套用時間序列分析（第二版）

內容簡介

時間序列分析是在工程技術領域和金融領域都有眾多套用的理論和方法。隨著我國的科技和經濟發展，時間序列分析正變得越來越重要。

本書是高等院校“套用時間序列分析”課程的教材，是“北京大學數學教學系列叢書”《套用時間序列分析》的第二版，較系統地講授了套用時間序列分析的基本理論、方法及其套用，目的是使學生對時間序列分析的內容和方法有基本的了解，能夠用時間序列分析的基本方法處理簡單的時間序列數據。全書共分十章，內容主要包括：時間序列的分解、平穩序列、線性平穩序列、ARMA模型、時間序列的預報、潛周期模型、條件異方差模型、加窗譜估計和多維平穩序列介紹。每章配有適量習題和部分計算機作業。

為適應我國金融領域的快速發展，本書第二版增加了條件異方差模型、單位根檢驗、t分布白噪聲、時間序列的採樣定理等內容，進一步提升了本書的實用性。

本書可作為理工類高年級本科生課程或其他學科類研究生課程的教材或教學參考書，也可以作為相關套用工作者的參考書。學習本書的先修課程是高等數學和機率統計。

圖書目錄

第一章時間序列

1.1 時間序列的分解

1.2 平穩序列

1.3 線性平穩序列和線性濾波

1.4 正態時間序列和隨機變數的收斂性

1.5 嚴平穩序列及其遍歷性

1.6 Hilbert 空間中的平穩序列

1.7 平穩序列的譜函式

1.8 離散譜序列及其周期性

第二章自回歸模型

2.1 推移運算元和常係數差分方程

2.2 自回歸模型

2.3 AR 序列的譜密度和Yule-Walker 方程

2.4 平穩序列的偏相關係數和Levinson 遞推公式

2.5 AR 序列舉例

第三章滑動平均與自回歸滑動平均模型

3.1 滑動平均模型

3.2 自回歸滑動平均模型

3.3 廣義ARMA 模型和ARIMA 模型

第四章數學期望和自協方差函式的估計

4.1 數學期望的估計

4.2 自協方差函式的估計

4.3 白噪聲檢驗

4.4 單位根檢驗

第五章時間序列的預測

5.1 最佳線性預測的性質

5.2 平穩序列的Wold 表示

5.3 時間序列的遞推預測

5.4 ARMA 序列的遞推預測

第六章ARMA 模型的參數估計

6.1 AR 模型的參數估計

6.2 MA 模型的參數估計

6.3 ARMA 模型的參數估計

6.4 求和ARIMA 模型的參數估計

6.5 季節ARMA 模型的參數估計

第七章潛周期模型及參數估計

7.1 潛周期模型

7.2 參數估計

第八章條件異方差模型

套用時間序列分析（第二版）

基本介紹

內容簡介

圖書目錄

熱門詞條