季节时间序列理论与应用

第一章总论

第一节季节时问序列的多样性

第二节季节时间序列模型

一、季节ARIMA过程

二、周期性过程

三、非线性季节模型

第三节季节性时间序列理论发展概览

一、早期观点

二、季节调整理论

三、最新观点及研究前沿

第二章季节ARIMA模型

第一节基本概念

第二节季节ARIMA模型的类别

一、自回归移动平均乘积性季节模型

二、确定性季节时间序列

三、季节性单整过程

第三节非平稳性的误设定

一、趋势平稳(TS)与差分平稳(DS)

二、确定性季节性与季节性单整

第四节季节ARIMA模型的建立与预测

一、数据的平稳性检验

二、SARMA模型的识别、估计和检验

三、预测

第五节案例：美国国际航空公司旅客客票数的乘积模型和组合模型

第三章季节模式的假设检验

第一节确定性季节性的假设检验

一、Canova-Hansen检验

二、Caner检验

三、TamReinsel检验

四、一些评论

第二节季节单整的检验

一、Dickey-Hasza-Fuller检验

二、HEGY检验

三、Kunst检验

四、Osborn-Chui-Smith-Birchenhall检验

五、一些评论

第三节扩展

一、附加动态项

二、确定项

三、高阶非平稳性工

四、复合检验及显著性水平

五、一些实证研究结果

第四节案例：我国进出口总额的季节模式

一、平稳季节模式的检验

二、季节单位根检验

第四章季节调整技术原理

第一节构成因素的分解

第二节X-12-ARIMA

一、X-11程序

二、RegARIMA建模与诊断

第一节TRAMO／SEATS程序

一、SEATS方法的基本原理

二、与X-1l的比较

第四节季节调整对单位根检验的影响

一、数据生成过程为单位根过程

二、数据生成过程为平稳ARMA过程

第五节与其他数据变换的关系

第六节案例

案例l：中美进出口总额的季节调整

案例2：基于调整和未调整序列的单位根检验

第五章多变量季节模型

第一节单方程季节模型

一、季节调整对回归效果的影响

二、季节虚假回归

第二节季节向量ARIMA模型

一、季节向量ARMA的性质

二、季节向量ARIMA模型的建立

三、扩展

第三节季节协整与误差修正模型

一、单一方程季节协整方法

二、向量季节协整方法

三、扩展

第四节案例：中国进出口贸易的误差修正模型

第六章周期性ARIMA过程

第一节周期性过程的类别和性质

一、周期性过程的定义与分类

二、PAR过程的性质

第二节非平稳的PAR过程

一、PAR过程的单整类型

二、PAR过程的单整性检验

第三节周期性协整

一、周期性协整的定义

二、周期协整的检验

第四节案例：理性预期下生命周期持久收入假说的检验

一、REPIH的(季节)检验方法

二、中国消费行为的REPIH检验结果

第七章非线性季节模型

第一节季节GARCH模型

一、季节GARCH类模型的定义和性质

二、检验和估计

第二节随机系数季节自回归过程

一、随机系数ARIMA模型的性质

二、检验和估计

第三节周期马尔可夫开关模型

一、周期马尔可夫开关模型的定义和性质

二、估计和检验

参考文献

附表lt分布百分位数表

附表2X2分布百分位数表

附表3F分布百分位数表

附表4VM分布百分位数表

附表5DHF分布百分位数表

附表6季节单位根检验临界值表

附表7Kunst分布百分位数表

附表8季节协整检验临界值表

　　本书是国内第一本系统地对季节时间序列进行介绍和研究的专著。全书共分为七章。第一章首先展示了时间序列中季节特征的多样性以及不同的季节模型，回顾了季节时间序列理论的发展历程。在随后各章中，对各种季节模型进行了详尽的介绍。其中，第二章介绍了SARIMA模型：第三章介绍了季节模式的常用检验方法；第四章介绍了季节调整方法的原理：第五章介绍了多变量季节模型；第六章介绍了周期性过程；第七章介绍了非线性季节模型。在介绍基本理论时，本书给出了一些应用案例。本书是适用于经济、管理类教师、研究者和研究生的参考读物，要求读者有时间序列分析的基础。