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作為數理統計學的一個專業分支，時間序列分析遵循數理統計學．的基本原理，都是利用觀察信息估計總體的性質。但是由于時間的不可重復性，使得我們在任意一個時刻只能獲得惟一的一個序列觀察值，這種特殊的數據結構導致時間序列分析有它非常特殊的、自成體系的一套分析方法。目前，國內有關時間序列分析的著作和教材有很多，每本書都會有它預定的讀者群體。本書的定位是大學本科生的時間序列分析入門教材。根據這個定位，本書語言通俗、案例豐富，理論聯系實際緊密，習題難易程度適當，非常便于學生理解和練習。本書在每一章后面都會有一小節的內容詳細介紹本章的分析方法在SAS軟件上的實現。為使同學們更好地學習和操作，本書所有例題的數據、習題數據、例題的操作程序及上機指導程序將放在人大經管在線上，讀者可免費下載。
目次
第1章 時間序列分析簡介
1.1 引言
1.2 時間序列的定義
1.3 時間序列分析方法
1.4 時間序列分析軟件
1.5 習題
1.6 上機指導
第2章 時間序列的預處理
2.1 平穩性檢驗
2.2 純隨機性檢驗
2.3 習題
2.4 上機指導
第3章 平穩時間序列分析
3.1 方法性工具
3.2 ARMA模型的性質
3.3 平穩序列建模
3.4 序列預測
3.5 習題
3.6 上機指導
4.1 時間序列的分解
4.2 確定性因素分解
4.3 趨勢分析
4.4 季節效應分析
4.5 綜合分析
4.6 X-11過程
4.7 習題
4.8 上機指導
第5章 非平穩序列的隨機分析
5.1 差分運算
5.2 ARIMA模型
5.3 殘差自回歸模型
5.4 異方差的性質
5.5 方差齊性變換
5.6 條件異方差模型
5.7 習題
5.8 上機指導
第6章 多元時間序列分析
6.1 平穩多元序列建模
6.2 虛假回歸
6.3 單位根檢驗
6.4 協整
6.5 誤差修正模型
6.6 習題
6.7 上機指導
附錄1
附錄2
附錄3
參考文獻
1.1 引言
1.2 時間序列的定義
1.3 時間序列分析方法
1.4 時間序列分析軟件
1.5 習題
1.6 上機指導
第2章 時間序列的預處理
2.1 平穩性檢驗
2.2 純隨機性檢驗
2.3 習題
2.4 上機指導
第3章 平穩時間序列分析
3.1 方法性工具
3.2 ARMA模型的性質
3.3 平穩序列建模
3.4 序列預測
3.5 習題
3.6 上機指導
4.1 時間序列的分解
4.2 確定性因素分解
4.3 趨勢分析
4.4 季節效應分析
4.5 綜合分析
4.6 X-11過程
4.7 習題
4.8 上機指導
第5章 非平穩序列的隨機分析
5.1 差分運算
5.2 ARIMA模型
5.3 殘差自回歸模型
5.4 異方差的性質
5.5 方差齊性變換
5.6 條件異方差模型
5.7 習題
5.8 上機指導
第6章 多元時間序列分析
6.1 平穩多元序列建模
6.2 虛假回歸
6.3 單位根檢驗
6.4 協整
6.5 誤差修正模型
6.6 習題
6.7 上機指導
附錄1
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