時間序列分析與SAS套用

《時間序列分析與SAS套用》是2009年武漢大學出版社出版的圖書，作者是肖枝洪 郭明月。

SAS軟體是國際上流行的統計分析的標準軟體，本教材只介紹與時間序列有關的程式編寫和結果分析。本教材主要介紹時間序列的概念、奇異點的診斷、自相關分析、偏自相關分析、時序模型的識別、時序模型參數的估計、預測以及多元時間序列分析。《時間序列分析與SAS套用》既可作為數學與信息專業、統計專業、經濟管理專業以及工程方面的本科生教材，也可以作為科技工作者的參考書。

基本介紹

• 書名：時間序列分析與SAS套用
• 又名：叢書名：高等學校本科生公共課教材
• 作者：肖枝洪 郭明月
• ISBN：9787307067806
• 頁數：194 頁
• 出版社：武漢大學出版社
• 出版時間：2009年
• 裝幀：平裝
• 開本：16
• 版本：1版
• 語種：中文

內容簡介

時間序列分析是數理統計的一個分支。它是一種利用具有“時間特性”的觀測數據，根據研究對象的特徵發掘內在規律性建立動態模型，並對之進行模式識別、參數估計，然後以此為依據對未來的行為進行科學的預測和控制的統計方法，在工程技術、經濟管理、氣象學、地球物理學等方面有著廣泛的套用。

目錄

1 時間序列的基本知識

1.1 時間序列概念

1.2 SAS介紹

1.2.1 SAS的顯示管理系統

1.2.2 SAS的程式結構

1.2.3 SAS程式的輸入及運行

1.2.4 DATA語句

1.2.5 CARDS語句

1.2.6 INPUT語句

1.2.7 PROC語句

1.2.8 PRINT過程

1.3 時間序列的平穩性

1.3.1 統計特徵

1.3.2 時間序列的平穩性

1.3.3 嚴平穩與寬平穩的關係

1.3.4 樣本均值、方差、自協方差與自相關函式

1.3.5 平穩時間序列的意義

1.4 異常點檢驗與預設值的補足

1.4.1 時間序列數據的採集

1.4.2 異常點的檢驗與處理

1.4.3 預設值的補足

1.5 平穩性檢驗

1.6 純隨機性檢驗

1.7 方差的同質性檢驗

1.7.1 方差的同質性檢驗

1.7.2 方差的穩定性轉換

1.8 差分運算與後移運算元

1.8.1 差分運算

1.8.2 後移運算元

習題1

2 平穩時間序列

2.1 AR（p）模型

2.1.1 p階自回歸模型

2.1.2 P階自回歸模型的統計特性

2.2 MA模型

2.2.1 q階移動平均模型

2.2.2 移動平均模型的統計特性

2.3 ARMA模型（Auto Regression Moving Average Model）

2.3.1 ARMA（p，q）模型

2.3.2 ARMA（p，q）模型的統計特性

2.4 ARMA模型的識別與參數估計

2.4.1 模型的初步識別

2.4.2 模型定階

2.4.3 模型參數估計

2.4.4 模型的適應性檢驗和參數的顯著性檢驗

2.5 平穩時間序列的預測

2.6 實例分析（I）

習題2

3 非平穩時間序列的確定性分析

3.1 時間序列的分解

3.1.1 Gramer分解定理

3.1.2 確定性因素分解

3.2 長期趨勢分析及預報

3.2.1 平滑法

3.2.2 趨勢擬合法

3.3 季節變動分析及預報

3.3.1 季節變動及其測定目的

3.3.2 季節變動分析及預測的原理與方法

3.4 X—11方法簡介

3.4.1 X—11方法的基本思想

3.4.2 X—11方法

習題3

4 ARIMA模型

4.1 平穩化方法

4.1.1 差分運算的實質

4.1.2 平穩化方法

4.1.3 過差分

4.2 ARIMA（p，d，q）模型

4.2.1 ARIMA（p，d，q）模型

4.2.2 ARIMA（p，d，q）模型參數統計與預報

4.3 實例分析（Ⅱ）

習題4

5 傳遞函式模型

5.1 傳遞函式模型

5.2 傳遞函式模型的識別

5.3 干預模型

習題5

附表

參考文獻

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