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應(yīng)用實(shí)踐序列分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787302422785
- 條形碼：9787302422785 ; 978-7-302-42278-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
應(yīng)用實(shí)踐序列分析 本書(shū)特色
《應(yīng)用時(shí)間序列分析》特色： 實(shí)例以經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用為主。 理論知識(shí)和應(yīng)用實(shí)例相結(jié)合。 詳細(xì)的理論知識(shí)介紹和實(shí)例操作過(guò)程。 注重應(yīng)用性，同時(shí)兼顧理論闡釋。
應(yīng)用實(shí)踐序列分析 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《應(yīng)用時(shí)間序列分析》主要介紹了時(shí)間序列分析的一些經(jīng)典和常用分析方法，主要包括ARMA模型、ADF單位根檢驗(yàn)、殘差自回歸模型、ARIMA模型、季節(jié)性模型、GARCH類模型、VAR模型、協(xié)整和誤差修正理論。 《應(yīng)用時(shí)間序列分析》在介紹基本理論的同時(shí)，注重厘清在建模實(shí)踐過(guò)程中容易困擾初學(xué)者的典型問(wèn)題。例如在ADF單位根檢驗(yàn)過(guò)程中如何選擇合適的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠?lái)進(jìn)行檢驗(yàn)，趨勢(shì)平穩(wěn)過(guò)程和差分平穩(wěn)過(guò)程的區(qū)分以及分別適用于何種建模方法，VAR模型識(shí)別過(guò)程中變量先后次序的重要性，協(xié)整和誤差修正模型中何時(shí)應(yīng)加入截距或時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)等。 《應(yīng)用時(shí)間序列分析》中針對(duì)各種模型，以應(yīng)用實(shí)例的方式介紹了EViews軟件中的建模實(shí)踐過(guò)程和注意事項(xiàng)，以幫助初學(xué)者掌握時(shí)間序列實(shí)證分析方法。同時(shí)，對(duì)每個(gè)應(yīng)用實(shí)例還列示了相應(yīng)的R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)命令及其結(jié)果，以方便習(xí)慣使用R語(yǔ)言的初學(xué)者掌握基本的時(shí)間序列建模方法。 《應(yīng)用時(shí)間序列分析》可作為經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)、管理或金融類本科生或研究生的入門(mén)教材，也可作為時(shí)間序列分析實(shí)際工作者的應(yīng)用型參考書(shū)。
應(yīng)用實(shí)踐序列分析 目錄
第1章 時(shí)間序列基礎(chǔ)知識(shí)
1．1 時(shí)間序列的基本概念
1．1．1 時(shí)間序列的數(shù)字特征
1．1．2 時(shí)間序列自協(xié)方差和自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)
1．2 平穩(wěn)性
1．2．1 平穩(wěn)性的定義
1．2．2 平穩(wěn)時(shí)間序列的應(yīng)用特性
1．3 白噪聲過(guò)程
1．4 線性差分方程
1．4．1 滯后算子
1．4．2 差分算子
1．4．3 求解p階線性差分方程的特征根法
1．4．4 求解階線性差分方程的特征根法和迭代法
習(xí)題及參考答案
參考文獻(xiàn)
第2章 平穩(wěn)時(shí)間序列模型
2．1 ARMA模型的形式
2．1．1 ARMA模型的典型形式
2．1．2 ARMA模型的滯后算子多項(xiàng)式表示形式
2．1．3 ARMA模型的傳遞形式和逆轉(zhuǎn)形式
2．1．4 格林函數(shù)
2．2 ARMA模型的平穩(wěn)性條件
2．2．1 AR模型的平穩(wěn)性條件
2．2．2 MA模型的平穩(wěn)性條件
2．2．3 ARMA模型的平穩(wěn)性條件
2．3 MA模型的可逆性條件
2．3．1 MA（q）模型的可逆性條件
2．3．2 MA（l）模型的可逆性條件
2．3．3 MA（2）模型的可逆性條件
2．4 ARMA過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)和Yule-Walker方程
2．4．1 AR（p）過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)及其拖尾性
2．4．2 MA（q）過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)及其截尾性
2．4．3 ARMA（p，q）過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)及其拖尾性
2．5 ARMA過(guò)程的偏自相關(guān)函數(shù)
2．5．1 AR（p）過(guò)程的偏自相關(guān)函數(shù)及其截尾性
2．5．2 MA（q）過(guò)程的偏自相關(guān)函數(shù)及其拖尾性
2．5．3 ARMA（p，q）過(guò)程的偏自相關(guān)函數(shù)及其拖尾性
2．6 Box-Jenkins建模方法
2．7 ARMA模型的預(yù)測(cè)
2．7．1 *小均方誤差預(yù)測(cè)
2．7．2 條件期望
2．7．3 預(yù)測(cè)誤差
2．7．4 AR（p）過(guò)程的預(yù)測(cè)
2．7．5 MA（q）過(guò)程的預(yù)測(cè)
2．7．6 ARMA（p，q）過(guò)程的預(yù)測(cè)
2．8 實(shí)例應(yīng)用
2．9 補(bǔ)充內(nèi)容
習(xí)題及參考答案
參考文獻(xiàn)
……
第3章 單位根檢驗(yàn)
第4章 趨勢(shì)和季節(jié)性建模
第5章 條件異方差模型
第6章 向量自回歸模型
第7章 協(xié)整和誤差修正
附錄
1．1 時(shí)間序列的基本概念
1．1．1 時(shí)間序列的數(shù)字特征
1．1．2 時(shí)間序列自協(xié)方差和自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)
1．2 平穩(wěn)性
1．2．1 平穩(wěn)性的定義
1．2．2 平穩(wěn)時(shí)間序列的應(yīng)用特性
1．3 白噪聲過(guò)程
1．4 線性差分方程
1．4．1 滯后算子
1．4．2 差分算子
1．4．3 求解p階線性差分方程的特征根法
1．4．4 求解階線性差分方程的特征根法和迭代法
習(xí)題及參考答案
參考文獻(xiàn)
第2章 平穩(wěn)時(shí)間序列模型
2．1 ARMA模型的形式
2．1．1 ARMA模型的典型形式
2．1．2 ARMA模型的滯后算子多項(xiàng)式表示形式
2．1．3 ARMA模型的傳遞形式和逆轉(zhuǎn)形式
2．1．4 格林函數(shù)
2．2 ARMA模型的平穩(wěn)性條件
2．2．1 AR模型的平穩(wěn)性條件
2．2．2 MA模型的平穩(wěn)性條件
2．2．3 ARMA模型的平穩(wěn)性條件
2．3 MA模型的可逆性條件
2．3．1 MA（q）模型的可逆性條件
2．3．2 MA（l）模型的可逆性條件
2．3．3 MA（2）模型的可逆性條件
2．4 ARMA過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)和Yule-Walker方程
2．4．1 AR（p）過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)及其拖尾性
2．4．2 MA（q）過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)及其截尾性
2．4．3 ARMA（p，q）過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)及其拖尾性
2．5 ARMA過(guò)程的偏自相關(guān)函數(shù)
2．5．1 AR（p）過(guò)程的偏自相關(guān)函數(shù)及其截尾性
2．5．2 MA（q）過(guò)程的偏自相關(guān)函數(shù)及其拖尾性
2．5．3 ARMA（p，q）過(guò)程的偏自相關(guān)函數(shù)及其拖尾性
2．6 Box-Jenkins建模方法
2．7 ARMA模型的預(yù)測(cè)
2．7．1 *小均方誤差預(yù)測(cè)
2．7．2 條件期望
2．7．3 預(yù)測(cè)誤差
2．7．4 AR（p）過(guò)程的預(yù)測(cè)
2．7．5 MA（q）過(guò)程的預(yù)測(cè)
2．7．6 ARMA（p，q）過(guò)程的預(yù)測(cè)
2．8 實(shí)例應(yīng)用
2．9 補(bǔ)充內(nèi)容
習(xí)題及參考答案
參考文獻(xiàn)
……
第3章 單位根檢驗(yàn)
第4章 趨勢(shì)和季節(jié)性建模
第5章 條件異方差模型
第6章 向量自回歸模型
第7章 協(xié)整和誤差修正
附錄
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