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周永道 、 王会琦 、 吕王勇 编 / 高等教育出版社 / 2015-09 / 平装
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现代统计学系列丛书:时间序列分析及应用
《现代统计学系列丛书:时间序列分析及应用》是为统计学专业学生编写的时间序列分析课程教材,《现代统计学系列丛书:时间序列分析及应用》共九章,内容包括绪论,预备知识,时间序列的平稳化,自回归模型,滑动平均模型,自回归滑动平均模型,求和自回归滑动平均模型,非线性时间序列,多维时间序列。
《现代统计学系列丛书:时间序列分析及应用》内容既保证了理论的完整性,又具有方法的实际可操作性,多重角度剖析时间序列的三大模型,并结合统计软件(EViews)应用,增强学习效果。
《现代统计学系列丛书:时间序列分析及应用》既可作为高等学校统计学专业本科生时间序列分析课程的教材,也可供相关专业的研究生和教师参考。
第一章绪论1.1时间序列1.1.1时间序列的例子1.1.2时间序列分析的目的1.2时间序列分析方法1.2.1时域分析方法1.2.2频域分析方法1.3时间序列的预处理1.3.1非等间隔1.3.2缺失值1.3.3离群点1.4时间序列分析发展史第二章预备知识2.1随机过程2.1.1随机过程的定义2.1.2随机过程的有限维分布族与数字特征2.1.3常见的随机过程2.2傅里叶变换2.3差分方程与系统2.3.1差分方程2.3.2时域离散系统2.3.3差分方程与系统习题第三章时间序列的平稳化3.1平稳时间序列3.1.1平稳时间序列的定义3.1.2自协方差函数3.1.3平稳性的意义3.1.4样本自协方差函数3.1.5平稳序列谱密度3.1.6白噪声序列3.2平稳性检验3.2.1时序图判断法3.2.2自相关系数检验法3.2.3分段检验法3.2.4游程检验法3.3平稳化方法3.3.1分解定理3.3.2确定性因素分解法3.3.3随机性序列差分法3.4白噪声检验习题第四章自回归模型4.1AR模型的引入4.2AR模型的定义4.3平稳AR序列的统计性质4.3.1均值4.3.2方差4.3.3自协方差函数4.3.4自相关系数4.3.5偏自相关系数4.3.6谱密度4.4AR序列的建模4.4.1AR模型的判定4.4.2AR模型的参数估计4.4.3AR模型的定阶4.4.4AR模型的检验4.5AR模型的应用4.6AR模型的预测4.6.1最佳预测4.6.2最佳线性预测4.6.3AR模型的预测4.6.4修正预测4.7AR模型的物理解释4.7.1从数理统计角度理解4.7.2从系统角度理解4.7.3系统的因果稳定性习题第五章滑动平均模型5.1MA模型的定义5.2MA模型的可逆性5.3MA序列的统计性质5.3.1均值和方差5.3.2自协方差函数和自相关系数5.3.3偏自相关系数5.3.4谱密度5.4MA序列的建模5.4.1MA模型的判定5.4.2MA模型的参数估计5.4.3MA模型的定阶5.4.4MA模型的检验5.5MA模型的预测5.5.1修正预测5.6MA模型的应用5.7MA模型的物理解释5.7.1从数理统计角度理解5.7.2从系统角度理解5.7.3系统的因果稳定性习题第六章自回归滑动平均模型6.1ARMA模型的定义6.2ARMA模型的统计性质6.2.1均值和方差6.2.2自协方差函数和自相关系数6.2.3谱密度6.3ARMA序列的建模6.3.1ARMA模型的判定6.3.2ARMA模型的参数估计6.4ARMA模型的预测6.4.1无限观测值6.4.2有限观测值6.5ARMA模型的应用6.6ARMA模型的物理解释6.6.1从数理统计角度理解6.6.2从系统角度理解6.6.3系统的因果稳定性习题第七章求和自回归滑动平均模型7.1ARIMA模型的定义7.2ARIMA模型的建模7.2.1过差分7.2.2ARIMA模型的建模流程7.3ARIMA模型的应用7.4SARIMA模型7.4.1SARIMA模型的定义7.4.2SARIMA模型的应用习题第八章非线性时间序列8.1条件异方差模型8.1.1异方差问题的提出8.1.2异方差的处理8.1.3条件异方差模型及性质8.1.4GARCH模型及其性质8.1.5GARCH模型的参数估计8.1.6GARCH模型的应用8.2门限自回归模型8.2.1门限自回归模型的定义8.2.2门限自回归模型的参数估计8.2.3门限自回归模型的应用习题第九章多维时间序列9.1多维平稳序列9.1.1多维平稳序列的定义9.1.2均值及自协方差函数的估计9.1.3多维ARMA模型9.1.4VAR模型9.1.5VAR模型应用9.2协整9.2.1伪回归9.2.2协整9.3Kalman滤波9.3.1Kalman滤波的模型9.3.2状态估计9.3.3Kalman滤波的应用习题附录A数据附录BEViews上机实现参考文献索引
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开播时间:09月02日 10:30