時間序列分析是概率統(tǒng)計學(xué)科中應(yīng)用性很強的一個分支，具有非常特殊的、自成體系的一套理論和分析方法，在金融、經(jīng)濟(jì)、氣象、水文、信號處理、工程技術(shù)等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本書以時間序列的統(tǒng)計特征和建模步驟為主線，系統(tǒng)介紹時間序列的基本理論、建模和預(yù)測方法以及實踐應(yīng)用，目的是使讀者掌握時間序列分析的基本理論、建模和預(yù)測的方法，并能分析時間序列的統(tǒng)計規(guī)律性，構(gòu)造與之?dāng)M合的**數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行預(yù)測。
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目錄
前言
第1章 時間序列分析概論 1
1.1 時間序列 1
1.2 時間序列分析方法簡介 6
1.3 平穩(wěn)時間序列 9
1.4 R軟件簡介 14
習(xí)題1 19
第2章 ARMA模型的統(tǒng)計特性 21
2.1 自回歸模型 21
2.2 移動平均模型 26
2.3 自回歸移動平均模型 29
2.4 格林函數(shù)與平穩(wěn)解 34
2.5 逆函數(shù)與可逆解 44
2.6 ARMA模型的自相關(guān)系數(shù) 50
2.7 ARMA模型的偏相關(guān)系數(shù) 62
2.8 基于R軟件的ARMA模型的模擬 67
習(xí)題2 76
第3章 平穩(wěn)時間序列模型的建立 78
3.1 時間序列的數(shù)據(jù)采樣、直觀分析和特征分析 78
3.2 時間序列的相關(guān)分析 82
3.3 平穩(wěn)時間序列的零均值處理 87
3.4 平穩(wěn)時間序列的模型識別 89
3.5 平穩(wěn)時間序列模型參數(shù)的矩估計 92
3.6 平穩(wěn)時間序列模型的最終定階 98
3.7 平穩(wěn)時間序列模型的檢驗 102
3.8 平穩(wěn)時間序列模型建模方法 105
3.9 基于R軟件的ARMA模型的建立 113
習(xí)題3 123
第4章 平穩(wěn)時間序列預(yù)測 125
4.1 正交投影預(yù)測 125
4.2 條件期望預(yù)測 128
4.3 適時修正預(yù)測 134
4.4 預(yù)測的評價指標(biāo) 137
4.5 基于R軟件的ARMA模型的預(yù)測 139
習(xí)題4 145
第5章 時間序列的確定性分析 147
5.1 時間序列的分解 147
5.2 趨勢性分析 148
5.3 季節(jié)效應(yīng)分析 157
5.4 X-11方法簡介 160
5.5 時間序列的確定性分析 163
5.6 基于R軟件的確定性分析 164
習(xí)題5 175
第6章 非平穩(wěn)時間序列隨機性分析 176
6.1 ARIMA模型 176
6.2 乘積季節(jié)模型 183
6.3 其他隨機性分析模型 185
6.4 基于R軟件的隨機性分析 188
習(xí)題6 192
第7章 GARCH族模型 193
7.1 自回歸條件異方差模型 193
7.2 廣義自回歸條件異方差模型 196
7.3 廣義自回歸條件異方差模型的擴展 200
7.4 基于R軟件的GARCH族模型建�！�202
習(xí)題7 207
第8章 向量自回歸模型 208
8.1 VAR模型 208
8.2 VAR模型的估計與相關(guān)檢驗 214
8.3 格蘭杰因果檢驗 218
8.4 基于R軟件的VAR模型建模 219
習(xí)題8 223
參考文獻(xiàn) 224
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