图书介绍

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应用时间序列分析
  • 王黎明，王连，杨楠编著 著
  • 出版社： 上海：复旦大学出版社
  • ISBN：9787309068801
  • 出版时间：2009
  • 标注页数：287页
  • 文件大小：42MB
  • 文件页数：300页
  • 主题词：时间序列分析－高等学校－教材

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图书目录

第一章 时间序列分析概论1

1.1 时间序列的定义和例子1

1.2 时间序列分析方法简介7

1.3 时间序列分析软件11

习题一13

EVIEWS软件简介（Ⅰ）13

第二章 时间序列分析的基本概念26

2.1 随机过程26

2.2 平稳过程的特征及遍历性28

2.3 线性差分方程33

2.4 时间序列数据的预处理36

习题二42

EVIEWS软件介绍（Ⅱ）43

第三章 线性平稳时间序列分析48

3.1 线性过程48

3.2 自回归过程AR（p）52

3.3 移动平均过程MA（q）59

3.4 自回归移动平均过程ARMA（p,q）60

3.5 自相关系数与偏相关系数68

习题三79

第四章 非平稳时间序列和季节序列模型81

4.1 均值非平稳82

4.2 自回归求和移动平均模型（ARIMA）84

4.3 方差和自协方差非平稳87

4.4 季节时间序列（SARIMA）模型89

习题四90

第五章 时间序列的模型识别92

5.1 自相关和偏自相关系数法93

5.2　F检验法99

5.3 信息准则法101

习题五107

第六章 时间序列模型参数的统计推断109

6.1 自协方差系数的参数估计109

6.2 ARMA（p,q）模型参数的矩估计112

6.3 ARMA（p,q）模型参数的极大似然估计118

6.4 ARMA（p,q）模型参数的最小二乘估计127

6.5 ARMA（p,q）模型的诊断检验128

6.6 ARMA（p,q）模型的优化130

习题六132

EVIEWS软件介绍（Ⅲ）133

第七章 平稳时间序列模型预测140

7.1 最小均方误差预测140

7.2 对AR模型的预测143

7.3　MA模型的预测146

7.4 ARMA模型的预测147

7.5 预测值的适时修正148

习题七150

EVIEWS软件介绍（Ⅳ）151

第八章 非平稳和季节时间序列模型分析方法156

8.1 ARIMA模型的分析方法156

8.2 季节时间序列模型的分析方法167

习题八177

EVIEWS软件介绍（Ⅴ）178

第九章 非线性时间序列模型186

9.1 非线性时间序列模型186

9.2 条件异方差模型193

习题九209

EVIEWS软件介绍（Ⅵ）210

第十章 多元时间序列分析220

10.1 多元平稳时间序列建模220

10.2 虚假回归226

10.3　单位根检验227

10.4 协整237

10.5　误差修正模型243

习题十246

EVIEWS软件介绍（Ⅶ）248

第十一章 （超）高频数据的建模与分析简介261

11.1 （超）高频数据的特点262

11.2 （超）高频数据与ACD模型263

11.3 交易持续期的集聚性267

11.4 UHF-GARCH模型268

习题十一269

附录1　数据271

附录2　常见分布表280

参考文献286

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