包邮应用时间序列分析第二版

作者：王振龙

出版社：中国统计出版社出版时间：2023-01-01

开本： 16开 页数： 344

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内容简介
目录

应用时间序列分析第二版版权信息

ISBN：9787503759338
条形码：9787503759338 ; 978-7-5037-5933-8
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
自然科学
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数学

应用时间序列分析第二版内容简介

本书从应用的角度出发，试图借助计算机的存贮功能和计算功能来抽象掉其深奥的数学理论和复杂的运算，从而使只具一般数学知识的读者便可掌握和运用时间序列分析方法。在阐述种，尽可能回避严格的数学推导和证明，而从系统运动的惯性(即记忆性)加以解释和展开，或者说，本书把时序分析看作是一种统计分析工具，而不是数学的一个分支理论。对于“工具”来说，使用者只要知道其特性、功能和使用方法以及使用过程中应注意的有关事项就足以了，至于其制造原理及过程，当然熟悉更好，不了解也无关乎其使用。鉴于这样的认识，全书没有运用深奥的定理，因而也就勿须定理证明。模型的形成来自于对系统记忆性的长短及其特性的剖析，一些数学推导也只涉及高等数学、线性代数和概率论与数理统计的一般知识。

应用时间序列分析第二版目录

第1章绪论 1.1 时间序列分析的一般问题 1.2 时间序列基本样式 1.3 时间序列分析工具本章小结思考与练习第2章时间序列的预处理 2.1 时间序列的建立 2.2 非平稳时间序列平稳化的处理 2.3 异常值的处理本章小结思考与练习第3章平稳时间序列模型 3.1 线性平稳时间序列的基本概念 3.2 一阶自回归模型 3.3 一般自回归模型 3.4 移动平均模型 3.5 自回归移动平均模型本章小结思考与练习第4章 ARMA模型的特性 4.1 格林函数和平稳性 4.2 逆函数和可逆性 4.3 自协方差函数 4.4 自谱本章小结思考与练习第5章平稳时间序列模型的建 5.1 模型识别 5.2 模型定阶 5.3 模型参数估计 5.4 模型的适应性检验 5.5 Pandit-Wu建模方法 5.6 建模实例本章小结思考与练习第6章平稳时间序列预测 6.1 条件期望预测 6.2 预测的三种形式 6.3 预测值的适时修正本章小结思考与练第7章趋势性时间序列模型 7.1 趋势性时间序列的重要特 7.2 随机时间序列的趋势性检验 7.3 平稳化的方法 7.4 趋势模型本章小结思考与练第8章季节性时间序列分析方法 8.1 季节时间序列的重要特征 8.2 季节性时间序列模 8.3 季节性检验 8.4 季节时间序列模型的建立 8.5 X-12-ARIMA方法简介本章小结思考与练习第9章条件异方差模型 9.1 基本条件异方差模型的转性 9.2 条件异方差模型的建立 9.3 几种扩展模型本章小结思考与练习第10章传递函数模型 10.1 模型简介 10.2 传递函数模型的识别 10.3 传递函数模型的拟合与检验 10.4 干预模型本章小结思考与练习第11章非线性与多元时间序列模型 11.1 非线性时间序列 11.2 多元平稳序列 11.3 多元AR模型 11.4 伪回归及平稳性检验 11.5 协整检验本章小结思考与练习参考文献附录Ⅰ 数据资料附录Ⅱ 常用统计量分布表

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