應(yīng)用時間序列分析

內(nèi)容概要

　　《普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材：應(yīng)用時間序列分析》在借鑒國內(nèi)外相關(guān)教材優(yōu)點的基礎(chǔ)上，總結(jié)作者多年從事經(jīng)濟管理類各專業(yè)應(yīng)用時間序列分析課程的教學(xué)經(jīng)驗和體會，本著“教師好用、學(xué)生好讀”的指導(dǎo)思想，從經(jīng)濟管理類各專業(yè)的實際需要出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了平穩(wěn)時間序列建模分析、非平穩(wěn)時間序列建模分析和波動聚集建模分析三大部分內(nèi)容。全書既涵蓋了時間序列分析的經(jīng)典內(nèi)容，又反映了20世紀80年代以后時間序列分析的一些新進展；既注重對時間序列分析的基本思想、基本原理、基本方法的介紹，又兼顧對運用這些理論方法分析研究乃至最終解決實際經(jīng)濟、金融、管理類問題能力的培養(yǎng)。每章都有案例分析，希望通過案例分析引導(dǎo)讀者發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題?！　　镀胀ǜ叩冉逃笆晃濉眹壹壱?guī)劃教材：應(yīng)用時間序列分析》可作為經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)、金融學(xué)等經(jīng)濟管理類本科專業(yè)的教材，或作為經(jīng)濟管理類相關(guān)專業(yè)研究生的選修課教材，也適合自學(xué)應(yīng)用時間序列分析的讀者參考和使用。

書籍目錄

第一章 導(dǎo)論第一節(jié) 關(guān)于時間序列分析一、什么是時間序列二、時間序列分析的產(chǎn)生與發(fā)展三、時間序列分析與經(jīng)濟預(yù)測四、時間序列分析與計量經(jīng)濟學(xué)的關(guān)系第二節(jié) 時間序列分析的一些基本概念一、隨機過程二、隨機過程的分布及其特征三、幾種重要的隨機過程四、隨機過程的平穩(wěn)性第三節(jié) 時間序列的主要特征一、時間序列的相關(guān)性二、時間序列的平穩(wěn)性與非平穩(wěn)性三、時間序列的波動聚集性第四節(jié) 時間序列分析的基本步驟一、模型識別二、模型估計三、模型檢驗四、模型應(yīng)用第五節(jié) 時間序列分析軟件本章小結(jié)本章主要公式思考與練習(xí)題第二章 平穩(wěn)時間序列模型及其特征第一節(jié) 模型類型及其表示一、預(yù)備知識二、自回歸模型三、移動平均模型四、自回歸移動平均模型第二節(jié) 格林函數(shù)和平穩(wěn)性一、arma(p，g)的格林函數(shù)二、系統(tǒng)的平穩(wěn)性三、系統(tǒng)的平穩(wěn)性與穩(wěn)定性第三節(jié) 逆函數(shù)和可逆性一、ma(q)模型的可逆域二、ma(g)模型的逆函數(shù)三、arma(p,q)的可逆域與逆函數(shù)四、格林函數(shù)與逆函數(shù)之間的關(guān)系第四節(jié) 平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計特征一、自相關(guān)函數(shù)二、偏相關(guān)函數(shù)本章小結(jié)本章主要公式思考與練習(xí)題本章附錄第三章 平穩(wěn)時間序列模型的建立第一節(jié) 模型識別與定階一、自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)的估計二、模型的初步識別三、模型的定階第二節(jié) 模型參數(shù)的估計一、模型參數(shù)的矩估計二、模型參數(shù)的最小二乘估計三、模型參數(shù)的極大似然估計四、模型參數(shù)的最小平方和估計第三節(jié) 模型的適應(yīng)性檢驗一、過擬合檢驗二、殘差自相關(guān)的x2檢驗第四節(jié) 時間序列建模的方法一、box-jenkins建模方法二、pandit-wu建模方法第五節(jié) 案例分析本章小結(jié)本章主要公式思考與練習(xí)題本章附錄第四章 平穩(wěn)時間序列模型預(yù)測第一節(jié) 預(yù)測準則一、從幾何角度提出預(yù)測問題二、求解正交投影三、最小均方誤差預(yù)測第二節(jié) arima模型預(yù)測一、ar(p)模型的預(yù)測二、ma(q)模型的最小均方預(yù)測三、arma(p，q)預(yù)測第三節(jié) 案例分析本章小結(jié)本章主要公式思考與練習(xí)題第五章 傳遞函數(shù)模型與干預(yù)變量分析第一節(jié) 傳遞函數(shù)模型的基本概念一、模型的形式二、脈沖響應(yīng)函數(shù)特征三、常見的傳遞函數(shù)的形式四、傳遞函數(shù)的穩(wěn)定性第二節(jié) 傳遞函數(shù)模型的識別與估計一、互相關(guān)函數(shù)二、傳遞函數(shù)模型的識別三、傳遞函數(shù)模型的估計與檢驗第三節(jié) 干預(yù)模型一、干預(yù)模型介紹二、干預(yù)變量的類型和組合三、美國crest牌牙膏的市場占有率實例分析第四節(jié) 案例分析一、一元線性回歸模型的擬合二、傳遞函數(shù)模型本章小結(jié)本章主要公式思考與練習(xí)題第六章 季節(jié)模型第一節(jié) 季節(jié)性時間序列的重要特征一、季節(jié)性時間序列的表示二、季節(jié)性時間序列的重要特征第二節(jié) 季節(jié)性模型一、隨機季節(jié)性模型二、乘積季節(jié)性模型三、常見的隨機季節(jié)性模型第三節(jié) 季節(jié)性模型的識別一、季節(jié)性ma模型的自相關(guān)函數(shù)二、季節(jié)性ar模型的偏相關(guān)函數(shù)第四節(jié) 季節(jié)性時間序列模型的建立和應(yīng)用第五節(jié) x11方法簡介一、季節(jié)調(diào)整和時間序列的構(gòu)成因素二、時間序列的組合模型三、x22程序第六節(jié) 實例分析一、數(shù)據(jù)的特征二、季節(jié)調(diào)整三、預(yù)測假定“非典”沒有發(fā)生的旅游人數(shù)的可能值本章小結(jié)本章主要公式思考與練習(xí)題第七章 非平穩(wěn)時間序列的特征及檢驗第一節(jié) 非平穩(wěn)時間序列的特征一、非平穩(wěn)時間序列的概念二、非平穩(wěn)序列的分類三、非平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計特征第二節(jié) 時間序列非平穩(wěn)性的常規(guī)檢驗法一、數(shù)據(jù)圖示法二、基于相關(guān)圖的平穩(wěn)性檢驗法三、逆序檢驗法四、游程檢驗第三節(jié) 時間序列非平穩(wěn)性的單位根檢驗法一、單位根過程二、單位根過程檢驗基礎(chǔ)三、df單位根檢驗法四、pp單位根檢驗法與adf單位根檢驗法五、其他高效的單位根檢驗法簡介第四節(jié) 案例分析本章小結(jié)本章主要公式思考與練習(xí)題第八章 協(xié)整與誤差校正模型第一節(jié) 偽回歸一、“偽回歸”現(xiàn)象二、非平穩(wěn)性對回歸分析有什么影響三、phillips(1986)對“偽回歸”的理論解釋四、如何防止“偽回歸”第二節(jié) 協(xié)整的概念及性質(zhì)一、協(xié)整(cointegration)的概念二、協(xié)整向量的最小二乘估計及性質(zhì)第三節(jié) 協(xié)整檢驗一、基于回歸方程殘差的協(xié)整檢驗(eg檢驗)二、協(xié)整系統(tǒng)的完全信息最大似然檢驗(johansen檢驗)第四節(jié) 誤差修正(ecm)模型一、動態(tài)回歸與誤差修正模型二、協(xié)整與誤差修正模型：granger表示定理三、估計ecm模型的eg兩步法本章小結(jié)思考與練習(xí)題本章附錄第九章 garch模型與波動性建模第一節(jié) arch模型的概念與性質(zhì)一、條件異方差問題二、arch模型三、arch模型的性質(zhì)第二節(jié) arch模型的估計與檢驗一、arch模型的估計二、arch模型的檢驗第三節(jié) garch模型一、garch模型的特征二、garch模型的估計三、garch模型的檢驗第四節(jié) arch模型的其他推廣形式一、arch-m模型二、指數(shù)garch模型三、非對稱garch模型(agarch)四、門限arch模型五、igarch模型六、對arch模型的簡要評價第五節(jié) garch模型在研究股市波動中的應(yīng)用一、樣本數(shù)據(jù)及其特征二、波動的arch效應(yīng)第六節(jié) 案例分析一、如何在eviews中估計arch模型二、如何在eviews中檢驗arch效應(yīng)三、garch模型估計的案例分析四、案例分析的r程序本章小結(jié)本章主要公式思考與練習(xí)題參考文獻附錄 統(tǒng)計用表附表1 標準化正態(tài)分布下的面積附表2 t分布的百分點附表3 9分布的上端百分點附表4 x2分布的上端百分點附表5 德賓-沃森d統(tǒng)計量附表6 協(xié)整檢驗臨界值表

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：時間序列預(yù)測是通過尋找變量動態(tài)數(shù)據(jù)的動態(tài)依存關(guān)系，并據(jù)此對未來的變化趨勢和結(jié)果做出推斷的統(tǒng)計方法。為了揭示時間序列的動態(tài)規(guī)律性，人們在認識——實踐——再認識的過程中不斷發(fā)展了一系列分析研究時間序列的方法。最簡單的預(yù)測是幼稚預(yù)測，即以現(xiàn)在值作為下一時刻的預(yù)測值，顯然這種預(yù)測沒有多少意義。另一種預(yù)測方法是確定性時間序列分析方法，這種方法認為變量依時間變化主要是因為長期趨勢、季節(jié)變化、循環(huán)波動和隨機波動四種因素的影響所致，若隨機波動不予考慮，那么前三種變動都是有確定規(guī)律的，基于這種認識，就形成了長期趨勢分析、季節(jié)變動分析和循環(huán)波動分析等一系列確定性時間序列分析方法。還有一種時間序列預(yù)測方法是隨機性時間序列分析預(yù)測，因為確定性時間序列分析畢竟不是時間序列分析的全貌，隨機因素引起的變化在預(yù)測中也必須考慮，而且隨著隨機理論的發(fā)展，隨機性波動也有規(guī)律可循，這就為分析隨機因素的影響奠定了理論基礎(chǔ)，從而產(chǎn)生了隨機時間序列分析及其預(yù)測方法。

編輯推薦

《應(yīng)用時間序列分析》為普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材之一。

圖書封面

評論、評分、閱讀與下載

---

    應(yīng)用時間序列分析 PDF格式下載

---