最近花时间整理了一下有关时间序列模型的英文资料，共整理出16个PDF文档，包含了几乎所有的时间序列模型和软件的实践方法，再这里共享给大家： 通过文末的连接可以直接下载
以下是在阅读对比了这些资料后给出的总结和评价，大家可以有选择的阅读所需的内容
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Processing Timeseries with Stata Princeton，对用Stata做一个简单的时间序列处理和检验和做了介绍。
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Simple timeseries analysis, 简单的时间序列建模方法，包括用已知函数拟合，指数平滑等等；
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TimeSeries analysis and its applicaion with R, Roberrt H. Shumway/ David S. Stoffer，这本书是完美的结合了R语言的例子和理论的一本书，其核心要领就是既能用做课堂讲义也能用做业界人士的参考，有大量实际的例子；内容很完善，不仅仅包含了时域分析部分，频域分析和状态空间也包括了，该有的定义都有。
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Analysis of financial time series Tsay, 这就是题主苦大仇深的RUEY S.Tsay的金融时间序列分析，它和上一本书的区别主要集中在两个地方，一个是他既没有实用的例子和详实的定义帮人们理解，但他大量的介绍各种模型的变种，更偏向文献综述，另一点是他的5，6章将时间序列模型和期权定阶进行了有机结合，不愧是是芝加哥大学教材。
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Introduction to R for timeseries analysis，一个十页纸用R做ARMA模型的小册子。
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Multivariate timeseries analysis_withR, 是RUEY S.Tsay的一个小ppt，和他的风格一致，说是withR，实际上并没有贴R的代码，但是对于里面提到的问题都给出了R分析的样例，主要涉及VARMAX这一族模型，因子模型和主成分，主波动率成分分析等。
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Time Series AnalysisHamilton_1994，这本书最大的特色就是全面和大部头，800页纸，从基础到复杂一步一步，但是很少有人有耐心全部的看完，但是对于有一定数学基础（三门基础数学课）的初学者很友好。
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Applied econometrics timeseries student handook，这是一个关于Eviews和RAT软件的上手的配套教材和习题解答，和本身的Applied econometrics timeseris是配套使用的！而这本配套教材比较难找，但是光h这本handbook就能给Eviews，RAT使用者很多指导。
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An introductory Study on Time Series Modeling and Forecasting, 这本书很有自己的特色，在简单的引入和传统的ARMA后直接画风一转进入了神经网络和支持向量机，不同于传统的时间序列的假设检验的思路，本书采用的是大数据的视角，第六章强调的是衡量预测误差的指标。
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Time series analysis lecture notes, 源自奥克兰大学，典型的统计学院风格的教材，注重数学的推导和证明，适合数学专业的学生和想要理解模型数学本质的朋友。
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A little book for timeseries，是一本不涉及数学的介绍用R实现时间序列分析的实用手册，很粗浅，仅仅设计到ARMA，和趋势分解。
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Time series analysis Andrea ，这是一个ppt,作为课堂ppt最大的特色就是对读者比较友好，内容比较浅和划重点，涉及内容不超过ARMA，唯一的特点是在前面介绍了一点复数。
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Time Series Analysis Forecasting and control，这本书的作者Box，Ljung和Jenkins是最著名的70年代传统的自回归模型的开创者，大家也都熟悉LB检验，本书也是一本大部头，700多页，偏数学，集中在传统的模型上，最大的亮点就是最后一章集中于control，不仅仅关注模型的检验和参数估计，更对模型的控制给出了理论上的说明。
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Time series analysis with SAS ETS，这是一本时间序列在SAS上应用的书，主要集中在多元回归部分和周期性处理。
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Time Series for Macroeconomics and Finance，本书源于芝加哥大学研究生院，内容和此前的书没有大的差异，但是在侧重点上有显著不同，本书将谱分析，单位根和协整单独提出来详细描述，而不是像其他的书一样柔和在不同的章节，适合对单独某一个部分感兴趣的朋友，提供了一种崭新的视角
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Chapter15_timeseries analysis and forecasting with Excel， 本部分的特色就是，结合Excel操作的，通过可视化界面的操作就可以完成时间序列模型的处理，同时不涉及ARMA及之后的模型理论，而是集中在趋势分解和移动平均
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