成功加入购物车
图书条目标准图
易丹辉 编 / 中国人民大学出版社 / 2011-03 / 平装
售价 ¥ 5.00 1.6折
定价 ¥32.00
品相 全新
优惠 满包邮
延迟发货说明
上书时间2019-06-19
卖家超过10天未登录
时间序列分析
事物随时间变化是最常见的现象,也最容易收集数据。按时间顺序记录的一系列数据,即构成时间序列。时间序列分析就是充分利用这些数据,挖掘事物随时间变化规律的方法。《时间序列分析:方法与应用》融合单变量与多变量时间序列分析,通过大量实际数据的处理,说明各种方法的基本原理及其在实际中的应用,特别说明了一些实际应用中需要注意的问题。
易丹辉,中国人民大学统计学院教授、博士生导师。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。研究方向:风险管理与保险、预测与决策。
第一章趋势模型第一节趋势模型类型第二节模型选择第三节参数估计第四节模型分析与评价附录1-A生命周期曲线拐点附录1-B商品生命周期判定第二章季节模型第一节季节性水平模型第二节季节性交乘趋向模型第三节季节性迭加趋向模型第三章ARMA模型第一节概述第二节时序特性的分析第三节ARMA模型及其改进第四节随机时序模型的建立第五节时序模型预测附录3-A平稳过程的定义附录3-B时间序列自相关系数的公式附录3-C偏自相关函数附录3-D模型参数的估计附录3-EAIC的计算第四章ARCH类模型第一节单位根过程第二节ARCH模型的基本形式第三节广义ARCH模型第四节ARCH模型的拓广形式附录4-A零频谱估计附录4-B自动窗宽和滞后长度选择附录4-CARCH定义的理解第五章两序列的协整和误差修正模型第一节含虚拟变量的回归模型第二节Granger因果检验第三节协整含义及检验第四节误差修正模型附录5-A工具变量和两阶段最小二乘第六章向量自回归模型第一节非结构化VAR模型第二节脉冲响应与方差分解第三节结构VAR模型第四节向量误差修正模型附录6-A似无关回归第七章PanelData模型第一节模型的基本问题第二节固定效应模型第三节随机效应模型第四节单位根检验与协整检验附录7-A广义最小二乘附录7-B广义矩估计附表1附表2附表3附表4附表5附表6参考文献
展开全部
配送说明
...
相似商品
为你推荐
开播时间:09月02日 10:30