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應(yīng)用時間序列分析(第6版21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材) 版權(quán)信息
- ISBN：9787300307435
- 條形碼：9787300307435 ; 978-7-300-30743-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應(yīng)用時間序列分析(第6版21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材) 內(nèi)容簡介
本書的定位是大學(xué)本科生的時間序列分析入門教材。基于這個定位，本書語言通俗，案例豐富，理論緊密聯(lián)系實(shí)際，習(xí)題難易程度適當(dāng)，便于學(xué)生理解和練習(xí)。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的高速發(fā)展，現(xiàn)在有許多軟件可以幫助我們進(jìn)行時間序列分析。其中*非常不錯的軟件是SAS。在SAS系統(tǒng)中，有一個專門進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)與時間序列分析的模塊：SAS/ETS。同時，SAS系統(tǒng)具有優(yōu)選品質(zhì)的數(shù)據(jù)倉庫功能，在進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的時間序列分析時具有其他統(tǒng)計(jì)軟件無可比擬的優(yōu)勢。 為了幫助學(xué)生在學(xué)習(xí)理論知識的同時熟練地掌握SAS/ETS軟件的操作和分析技巧，本書在每一章后面都會有一小節(jié)的內(nèi)容詳細(xì)介紹本章的分析方法在SAS軟件上的實(shí)現(xiàn)。為使學(xué)生更好地學(xué)習(xí)和操作，本書所有例題的數(shù)據(jù)、習(xí)題數(shù)據(jù)、例題的操作程序及上機(jī)指導(dǎo)程序都放在中國人民大學(xué)出版社網(wǎng)站（www.crup.com.cn）上，讀者可免費(fèi)下載。為便于教師授課，作者制作了課件，并提供了簡要的習(xí)題參考答案，教師可下載使用。
應(yīng)用時間序列分析(第6版21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材) 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
1．4時間序列分析軟件
1．5習(xí)題
1．6上機(jī)指導(dǎo)
第2章 時間序列的預(yù)處理
2．1 平穩(wěn)序列的定義
2．2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
2．3 純隨機(jī)性檢驗(yàn)
2．4 習(xí)題
2．5 上機(jī)指導(dǎo)
第3章 ARMA模型的性質(zhì)
3．1 Wold分解定理
3．2 AR模型
3．3 MA模型
3．4 ARMA模型
3．5 習(xí)題
3．6 上機(jī)指導(dǎo)
第4章 平穩(wěn)序列的擬合與預(yù)測
4．1 建模步驟
4．2 單位根檢驗(yàn)
4．3 模型識別
4．4 參數(shù)估計(jì)
4．5 模型檢驗(yàn)
4．6 模型優(yōu)化
4．7 序列預(yù)測
4．8 習(xí)題
4．9 上機(jī)指導(dǎo)
第5章 無季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析
5．1 Cramer分解定理
5．2 差分平穩(wěn)
5．3 ARIMA模型
5．4 疏系數(shù)模型
5．5 習(xí)題
5．6 上機(jī)指導(dǎo)
第6章 有季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析
6．1 因素分解理論
6．2 因素分解模型
6．3 指數(shù)平滑預(yù)測模型
6．4 ARIMA加法模型
6．5 ARIMA乘法模型
6．6 習(xí)題
6．7 上機(jī)指導(dǎo)
第7章 條件異方差模型
7．1 異方差的問題
7．2 異方差的直觀診斷
7．3 方差齊性變換
7．4 ARCH模型
7．5 GARCH模型
7．6 GARCH的衍生模型
7．7 習(xí)題
7．8 上機(jī)指導(dǎo)
第8章 多元時間序列分析
8．1 ARIMAX模型
8．2 干預(yù)分析
8．3 偽回歸
8．4 協(xié)整
8．5 Granger因果檢驗(yàn)
8．6 習(xí)題
8．7 上機(jī)指導(dǎo)
附錄1
附錄2
附錄3
參考文獻(xiàn)
1．1 引言
1．2時間序列的定義
1．3時間序列分析方法
1．4時間序列分析軟件
1．5習(xí)題
1．6上機(jī)指導(dǎo)
第2章 時間序列的預(yù)處理
2．1 平穩(wěn)序列的定義
2．2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
2．3 純隨機(jī)性檢驗(yàn)
2．4 習(xí)題
2．5 上機(jī)指導(dǎo)
第3章 ARMA模型的性質(zhì)
3．1 Wold分解定理
3．2 AR模型
3．3 MA模型
3．4 ARMA模型
3．5 習(xí)題
3．6 上機(jī)指導(dǎo)
第4章 平穩(wěn)序列的擬合與預(yù)測
4．1 建模步驟
4．2 單位根檢驗(yàn)
4．3 模型識別
4．4 參數(shù)估計(jì)
4．5 模型檢驗(yàn)
4．6 模型優(yōu)化
4．7 序列預(yù)測
4．8 習(xí)題
4．9 上機(jī)指導(dǎo)
第5章 無季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析
5．1 Cramer分解定理
5．2 差分平穩(wěn)
5．3 ARIMA模型
5．4 疏系數(shù)模型
5．5 習(xí)題
5．6 上機(jī)指導(dǎo)
第6章 有季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析
6．1 因素分解理論
6．2 因素分解模型
6．3 指數(shù)平滑預(yù)測模型
6．4 ARIMA加法模型
6．5 ARIMA乘法模型
6．6 習(xí)題
6．7 上機(jī)指導(dǎo)
第7章 條件異方差模型
7．1 異方差的問題
7．2 異方差的直觀診斷
7．3 方差齊性變換
7．4 ARCH模型
7．5 GARCH模型
7．6 GARCH的衍生模型
7．7 習(xí)題
7．8 上機(jī)指導(dǎo)
第8章 多元時間序列分析
8．1 ARIMAX模型
8．2 干預(yù)分析
8．3 偽回歸
8．4 協(xié)整
8．5 Granger因果檢驗(yàn)
8．6 習(xí)題
8．7 上機(jī)指導(dǎo)
附錄1
附錄2
附錄3
參考文獻(xiàn)
展開全部
應(yīng)用時間序列分析(第6版21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材) 節(jié)選
對于非平穩(wěn)序列，由于它不具有二階矩平穩(wěn)的性質(zhì)，所以對它的統(tǒng)計(jì)分析要周折一些，通常要進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)、變換或處理，才能確定適當(dāng)?shù)臄M合模型。 如果序列平穩(wěn)，情況就簡單多了，我們有一套非常成熟的平穩(wěn)序列建模方法。但是，并不是所有的平穩(wěn)序列都值得建模。只有那些序列值之間具有密切的相關(guān)關(guān)系、歷史數(shù)據(jù)對未來的發(fā)展有一定影響的序列，才值得我們花時間去挖掘歷史數(shù)據(jù)中的有效信息，用來預(yù)測序列未來的發(fā)展。 如果序列值彼此之間沒有任何相關(guān)性，那就意味著該序列是一個沒有記憶的序列，過去的行為對將來的發(fā)展沒有絲毫影響，這種序列稱為純隨機(jī)序列。從統(tǒng)計(jì)分析的角度來說，純隨機(jī)序列是沒有任何分析價(jià)值的序列。為了確定平穩(wěn)序列是否值得繼續(xù)分析下去，我們需要對平穩(wěn)序列進(jìn)行純隨機(jī)性檢驗(yàn)。
應(yīng)用時間序列分析(第6版21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材) 作者簡介
王 燕 中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院教師，從2015年開始承擔(dān)中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院本科生和碩士研究生“應(yīng)用時間序列”課程的教學(xué)，已出版多部基于SAS軟件和R軟件的應(yīng)用時間序列分析教材。
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