领域中的应用。
书中大量的案例可以使读者能够很快体会其中直观而深刻的时间序列分析精髓，并掌握过去10年来各自领域在世界范围内的最新发展。特别地，第5版增加了统计软件R进行建模和预测，并对书中的案例一一进行了数值解释，同时在很多对应的章节中也提供了R软件的构图与代码，进而帮助读者很方便地重新构图。
本书可作为统计学、经济学、金融学、数学、工程和物理等相关专业高年级硕士研究生或博士研究生的教材，也可作为时间序列分析、计量经济学、金融和相关领域的专业技术人员与实践者的工具用书或参考书。

關於作者：

乔治 · E. P. 博克斯
　 ( George E. P. Box ）
他被称为20世纪最伟大的统计学大师之一，在时间序列分析、实验设计、统计质量控制等领域做出了很多开创性贡献。主要研究成果有：Response-surface方法、EVOP、Q-exponential分布、Box–Jenkins模型、Box–Cox变换、Box–Behnken设计、Ljung–Box检验等概念和方法，在国际上深刻影响着统计学、经济学、金融学、工程学、化学和环境科学等领域的理论与实践。
他曾在普林斯顿大学任教，并在威斯康星大学麦迪逊分校创立统计系，也曾任美国统计协会主席、数理统计研究所所长、英国皇家学会院士（FRS）、美国艺术与科学院院士，并获美国质量控制协会颁发的Shewhart奖章、美国统计协会颁发的Wilks纪念奖和英国皇家统计学会颁发的盖伊金质奖章。
格威利姆 · M. 詹金斯 ( Gwilym M. Jenkins ）
英国统计学家和系统工程师，曾在英国皇家飞机公司、伦敦帝国理工学院、斯坦福大学、普林斯顿大学以及威斯康星大学麦迪逊分校任职，也曾在英国皇家统计学会研究部门委员会和理事会任职，并创办《系统工程杂志》。主要成就创立了Box-Jenkins模型（利用ARMA或ARIMA模型寻找时间序列模型与时间序列的最佳预测方法）。
格雷戈里 · C. 莱因泽尔 ( Gregory C. Reinsel ）
美国统计学家，曾在威斯康星大学麦迪逊分校任职，是美国统计协会、英国皇家统计学会会员，美国地球物理联合会数学统计研究所成员。
格丽塔 · M. 扬 ( Greta M. Ljung ）
芬兰裔美国统计学家，曾在丹佛大学、麻省理工学院和波士顿大学任职，其最知名的研究成果是Ljung-Box检验。

第1章引言
第一部分随机模型及其预测
第2章平稳过程的自相关函数与谱
第3章线性平稳模型
第4章线性非平稳模型
第5章预测
第二部分随机模型的建立
第6章模型识别
第7章参数估计
第8章模型诊断检验
第9章季节性时间序列的分析
第10章其他主题及扩展
第三部分转换函数和多元模型的建立
第11章转换函数模型
第12章转换函数模型的识别、拟合和检验
第13章干扰分析、异常值和缺失值检测
第14章多元时间序列分析
第四部分离散控制方案设计
第15章过程控制概述
第五部分图表

內容試閱：

本书介绍了某些用于分析离散时间序列的统计模型与方法，探讨了所涉及模型的建模方法及其应用。书中研究的模型包括单积自回归移动平均模型（ARIMA）模型族与这些模型的各种拓展，这些模型的性质得到了检验；探讨了用于模型设定、参数估计和模型检验的统计方法；在理论方面，还讨论了两个和多个时间序列动态关系的转换函数建模、干预事件影响建模、多元时间序列建模以及过程控制等；涵盖了状态空间和结构建模、非线性模型、长记忆模型和条件异方差等模型。第5版致力于提供一本学者和实践者都适用并能从中受益的教科书。
本书第1版在1970年问世，那时兴起了一股研究时间序列分析与预测的热潮。这引发了许多作者的很多新想法，以及一些修改和改进。例如，在那个时期，计量经济学出现了几个新的研究方向，产生了现在的时间序列计量经济学。其中，许多新的发展都在本书第4版中有所体现，并在第5版中得到进一步阐述。
编写本书第5版主要是为了扩充和更新早期的材料，加入新的文献，通过软件R的使用提升和更新案例数据，并且增加书中练习题的数量。本书第5版调整了章节安排，例如，关于多元时间序列分析的第14章增加了一些新的内容，着重强调了向量自回归（VAR）模型。目前，VAR模型是应用研究中使用最为广泛的多元时间序列模型。因此，本书第5版在软件演示等方面对VAR模型进行了扩展。
同时，第10章也进行了扩充和更新。在这一章中，几个时间序列分析主题是对前面章节讨论内容的扩展或补充，其中包括单位根检验、条件异方差建模、非线性模型和长记忆模型等。第4版第7章的单位根检验移到了第5版的第101节，并得到扩充。第102节讲述自回归条件异方差模型，如ARCH和GARCH模型。这些模型关注时间序列的可变性，这对经济与金融序列波动性和可变性的建模尤为重要。本书第5版对ARCH和GARCH模型进行扩充，并增加了一些扩展模型。
通过适当校正、修改和删减，本书其他章节阐释的内容也有所提升。为了增强本书的可读性，作者重新编辑了书中的一些表格，对有些表格用图形进行了替换。同时，将练习题放在每章最后，增加了整本书练习题的数量。
第5版的另一个改进是，使用统计软件R进行建模和预测。R包可以在wwwrprojectorg的统计计算R项目免费下载。第1章的附录A11中简单描述了R软件。很多章节中都有R代码，读者可以使用这些代码重新构图。R软件也可以用于对本书中的案例进行数值的图示说明。
本书第4版在2008年由约翰威立国际出版集团出版，第5版原计划在2012年秋季发行。乔治·EP博克斯是我在威斯康星大学麦迪逊分校的博士生导师，当我的导师让我帮他一起完成本书第5版时，我深感荣幸。多年以来，他都像对待他所有学生那样，将我视作挚友。不幸的是，在2012年年底确定本书第5版发行计划时，他已经病得很重了。他在2013年3月去世时，没有看到本书第5版出版。能有机会与他共事，我深表感谢。分配任务时，他对我的信心，也让我非常感激。本书是为了纪念乔治·EP博克斯与他杰出的合著作者格威利姆·M詹金斯和格雷戈里·C莱因泽尔。他们都做出了巨大的贡献，值得被我们怀念。
我还想感激时间序列分析领域的几位朋友和同事，他们阅读了手稿并提出了很有帮助的意见和建议。蔡瑞胸、威廉·魏、宋·阿恩和拉贾·韦吕阅读了关于多元时间序列分析的第14章，戴维·迪基、约翰尼斯·莱道尔特、蒂莫·泰雷斯维尔塔和尼尔斯·哈尔德鲁普阅读了第10章的一些主题，他们给出了建设性的意见和建议，非常感激他们。在芬兰，我得到了保罗·林霍尔姆的帮助，同样非常感激他。书中用到了克赖尔和陈（2010），沙姆韦、施托费尔（2011）和蔡瑞胸（2014）开发的R包。这些作者通过R项目将他们的代码和数据集给公众使用，值得赞扬。
本书第1版所依据的研究由美国空军科学研究办公室和英国科学研究委员会支持，第3版的部分研究由阿尔弗雷德·斯隆基金会和美国航空航天局支持。此外，本书得到了ES皮尔逊和HO哈特利编辑的《统计学家生物统计表》第一卷中表格的转载许可。我谨代表我的合著作者，感谢刁锦寰、戴维·迈内、戴维·皮尔斯、格朗维尔·滕尼克利夫·维尔松、唐纳德·瓦茨、约翰·汉普顿、埃莱娜·霍金森、帕特里夏·布朗、德昂·维歇恩、戴维·培根、保罗·纽博尔德、伊罗·金马苏、拉里·豪格、约翰·麦格雷戈、博瓦斯·亚伯拉罕、约翰尼斯·莱道尔特、吉娜·申、拉哈·韦吕、宋·阿恩、迈克尔·温切克、卡罗莱·利、玛丽·埃瑟、桑迪·莱因塞尔和梅格·詹金斯，在我们准备早期版本过程中，从各个方面给予的帮助。在此特别感谢克莱尔·博克斯长期以来的帮助和支持。
感谢约翰威立国际出版集团的容·带迪和莎丽·弗里德曼的指导与编辑支持，感谢斯蒂芬·奎格利对设立项目的帮助，以及卡特里娜·马塞达和希哈·帕胡扎尔在制作方面的帮助。最后，我要感谢我的丈夫波特·比德在准备本次修订时给予的鼓励和支持。
格丽塔·M扬
莱克星顿马萨诸塞州
2015年5月

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