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应用时间序列分析 版权信息
- ISBN:9787302489696
- 条形码:9787302489696 ; 978-7-302-48969-6
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
应用时间序列分析 内容简介
《应用时间序列分析》主要介绍了时间序列的时域分析方法,内容包括时间序列的基本概念、时序数据的预处理方式、时序数据的分解和平滑、趋势的消除、单位根检验和协整、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、残差自回归模型、季节模型、异方差时间序列模型以及上述模型的性质、建模、预测,此外还包含了大量的实例,该书全程使用R语言分析了来自不同学科的真实数据. 《应用时间序列分析》通俗易懂,理论与应用并重,可作为高等院校统计、经济、商科、工程以及定量社会科学等相关专业的高年级本科生学习时间序列分析的教材或教学参考书,也可作为硕士研究生使用R软件学习时间序列分析的入门书,还可供相关技术人员进行时序数据处理的参考书。
应用时间序列分析 目录
第1章 引言及基础知识
1.1 引言
1.1.1 时间序列的定义
1.1.2 时间序列的分类
1.1.3 时间序列分析的方法回顾
1.2 基本概念
1.2.1 时间序列与随机过程
1.2.2 概率分布族及其特征
1.2.3 平稳时间序列的定义
1.2.4 平稳时间序列的一些性质
1.2.5 平稳性假设的意义
1.3 时间序列建模的基本步骤
1.3.1 模型识别
1.3.2 模型估计
1.3.3 模型检验
1.3.4 模型应用
1.4 R语言入门
1.4.1 R语言简介
1.4.2 R的安装
1.4.3 R的基本操作
1.5 数据预处理
1.5.1 时序图与自相关图的绘制
1.5.2 数据平稳性的图检验
1.5.3 数据的纯随机性检验
习题1
第2章 平稳时间序列模型及其性质
2.1 差分方程和滞后算子
2.1.1 差分运算与滞后算子
2.1.2 线性差分方程
2.2 自回归模型的概念和性质
2.2.1 自回归模型的定义
2.2.2 稳定性与平稳性
2.2.3 平稳自回归模型的统计性质
2.3 移动平均模型的概念和性质
2.3.1 移动平均模型的定义
2.3.2 移动平均模型的统计性质
2.4 自回归移动平均模型的概念和性质
2.4.1 自回归移动平均模型的定义
2.4.2 平稳性与可逆性
2.4.3 Green函数与逆函数
2.4.4 ARMA(p,q)模型的统计性质
习题2
第3章 平稳时间序列的建模和预测
3.1 自回归移动平均模型的识别
3.1.1 自相关函数和偏自相关函数的估计
3.1.2 模型识别的方法
3.2 参数估计
3.2.1 矩估计法
3.2.2 *小二乘估计
……
第4章 数据的分解和平滑
第5章 非平稳时间序列模型
第6章 季节模型
第7章 单位根检验和协整
第8章 异方差时间序列模型
参考文献
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