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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1

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4

1.4 时间序列分析软件6

1.5 习题7

1.6 上机指导7

1.6.1 SAS操作界面7

1.6.2 创建时间序列SAS数据集8

1.6.3 时间序列数据集的处理13

第2章 时间序列的预处理17

2.1 平稳性检验17

2.1.1 特征统计量17

2.1.2 平稳时间序列的定义19

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23

2.2 纯随机性检验27

2.2.1 纯随机序列的定义27

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33

2.4 上机指导35

2.4.1 绘制时序图35

2.4.2 平稳性与纯随机性检验37

第3章 平稳时间序列分析40

3.1 方法性工具40

3.1.1 差分运算40

3.1.2 延迟算子41

3.1.3 线性差分方程41

3.2 ARMA模型的性质43

3.2.1 AR模型43

3.2.2 MA模型56

3.2.3 ARMA模型62

3.3 平稳序列建模65

3.3.1 建模步骤65

3.3.2 样本自相关系数与偏自相关系数66

3.3.3 模型识别66

3.3.4 参数估计72

3.3.5 模型检验77

3.3.6 模型优化79

3.4 序列预测84

3.4.1 线性预测函数84

3.4.2 预测方差最小原则85

3.4.3 线性最小方差预测的性质86

3.4.4 修正预测91

3.5 习题93

3.6 上机指导96

3.6.1 模型识别97

3.6.2 参数估计99

3.6.3 序列预测102

第4章 非平稳序列的确定性分析103

4.1 时间序列的分解103

4.1.1 Wold分解定理103

4.1.2 Cramer分解定理104

4.2 确定性因素分解105

4.3 趋势分析106

4.3.1 趋势拟合法106

4.3.2 平滑法108

4.4 季节效应分析113

4.5 综合分析115

4.6 X-11过程120

4.7 习题122

4.8 上机指导124

4.8.1 拟合线性趋势124

4.8.2 拟合非线性趋势125

4.8.3 X-11过程128

4.8.4 Forecast过程130

第5章 非平稳序列的随机分析135

5.1 差分运算135

5.1.1 差分运算的实质135

5.1.2 差分方式的选择136

5.1.3 过差分140

5.2 ARIMA模型141

5.2.1 ARIMA模型的结构141

5.2.2 ARIMA模型的性质142

5.2.3 ARIMA模型建模144

5.2.4 ARIMA模型预测147

5.2.5 疏系数模型149

5.2.6 季节模型152

5.3 残差自回归模型160

5.3.1 模型结构160

5.3.2 残差自相关检验162

5.3.3 模型拟合165

5.4 异方差的性质167

5.4.1 异方差的影响167

5.4.2 异方差的直观诊断168

5.5 方差齐性变换170

5.6 条件异方差模型173

5.6.1 ARCH模型173

5.6.2 GARCH模型179

5.6.3 GARCH的衍生模型183

5.7 习题185

5.8 上机指导189

5.8.1 拟合ARIMA模型189

5.8.2 拟合Auto-Regressive模型191

5.8.3 拟合GARCH模型197

第6章 多元时间序列分析203

6.1 平稳多元序列建模203

6.2 虚假回归206

6.3 单位根检验208

6.3.1 DF检验208

6.3.2 ADF检验215

6.3.3 PP检验218

6.4 协整221

6.4.1 单整与协整221

6.4.2 协整检验223

6.5 误差修正模型225

6.6 习题226

6.7 上机指导228

附录1235

附录2262

附录3264

参考文献266