Rob J Hyndman 和 George Athanasopoulos 的《预测：原则和实践》可在线免费获取：http: //otexts.com/fpp/

它本身就是一本好书；Hyndman 之前与 Makridakis 和 Wheelright 合作的预测书备受推崇，但这还有一个额外的优势，即您可以看到您所获得的价格。

R从编程和时间序列分析的角度来看，我一直在参考三本书：

1. 时间序列分析及其应用： Shumway 和 Stoffer 的R 示例
2. 时间序列分析： Cryer 和 Chan在 R 中的应用。
3. Cowpertwait 和 Metcalfe的 R 介绍性时间序列

Shumway 和 Stoffer 的第一本书有一个开源（删节）版本，称为EZgreen版本。

如果您专门研究时间序列预测，我会推荐以下书籍：

1. Makridakis、Wheelwright 和 Hyndman 的预测方法和应用。我一直在反复提到这本书，这是一部经典之作，写作风格绝对是非凡的。
2. 上述书籍的在线继任者是Hyndman 和 Athanasopoulos的《预测原则和实践》，其中包含很好的 R 示例。
3. 如果您正在研究经典的 Box Jenkins 建模方法，我会推荐Box、Jenkins 和 Reinsel 的时间序列分析：预测和控制。
4. Pankratz 的《使用动态回归模型进行预测》中对传递函数建模和预测进行了特殊处理 。再次，写作风格绝对很棒。
5. 如果您要应用预测来解决现实世界的问题，那么另一个非常有用的是Armstrong的《预测原理》 。

在我看来，书 1、4 和 5 是最好的书。许多人喜欢 Hyndman 和 Athanasopoulos 的预测原则和实践，因为它是开源的并且有R代码。它与预测方法的广度、覆盖深度及其前身 Makridakis 等人的写作风格相去甚远。以下是我为什么喜欢 Makridakis 等人的一些对比特征：

1. 参考文献列表：例如在 Box Jenkins 章节中，Makridakis 等人有大约 31 个参考文献，Hyndman 等人在许多章节中很少或没有参考文献。
2. 覆盖范围的广度和深度 - Hyndman 等人。主要关注第一作者特别开发的单变量方法，而 Makridakis 等。他们不仅关注自己的研究，还关注各种方法和应用，并且强调现实世界的应用和学习，而不是更加注重学术。
3. 写作风格——我真的不能抱怨，因为这两本书都写得非常好。然而，我个人倾向于 Makridakis，因为它将复杂的概念归结为读者友好的部分。有一个关于动态回归或传递函数的部分，我没有在哪里遇到过对这种“复杂方法”的如此清晰的解释。需要非凡的写作才能来帮助读者在 15 页中理解动态回归是什么，并且他们成功了。
4. Makridakis 等人是软件/方法不可知论者，他们列出了一些有用的软件包并比较和对比它们（尽管这已经近 20 年了）对于从业者来说仍然非常有价值。
5. Makridakis 等人关于如何在现实世界中应用预测的三个专门章节。这对从业者来说是一大优势。

预测根本不是运行像 arima 和指数平滑这样的单变量方法并产生输出。它远不止于此，尤其是当您着眼于更长远的视野时的战略预测。Armstrong 的预测原理超越了单变量外推法，强烈推荐给任何从事现实世界预测尤其是战略预测的人。

我会推荐以下书籍：

1. 时间序列分析及其应用：带有 R 示例，第三版，由 Springer Verlag 的 Robert H. Shumway 和 David S. Stoffer 着。
2. 时间序列分析和预测示例，第 1 版，作者 Søren Bisgaard 和 Murat Kulahci，John Wiley & Sons。

我希望它对你有帮助。祝你好运！

Damodar Gujarati 和 Dawn Porter 的基本计量经济学（第 5 版）的第四部分包含关于时间序列计量经济学的五章 - 一本非常受欢迎的书！它包含大量练习、回归输出、解释，最重要的是，您可以从本书的网站下载数据并自己复制结果。另一本好书是Stock 和 Watson 的《计量经济学导论》。

从汉密尔顿开始是令人钦佩的，但我想说通读我刚刚提到的两本书中的时间序列部分，然后继续阅读沃尔特恩德斯的应用计量经济学时间序列或泰伦斯 C 米尔的金融建模时间序列。

在此之后（并且可能在对数理经济学进行了一些回顾之后），那么您应该能够坐下来舒适地阅读汉密尔顿。

注：Box & Jenkins 1970 年的经典时间序列分析：预测和控制显然比我提到的“现代教科书”更集中（即内容更窄），但我想说任何想要真正了解的人的时间序列不应将此排除在他们的阅读清单之外。