[学习分享] 时间序列分析学习总结_时间序列分析 [推广有奖]

在时间序列分析中，评价一个时间序列预测模型的好坏，只看平均预测误差的都是耍流氓……个人感觉机器学习在时间序列上的效果有时候还不如传统的状态空间模型……

对于纯粹时间序列分析预测，目前最理想的方法应该就是RNN及其变体了。标准的RNN要达到好的效果会比较难训练，目前它的带记忆的变体，比如LSTM（long-short term memory）和GRU（gated recurrent unit）都非常热门。进一步的，这些模型还可以和其它神经网络模型组合，比如在LSTM下面堆叠若干层的CNN等等，这样基本上就是目前深度学习（deep learning）中常见的处理时间序列最好的模型了。当然这也要配置和训练得当才能得到好的效果（包括数据预处理、恰当的参数等）。

时间序列分析嘛，结合计量软件比如R或者matlab来学还是比较科学的学习方法，在软件上实现的过程也是你加深对模型理解的过程。
切记:理论和软件，两手都要抓，两手都要硬。二者相辅相成，不能分割。
再给你推荐几本书:TSAY的《金融时间序列分析:基于R语言》中国人民大学出版社。另外一本Jonathan D. Cryer的《时间序列分析及应用:R语言》，机械工业出版社。这两本在国外普遍比较流行。
切记:以问题为导向，去做点实证分析，learning by doing。很快就会提高。

个人建议学习时间序列分析最好看看随机过程的基础书籍，比如
应用随机过程教程 龚光鲁，钱敏平著
据说这本书是专门写给工科生的。然后里面包括了你想学的时间序列分析的基础内容。

时间序列大部分都是在讲ARIMA，ARCH，GARCH，time trend，stationary and non-stationary。跟stochastic没关系。

我们学校的一个大神教授再过两年铁定以时间序列的研究获诺贝尔经济学奖，现在他的课卡的很严，一般人不让上，想选必须把所有数学相关课程的成绩单和书单email给他。但数学里也没对stochastic做要求，倒是对高级计量经济学有要求

Good. Thanks for sharing.

谢谢楼主分享

很好的经验总结，谢谢分享！

感谢楼主