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目录1

第1章　时间序列分析简介1

1.1　引言1

1.2　时间序列的定义2

1.3　时间序列分析方法2

1.3.1　描述性时序分析2

1.3.2　统计时序分析3

1.4　时间序列分析软件5

1.5　习题6

1.6　上机指导6

1.6.1　SAS操作界面6

1.6.2　创建时间序列SAS数据集7

1.6.3　时间序列数据集的处理11

2.1.1　特征统计量16

2.1　平稳性检验16

第2章　时间序列的预处理16

2.1.2　平稳时间序列的定义18

2.1.3　平稳时间序列的统计性质20

2.1.4　平稳时间序列的意义21

2.1.5　平稳性的检验22

2.2　纯随机性检验27

2.2.1　纯随机序列的定义28

2.2.2　白噪声序列的性质28

2.2.3　纯随机性检验29

2.3　习题34

2.4　上机指导36

2.4.1　绘制时序图36

2.4.2　平稳性与纯随机性检验38

3.1.1　差分运算41

第3章　平稳时间序列分析41

3.1　方法性工具41

3.1.2　延迟算子42

3.1.3　线性差分方程43

3.2　ARMA模型的性质44

3.2.1　AR模型44

3.2.2　MA模型59

3.2.3 ARMA模型65

3.3　平稳序列建模68

3.3.1　建模步骤68

3.3.2　样本自相关系数与偏自相关系数69

3.3.3　模型识别70

3.3.4　参数估计74

3.3.5　模型检验80

3.3.6　模型优化82

3.4　序列预测88

3.4.1　线性预测函数88

3.4.2　预测方差最小原则89

3.4.3　线性最小方差预测的性质90

3.4.4　修正预测95

3.5　习题97

3.6　上机指导101

3.6.1　模型识别102

3.6.2　参数估计104

3.6.3　序列预测106

第4章　非平稳序列的确定性分析108

4.1　时间序列的分解108

4.1.1　Wold分解定理108

4.1.2　Cramer分解定理109

4.2　确定性因素分解110

4.3　趋势分析111

4.3.1　趋势拟合法111

4.3.2　平滑法114

4.4　季节效应分析119

4.5　综合分析122

4.6　X-11过程127

4.7　习题129

4.8　上机指导131

4.8.1　拟合线性趋势131

4.8.2　拟合非线性趋势133

4.8.3　X-11过程136

第5章　非平稳序列的随机分析139

5.1.1　差分运算的实质140

5.1　差分运算140

5.1.2　差分方式的选择141

5.1.3　过差分145

5.2　ARIMA模型146

5.2.1　ARIMA模型的结构146

5.2.2　ARIMA模型的性质147

5.2.3　ARIMA模型建模149

5.2.4 ARIMA模型预测152

5.2.5　疏系数模型155

5.2.6　季节模型159

5.3　Auto-Regressive模型167

5.3.1 模型结构167

5.3.2 残差自相关检验169

5.3.3　模型拟合172

5.4.1　异方差的影响175

5.4　异方差的性质175

5.4.2　异方差的直观诊断176

5.5　方差齐性变换179

5.6　条件异方差模型182

5.6.1　模型结构182

5.6.2　模型拟合185

5.7　习题191

5.8　上机指导193

5.8.1　拟合ARIMA模型193

5.8.2　拟合Auto-Regressive模型196

5.8.3　拟合GARCH模型203

第六章　多元时间序列分析208

6.1　平稳多元序列建模209

6.2　虚假回归212

6.3　单位根检验213

6.3.1　DF检验214

6.3.2　ADF检验218

6.3.3　PP检验221

6.4　协整225

6.4.1　单整与协整225

6.4.2　协整检验226

6.5　误差修正模型229

6.6　习题230

6.7　上机指导232

附录1240

附录2256

附录3259

参考文献262