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应用时间序列分析

作者：王黎明，王连，杨楠编著

出版社：复旦大学出版社出版时间：2022-02-01

开本： 23cm 页数： 337页

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

应用时间序列分析版权信息

ISBN：9787309161083
条形码：9787309161083 ; 978-7-309-16108-3
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
教材
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工学

应用时间序列分析内容简介

本书着重讨论经典的ARMA模型，同时又对新的时间序列模型加以介绍，如ARCH模型族（自回归条件异方差模型）、ECM模型（误差修正模型）和处理高频数据的ACD模型（自回归条件持续期模型）等。教材编写简明，内容通俗，公式表述严谨，既保证了较为完整的统计理论体系，又努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透。章后有相关的统计软件知识介绍，以让学生熟练掌握相关统计软件并用于应用时间序列分析。学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识，也要具备微积分和线性代数知识。本书可以作为统计学、数学以及经济学等专业的教材。

应用时间序列分析目录

1 时间序列分析概论 1.1 时间序列的定义和例子 1.2 时间序列分析方法简介 1.3 时间序列分析软件习题1 EViews软件介绍(Ⅰ) 2 时间序列分析的基本概念 2.1 随机过程 2.2 平稳过程的特征及遍历性 2.3 线性差分方程 2.4 时间序列数据的预处理习题2 EViews软件介绍(Ⅱ) 3 线性平稳时间序列分析 3.1 线性过程 3.2 自回归模型AR(p) 3.3 移动平均模型MA(q) 3.4 自回归移动平均模型ARMA(p，q) 3.5 自相关系数与偏相关系数习题3 4 非平稳序列和季节序列模型 4.1 均值非平稳 4.2 自回归求和移动平均模型(ARIMA) 4.3 方差和自协方差非平稳 4.4 季节时间序列(SARIMA)模型习题4 5 时间序列的模型识别 5.1 自相关和偏自相关系数法 5.2 F检验法 5.3 信息准则法习题5 6 时间序列模型参数的统计推断 6.1 自协方差系数的参数估计 6.2 ARMA(p，q)模型参数的矩估计 6.3 ARMA(p，g)模型参数的极大似然估计 6.4 ARMA(p，q)模型参数的*小二乘估计 6.5 ARMA(p，q)模型的诊断检验 6.6 ARMA(p，q)模型的优化习题6 EViews软件介绍(Ⅲ) 7 平稳时间序列模型预测 7.1 *小均方误差预测 7.2 对AR模型的预测 7.3 MA模型的预测 7.4 ARMA模型的预测 7.5 预测值的适时修正习题7 EViews软件介绍(Ⅳ) 8 非平稳和季节时间序列模型分析方法 8.1 ARIMA模型的分析方法 8.2 季节时间序列模型的分析方法习题8 EViews软件介绍(Ⅴ) 9 非线性时间序列模型 9.1 参数非线性时间序列模型 9.2 条件异方差模型习题9 EViews软件介绍(Ⅵ) 10 多元时间序列分析 10.1 多元平稳时间序列建模 10.2 虚假回归 10.3 单位根检验 10.4 协整 10.5 误差修正模型习题10 EViews软件介绍(Ⅶ) 11 (超)高频数据的建模与分析简介 11.1 (超)高频数据的特点 11.2 (超)高频数据与ACD模型 11.3 交易持续期的集聚性 11.4 UHF-GARCH模型习题11 附录1 数据附录2 常用分布表参考文献

展开全部

应用时间序列分析作者简介

王黎明，理学博士，上海财经大学统计与管理学院教授、博士生导师，上海财经大学浙江学院统计系主任，兼任全国工业统计学教学研究会理事、中国现场统计学会资源与环境统计分会常务理事、中国现场统计学会高维数据统计分会常务理事、上海市质量技术应用统计学会副理事长、上海市统计不错职称评审委员会评审专家。

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