時(shí)間序列分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的一個(gè)分支。它是一種利用具有“時(shí)序特性”的觀測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)研究對(duì)象的統(tǒng)計(jì)特征發(fā)掘其內(nèi)在規(guī)律并建立動(dòng)態(tài)模型，再對(duì)所建立的動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行模式識(shí)別、參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)，然后以此模型為依據(jù)對(duì)序列的未來(lái)發(fā)展或動(dòng)態(tài)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)和控制的統(tǒng)計(jì)方法。在工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)管理、氣象學(xué)、地球物理學(xué)等方面有著廣泛的應(yīng)用。
SAS軟件是國(guó)際上流行的統(tǒng)計(jì)分析的標(biāo)準(zhǔn)軟件。《高等學(xué)校本科生教材：列分析與SAS應(yīng)用（第2版）》只介紹與時(shí)間序列有關(guān)的程序編寫和結(jié)果分析
《高等學(xué)校本科生教材：列分析與SAS應(yīng)用（第2版）》主要介紹時(shí)間序列的概念、異常點(diǎn)的診斷、自相關(guān)分析、偏自}目關(guān)分析、時(shí)序模型的識(shí)別、時(shí)序模型的參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)及其預(yù)報(bào)，同時(shí)也對(duì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ推椒�(wěn)性的單位根檢驗(yàn)方法、條件異方差模型、傳遞函數(shù)模型、干預(yù)模型及誤差修正模型進(jìn)行了介紹。本書既可以作為統(tǒng)計(jì)專業(yè)、應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)、信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)、經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)和工程技術(shù)專業(yè)的本科生教材，也可以作為科技工作者的參考書。
1時(shí)間序列的基本知識(shí)
1.1 時(shí)間序列概念
1.2 SAS介紹
1.2.1 SAS的顯示管理系統(tǒng)
1.2.2 SAS的程式結(jié)構(gòu)
1.2.3 SAS程式的輸入及運(yùn)行
1.2.4 DATA語(yǔ)句
1.2.5 CARDS語(yǔ)句
1.2.6 INPUT語(yǔ)句
1.2.7 PROC語(yǔ)句
1.2.8 PRINT過(guò)程
1.3 時(shí)間序列的平穩(wěn)性
1.3.1 統(tǒng)計(jì)特征
1.3.2 時(shí)間序列的平穩(wěn)性
1.3.3 嚴(yán)平穩(wěn)與寬平穩(wěn)的關(guān)系
1.3.4 樣本均值、方差、自協(xié)方差與自相關(guān)函數(shù)
1.3.5 平穩(wěn)時(shí)間序列的意義
1.4 異常點(diǎn)檢驗(yàn)與缺省值的補(bǔ)足
1.4.1 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的采集
1.4.2 異常點(diǎn)的檢驗(yàn)與處理
1.4.3 缺省值的補(bǔ)足
1.5 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
1.6 純隨機(jī)性檢驗(yàn)
1.7 方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
1.7.1 方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
1.7.2 方差的穩(wěn)定性轉(zhuǎn)換
1.8 差分運(yùn)算與后移算子
1.8.1 差分運(yùn)算
1.8.2 后移算子
習(xí)題1
2 穩(wěn)時(shí)間序列
2.1 AR（p）模型
2.1.1 p階自回歸模型
2.1.2 p階自回歸模型的統(tǒng)計(jì)特性
2.2 MA模型
2.2.1 q階移動(dòng)平均模型
2.2.2 移動(dòng)平均模型的統(tǒng)計(jì)特性
2.3 ARMA模型（AutoRegressionMovingAverageModel）
2.3.1 ARMA（p，g）模型
2.3.2 ARMA（p，q）模型的統(tǒng)計(jì)特性
2.4 ARMA模型的識(shí)別與參數(shù)估計(jì)
2.4.1 模型的初步識(shí)別
2.4.2 模型定階
2.4.3 模型參數(shù)估計(jì)
2.4.4 模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)和參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
2.5 平穩(wěn)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)
2.6 實(shí)例分析（I）
習(xí)題2
3 平穩(wěn)時(shí)間序列的確定性分析
3.1 時(shí)間序列的分解
3.1.1 Cramer分解定理
3.1.2 確定性因素分解
3.2 長(zhǎng)期趨勢(shì)分析及預(yù)報(bào)
3.2.1 平滑法
3.2.2 趨勢(shì)擬合法
3.3 季節(jié)變動(dòng)分析及預(yù)報(bào)
3.3.1 季節(jié)變動(dòng)及其測(cè)定目的
3.3.2 季節(jié)變動(dòng)分析及預(yù)測(cè)的原理與方法
3.4 X-ll方法簡(jiǎn)介
3.4.1 X-ll方法的基本思想
3.4.2 X-ll方法
習(xí)題3
4 RIMA模型
4.1 平穩(wěn)化方法
4.1.1差分運(yùn)算的實(shí)質(zhì)
4.1.2 平穩(wěn)化方法
4.1.3 過(guò)差分
4.2 ARIMA（p，d，q）模型
4.2.1 ARIMA（p，d，g）模型
4.2.2 ARIMA（p，d，q）模型的參數(shù)估計(jì)與預(yù)報(bào)
4.3 實(shí)例分析（Ⅱ）
4.4 條件異方差模型
4.4.1 模型介紹
4.4.2 擬合模型
習(xí)題4
5 遞函數(shù)模型
5.1 傳遞函數(shù)模型
5.2 傳遞函數(shù)模型的識(shí)別
5.3 干預(yù)模型
5.4 協(xié)整
5.4.1 單整及其檢驗(yàn)（Integration）
5.4.2 協(xié)整及其檢驗(yàn)（Cointegration）
5.4.3 誤差修正模型（EICM）
刁題5
附表
參考文獻(xiàn)
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