本書共分為9章，首先介紹了R軟件中處理時間序列數(shù)據(jù)的方法以及如何進行時間序列數(shù)據(jù)的可視化，然后介紹了ARIMA模型及其相關(guān)擴展形式的原理、建模方法和應(yīng)用，以及GARCH模型、VAR模型、VARX模型等，最后介紹了基于機器學習的時間序列預測方法、混沌時間序列的概念與特性，并提供了2個綜合案例分析。