应用时间序列分析

第1章 时间序列分析简介 1.1 引言 1.2 时间序列的定义　1.3 时间序列分析方法 1.4 时间序列分析软件 1.5 习题 1.6 上机指导第2章 时间序列的预处理 2.1 平稳性检验 2.2 纯随机性检验 2.3 习题 2.4 上机指导第3章 平稳时间序列分析 3.1 方法性工具 3.2 ARMA模型的性质

第1章 时间序列分析简介 1.1 引言 1.2 时间序列的定义　1.3 时间序列分析方法 1.4 时间序列分析软件 1.5 习题 1.6 上机指导第2章 时间序列的预处理 2.1 平稳性检验 2.2 纯随机性检验 2.3 习题 2.4 上机指导第3章 平稳时间序列分析 3.1 方法性工具 3.2 ARMA模型的性质 3.3 平稳序列建模 3.4 序列预测 3.5 习题 3.6 上机指导　4.1　时间序列的分解　4.2　确定性因素分解　4.3　趋势分析　4.4　季节效应分析　4.5　综合分析　4.6　X-11过程　4.7　习题　4.8　上机指导第5章　非平稳序列的随机分析　5.1　差分运算　5.2　ARIMA模型　5.3　残差自回归模型　5.4　异方差的性质　5.5　方差齐性变换　5.6　条件异方差模型　5.7　习题　5.8　上机指导第6章　多元时间序列分析　6.1　平稳多元序列建模　6.2　虚假回归　6.3　单位根检验　6.4　协整　6.5　误差修正模型　6.6　习题　6.7　上机指导附录1附录2附录3参考文献

作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析遵循数理统计学．的基本原理，都是利用观察信息估计总体的性质。但是由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得惟一的一个序列观察值，这种特殊的数据结构导致时间序列分析有它非常特殊的、自成体系的一套分析方法。目前，国内有关时间序列分析的著作和教材有很多，每本书都会有它预定的读者群体。本书的定位是大学本科生的时间序列分析入门教材。根据这个定位，本书语言通俗、案例丰富，理论联系实际紧密，习题难易程度适当，非常便于学生理解和练习。本书在每一章后面都会有一小节的内容详细介绍本章的分析方法在SAS软件上的实现。为使同学们更好地学习和操作，本书所有例题的数据、习题数据、例题的操作程序及上机指导程序将放在人大经管在线上，读者可免费下载。