時間序列分析及其應用（第4版）

　　◎內容簡介 這本世界經典教材展現了現代時間序列分析作為一種數據分析工具的豐富性和多樣性。本書從不同層次深入探討時間序列分析理論和方法，除了涵蓋經典的時間序列回歸方法、ARIMA模型、譜分析和狀態(tài)空間模型外，還介紹了新近發(fā)展的方法，包括分類時間序列分析、多元譜方法、長記憶時間序列、非線性模型、重采樣技術、GARCH模型、ARMAX模型、隨機波動率模型、小波方法和馬爾可夫鏈蒙特卡羅積分方法等。書里以易于理解的方式講述了各種時間序列模型及其應用，內容包括趨勢、平穩(wěn)時間序列模型、非平穩(wěn)時間序列模型、模型識別、參數估計、模型診斷、預測、季節(jié)模型、時間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計和閾值模型等。對所有的模型和方法，都用真實數據集和模擬數據集進行了展示。本書除了可以作為統計學研究生或高年級本科生教材，也可以作為物理學、生命科學和社會科學領域相關方向的研究生教材。

　　◎作者簡介 羅伯特·沙姆韋（Robert H. Shumway）是美國加州大學戴維斯分校的統計學榮休教授。他是美國統計學會（American Statistical Association）和國際統計學會（International Statistical Institute）的杰出會士。他對時間序列應用的研究曾獲得過1986年美國統計學會杰出統計應用獎和1992年傳染病中心統計獎。他出版過多部有影響力的統計學教材，并擔任Forecasting和Journal of the American Statistical Association等期刊的編委。 戴維·斯托弗（David S. Stoffer）是美國匹茲堡大學統計學榮休教授。他是美國統計學會的杰出會士，并獲得過1989年美國統計學會杰出統計應用獎。他曾擔任美國國家科學基金會數學科學部的項目主任，還是Forecasting、Journal of the American Statistical Association、Annals of Statistical Mathematics、Journal of Time Series Analysis、Journal of Business & Economic Statistics等期刊的編委。