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简介/ Introduction
本书是Springer统计学教程系列之一，全面地讲述了时频域方法理论。在第1版的基础上增加了不少新的内容，大量的实例结合统计软件的应用，使本书的实用性更强。延续了第1版的风格，包括分类时间序列分析、谱包络、多元谱方法、长记忆序列、非线性模型、纵向数据分析、重抽样技巧、Garch模型、随机波动性模型、小波和Monte Carlo Markov链积分方法最近发展比较迅速的话题。在本版中将这些材料划分为更小的章节，讲述更加详细，金融时间序列讲述的范围也更加广阔，包括GARCH和随机波动模型。每章末都附有问题，这些问题可以加深读者对所学内容的理解。目次：时间序列特征；时间序列回归和控制性数据分析；ARIMA模型；谱分析和滤波；时间域；状态空间模型；频域中的统计方法。 读者对象：本书适用于大学数学专业的研究生、教师以及相关专业的科研人员。
