Time Series Analysis With Applications in R, Second Edition, presents an accessible approach to understanding time series models and their applications. Although the emphasis is on time domain ARIMA models and their analysis, the new edition devotes two chapters to the frequency domain and three to time series regression models, models for heteroscedasticity, and threshold models. All of the ideas and methods are illustrated with both real and simulated data sets. A unique feature of this edition is its integration with the R computing environment. The tables and graphical displays are accompanied by the R commands used to produce them. An extensive R package, TSA, which contains many new or revised R functions and all of the data used in the book, accompanies the written text. Script files of R commands for each chapter are available for download. There is also an extensive appendix in the book that leads the reader through the use of R commands and the new R package to carry out the analyses.

《时间序列分析:单变量和多变量方法(第2版)》不仅对单变量与多变量时间序列的时域和频域分析提供了一个全面介绍，而且在书中包含了许多单变量和多变量时问序列模型的新进展，如逆自相关函数、扩展样本自相关函数、干预分析及干预探测、向量自回归移动平均模型、偏滞后自相关矩阵函数、局部过程、状态空间模型、卡尔曼滤波、非季节和季节模型的单位根检验等许多内容。《时间序列分析:单变量和多变量方法(第2版)》结合大量的应用实例说明时间序列分析方法的应用，极大地方便了读者对这些方法的学习和理解。

应用时间序列分析，ISBN：9787300066547，作者：王燕编著

本书是金融时间序列分析领域不可多得的上乘之作，第1版面世后即成为该领域最具影响力的作品。作者在全面阐述金融时间序列分析理论知识的同时，还系统地介绍了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用能够免费得到的R软件包，可以对金融数据进行实证分析，也可以使用现实的例子对相关计算和分析进行说明。本书还对金融计量经济学的最新进展进行了深入分析，例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。 第3版新增加的内容还包括以下几方面。  在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中，都使用了非线性持续期模型。 新增加了一些非线性模型和方法的应用。  更新了多元时间序列分析，分析了协整应用到配对交易分析的实用性。 使用损失函数这个新的统一的方法分析风险值。  在相依数据的极值、分位数和风险值的研究中，引入了极值指数。

《应用时间序列分析》是高等院校"应用时间序列分析"课程的教材，较系统讲授应用时间序列分析的基本理论、方法以及应用。《应用时间序列分析》以时间序列的线性模型和平稳序列的谱分析为主线，介绍平稳时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法，目的是使学生对时间序列的饿应用理论和方法有基本的了解，能够用时间序列的基本方法处理简单的时间序列数据。全书共分九章，内容包括：时间序列的分解、平稳序列、线性平稳序列、ARMA模型、时间序列的预报，加窗谱估计和多维平稳序列介绍。每节配有适量习题和部分计算机作业，可供教师和学生选用。时间序列分析是概率统计学科中应用性教强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用。

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明. 本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用.