内容简介
本书介绍非线性时间序列理论和方法的一些*研究成果，尤其以近十年来发展起来的非参数和半参数技术为主。本书不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍，同时，为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性，还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型（比如ARCH/GARCH模型和门限模型等）的近期研究成果。此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍。为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，本书借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。阅读本书只需要具备基础的概率论和统计学知识。本书适用于统计专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。此外，本书也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。