应用时间序列分析R软件陪同（第2版）
内容简介
本书通过案例讲述有关的概念和方法，不仅介绍了ARMA 模型、状态空间模型、Kalman 滤波、单位根检验和GARCH 模型等一元时间序列方法，还介绍了很多新的多元时间序列方法，如线性协整、门限协整、VAR 模型、Granger 因果检验、神经网络模型、可加AR 模型和谱估计等. 书中强调对真实的时间序列数据进行分析，全程使用R 软件分析了各个科学领域的实际数据，还分析了金融和经济数据的例子.本书通俗易懂，理论与应用并重，可作为高等院校统计学和经济管理等专业“时间序列分析”相关课程的教材，对金融和互联网等领域的相关从业者也极具参考价值.
作者简介
吴喜之，北京大学数学力学系学士，美国北卡罗来纳大学统计系博士。中国人民大学统计学院教授、博士生导师。国内统计学界的学术带头人，国内推广R语言的先驱。曾是国务院学位委员会统计学科评议组成员、概率统计学会常务理事、国家教委概率统计教材组成员、国家统计教材编审委员会委员。主要从事序贯分析、回归诊断、质量控制和模型选择等方向的教学与研究，多次主持国家自然科学基金项目。在国际重要学术刊物上发表论文50多篇，著有近20部专著和教材，代表性著作有《复杂数据统计方法》《非参数统计》等。曾在北京大学、南开大学、美国加州大学和北卡罗来纳大学任教。
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