本书通过案例讲述有关的概念和方法，不仅介绍了ARMA 模型、状态空间模型、Kalman 滤波、单位根检验和GARCH 模型等一元时间序列方法，还介绍了很多多元时间序列方法，如线性协整、门限协整、VAR 模型、Granger 因果检验、神经网络模型、可加AR 模型和谱估计等，并且增加了全新的一章讲述如何用深度学习进行时间序列分析. 书中强调对真实的时间序列数据进行分析，全程使用R 和Python软件分析了各个科学领域的实际数据，还分析了金融和经济数据的例子.本书通俗易懂，理论与应用并重，可作

随着高新技术的迅速发展，集知识化、数据化、网络化于一体的现代经济形态要求企业的经营管理要不断创新，这对以提高企业内部控制水平、资源有效使用为核心任务的成本会计、管理会计工作提出了更高要求。第6版在保有前版扎实框架的基础上对全书内容进行了全面梳理与更新。特别增加了关于人工智能对会计领域挑战的论述，并对本量利分析短期预测等关键章节进行了结构优化与内容充实。书中丰富的案例链接与思考题旨在培养学生的探究性思维与理论联系实际的能力。