套用時間序列分析（第三版）

內容簡介

隨著計算機技術的普及，各行各業都積累了大量的歷史觀察數據。採用科學的方法挖掘歷史數據中蘊含的有用信息，了解隨機事件發生髮展的規律，準確預測隨機事件的未來發展趨勢成為了很多行業的迫切需求。這些工作都屬於時間序列分析的研究領域。

時間序列分析是套用統計學的核心基礎課之一，也是計量經濟學和統計預測學的核心內容。作為數理統計學的一個專業分支，時間序列分析有它非常特殊的、自成體系的一套分析方法。

目前，國內有關時間序列分析的著作和教材有很多，每本書都會有它預定的讀者群體。本書的定位是大學本科生的時間序列分析入門教材。

本書語言通俗、案例豐富，理論聯繫實際緊密，習題難易程度適當，非常便於學生理解和練習。本書所有例題的數據、習題數據、例題的操作程式及上機指導程式都製成電子版本，可以在出版社網站免費下載。為了便於教師上課，教師還可以免費下載powerpoint課件和習題答案。

本書自2005年首次出版，獲得許多兄弟院校教師和學生的肯定，成為很多高等院校《套用時間序列分析》課程的指定教材。這是本教材的第二次修訂。本次修訂首先更正了前兩版中存在的各種問題；其次是更換了部分例題和習題，並為任課教師增加了習題的參考答案。

圖書目錄

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

1.3.1 描述性時序分析

1.3.2 統計時序分析

1.4 時間序列分析軟體

1.5 習題

1.6 上機指導

1.6.1 SAS操作界面

1.6.2 創建時間序列SAS數據集

1.6.3 時間序列數據集的處理

第2章時間序列的預處理

2.1 平穩性檢驗

2.1.1 特徵統計量

2.1.2 平穩時間序列的定義

2.1.3 平穩時間序列的統計性質

2.1.4 平穩時間序列的意義

2.1.5 平穩性的檢驗

2.2 純隨機性檢驗

2.2.1 純隨機序列的定義

2.2.2 白噪聲序列的性質

2.2.3 純隨機性檢驗

2.3 習題

2.4 上機指導

2.4.1 繪製時序圖

2.4.2 平穩性與純隨機性檢驗

第3章平穩時間序列分析

3.1 方法性工具

3.1.1 差分運算

3.1.2 延遲運算元

3.1.3 線性差分方程

3.2 ARMA模型的性質

3.2.1 AR模型

3.2.2 MA模型

3.2.3 ARMA模型

3.3 平穩序列建模

3.3.1 建模步驟

3.3.2 樣本自相關係數與偏自相關係數

3.3.3 模型識別

3.3.4 參數估計

3.3.5 模型檢驗

3.4 序列預測

套用時間序列分析（第三版）

基本介紹

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