時間序列分析與SAS應用

前言

　　在自然現(xiàn)象和經(jīng)濟現(xiàn)象中，人們?yōu)榱藢δ承┦挛锘蛳到y(tǒng)的運行規(guī)律探索其究竟，需要觀測所要研究的某種現(xiàn)象，從而得到一定順序的數(shù)據(jù)資料。通過分析這些數(shù)據(jù)資料，對事物或系統(tǒng)的未來發(fā)展進行預測或控制的方法，稱為時間序列分析?！　≡趯嶋H問題中，當數(shù)據(jù)很多時，如果沒有計算程序，人們很難完成工作。因此，我們在介紹時間序列分析理論的同時，對涉及的具體計算，將給出相應的SAS程序以及比較詳細的結果分析。這樣做，一方面使讀者有一種能夠解決問題的工具在手的感覺，以增強讀者的自信心；另一方面，可以使讀者進一步加深對理論分析的理解。我們認為這樣處理也符合現(xiàn)代教學理念，因為我們現(xiàn)在課堂教學基本上使用多媒體，在講解理論的同時，也可以演示計算機運行的結果?！　榱朔奖阕x者閱讀，在編寫過程中，我們將數(shù)據(jù)與問題同時陳述出來，將程序與解答過程同時陳述出來。這樣做可以幫助讀者不斷積累識別時間序列模型的經(jīng)驗，熟悉程序運行結果的解釋。　　在本書中，肖枝洪編寫第1章、第4章和第5章的內(nèi)容，并負責統(tǒng)稿；郭明月負責編寫第2章和第3章的內(nèi)容，并負責收集資料。本書是湖北省省級教改項目立項研究的一項成果。本書的出版得到了武漢大學出版社的大力支持，在此我們表示誠摯的謝意！

內(nèi)容概要

　　時間序列分析是數(shù)理統(tǒng)計的一個分支。它是一種利用具有“時間特性”的觀測數(shù)據(jù)，根據(jù)研究對象的特征發(fā)掘內(nèi)在規(guī)律性建立動態(tài)模型，并對之進行模式識別、參數(shù)估計，然后以此為依據(jù)對未來的行為進行科學的預測和控制的統(tǒng)計方法，在工程技術、經(jīng)濟管理、氣象學、地球物理學等方面有著廣泛的應用?！　AS軟件是國際上流行的統(tǒng)計分析的標準軟件，本教材只介紹與時間序列有關的程序編寫和結果分析。本教材主要介紹時間序列的概念、奇異點的診斷、自相關分析、偏自相關分析、時序模型的識別、時序模型參數(shù)的估計、預測以及多元時間序列分析。本書既可作為數(shù)學與信息專業(yè)、統(tǒng)計專業(yè)、經(jīng)濟管理專業(yè)以及工程方面的本科生教材，也可以作為科技工作者的參考書。

書籍目錄

1　時間序列的基本知識1.1　時問序列概念1.2　SAS介紹1.2.1　SAS的顯示管理系統(tǒng)1.2.2　SAS的程式結構1.2.3　SAS程式的輸入及運行1.2.4　DATA語句1.2.5　CARDS語句1.2.6　INPUT語句1.2.7　PROC語句1.2.8　PRINT過程1.3　時間序列的平穩(wěn)性1.3.1　統(tǒng)計特征1.3.2　時間序列的平穩(wěn)性1.3.3　嚴平穩(wěn)與寬平穩(wěn)的關系1.3.4　樣本均值、方差、自協(xié)方差與自相關函數(shù)1.3.5　平穩(wěn)時間序列的意義1.4　異常點檢驗與缺省值的補足1.4.1　時間序列數(shù)據(jù)的采集1.4.2　異常點的檢驗與處理1.4.3　缺省值的補足1.5　平穩(wěn)性檢驗1.6　純隨機性檢驗1.7　方差的同質(zhì)性檢驗1.7.1　方差的同質(zhì)性檢驗1.7.2　方差的穩(wěn)定性轉(zhuǎn)換1.8　差分運算與后移算子1.8.1　差分運算1.8.2　后移算子習題12　平穩(wěn)時間序列2.1　AR（p）模型2.1.1　p階自回歸模型2.1.2　P階自回歸模型的統(tǒng)計特性2.2　MA模型2.2.1　q階移動平均模型2.2.2　移動平均模型的統(tǒng)計特性2.3　ARMA模型（Auto Regression Moving Average Model）2.3.1　ARMA（p，q）模型2.3.2　ARMA（p，q）模型的統(tǒng)計特性2.4　ARMA模型的識別與參數(shù)估計2.4.1　模型的初步識別2.4.2　模型定階2.4.3　模型參數(shù)估計2.4.4　模型的適應性檢驗和參數(shù)的顯著性檢驗2.5　平穩(wěn)時間序列的預測2.6　實例分析（I）習題23　非平穩(wěn)時間序列的確定性分析3.1　時間序列的分解3.1.1　Gramer分解定理3.1.2　確定性因素分解3.2　長期趨勢分析及預報3.2.1　平滑法3.2.2　趨勢擬合法3.3　季節(jié)變動分析及預報3.3.1　季節(jié)變動及其測定目的3.3.2　季節(jié)變動分析及預測的原理與方法3.4　X—11方法簡介3.4.1　X—11方法的基本思想3.4.2　X—11方法習題34　ARIMA模型4.1　平穩(wěn)化方法4.1.1　差分運算的實質(zhì)4.1.2　平穩(wěn)化方法4.1.3　過差分4.2　ARIMA（p，d，q）模型4.2.1　ARIMA（p，d，q）模型4.2.2　ARIMA（p，d，q）模型參數(shù)統(tǒng)計與預報4.3　實例分析（Ⅱ）習題45　傳遞函數(shù)模型5.1　傳遞函數(shù)模型5.2　傳遞函數(shù)模型的識別5.3　干預模型習題5附表參考文獻

編輯推薦

　　在自然現(xiàn)象和經(jīng)濟現(xiàn)象中，人們?yōu)榱藢δ承┦挛锘蛳到y(tǒng)的運行規(guī)律探索其究竟，需要觀測所要研究的某種現(xiàn)象，從而得到一定順序的數(shù)據(jù)資料。通過分析這些數(shù)據(jù)資料，對事物或系統(tǒng)的未來發(fā)展進行預測或控制的方法，稱為時間序列分析?！　≡趯嶋H問題中，當數(shù)據(jù)很多時，如果沒有計算程序，人們很難完成工作。因此，我們在介紹時間序列分析理論的同時，對涉及的具體計算，將給出相應的SAS程序以及比較詳細的結果分析。這樣做，一方面使讀者有一種能夠解決問題的工具在手的感覺，以增強讀者的自信心；另一方面，可以使讀者進一步加深對理論分析的理解。我們認為這樣處理也符合現(xiàn)代教學理念，因為我們現(xiàn)在課堂教學基本上使用多媒體，在講解理論的同時，也可以演示計算機運行的結果。　　為了方便讀者閱讀，在編寫過程中，本書將數(shù)據(jù)與問題同時陳述出來，將程序與解答過程同時陳述出來。這樣做可以幫助讀者不斷積累識別時間序列模型的經(jīng)驗，熟悉程序運行結果的解釋。

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