1.理論編

時系列分析／時系列解析の理論としては，沖本先生の「 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 」，北川源四郎先生の「 時系列解析入門 」の2冊がよく勧められる書籍です．(分厚く，しかも2分冊のハミルトン本はいったん除く)

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)　 沖本竜義
https://amzn.to/3NnAqBp

時系列解析入門　 北川 源四郎
https://amzn.to/3NTrwvl

2.理論と実装

理論を学びつつ実装を習得する本としては，下記の本が挙げられます．
あくまでもamazonのレビューと書店でパラパラ眺めてのことですが，自分がまず最初に手を出すとしたら「 基礎からわかる時系列分析―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルタ 」かなぁっと思いました．
数少ないPythonで書かれれている「 時系列解析: 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知 」も参考になるのですが，いったん，時系列分析／時系列解析を一通り勉強してからPythonでどう実装するかを考えるときに参考にする書籍なのかなあっと思いました．

時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装　 馬場 真哉
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Rによる 時系列モデリング入門　 北川 源四郎
https://amzn.to/3MkH5en

基礎からわかる時系列分析―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルタ― Data Science Library　
萩原 淳一郎 (著), 瓜生 真也 (著), 牧山 幸史 (著), 石田 基広 (監修)
https://amzn.to/3tgdGLG

実践 時系列解析 ―統計と機械学習による予測
Aileen Nielsen (著), 山崎 邦子 (翻訳), 山崎 康宏 (翻訳)
https://amzn.to/3NSHplH

時系列解析: 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知　 島田 直希 (著)
https://amzn.to/3as6827