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(xí)題
1.6上機指導(dǎo)
第2章 時間序列的預(yù)處理
2.1 平穩(wěn)序列的定義
2.2 平穩(wěn)性檢驗
2.3 純隨機性檢驗
2.4 習(xí)題
2.5 上機指導(dǎo)
第3章 ARMA模型的性質(zhì)
3.1 Wold分解定理
3.2 AR模型
3.3 MA模型
3.4 ARMA模型
3.5 習(xí)題
3.6 上機指導(dǎo)
第4章 平穩(wěn)序列的擬合與預(yù)測
4.1 建模步驟
4.2 單位根檢驗
4.3 模型識別
4.4 參數(shù)估計
4.5 模型檢驗
4.6 模型優(yōu)化
4.7 序列預(yù)測
4.8 習(xí)題
4.9 上機指導(dǎo)
第5章 無季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析
5.1 Cramer分解定理
5.2 差分平穩(wěn)
5.3 ARIMA模型
5.4 疏系數(shù)模型
5.5 習(xí)題
5.6 上機指導(dǎo)
第6章 有季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析
6.1 因素分解理論
6.2 因素分解模型
6.3 指數(shù)平滑預(yù)測模型
6.4 ARIMA加法模型
6.5 ARIMA乘法模型
6.6 習(xí)題
6.7 上機指導(dǎo)
第7章 條件異方差模型
7.1 異方差的問題
7.2 異方差的直觀診斷
7.3 方差齊性變換
7.4 ARCH模型
7.5 GARCH模型
7.6 GARCH的衍生模型
7.7 習(xí)題
7.8 上機指導(dǎo)
第8章 多元時間序列分析
8.1 ARIMAX模型
8.2 干預(yù)分析
8.3 偽回歸
8.4 協(xié)整
8.5 Granger因果檢驗
8.6 習(xí)題
8.7 上機指導(dǎo)
附錄1
附錄2
附錄3
參考文獻