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内容简介
本书主要介绍非线性时间序列理论和方法的一些最新研究成果，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。
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