時(shí)間序列分析與SAS應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　時(shí)間序列分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的一個(gè)分支。它是一種利用具有“時(shí)序特性”的觀測數(shù)據(jù)，根據(jù)研究對象的統(tǒng)計(jì)特征發(fā)掘其內(nèi)在規(guī)律并建立動(dòng)態(tài)模型，再對所建立的動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行模式識別、參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)，然后以此模型為依據(jù)對序列的未來發(fā)展或動(dòng)態(tài)進(jìn)行合理的預(yù)測和控制的統(tǒng)計(jì)方法。在工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)管理、氣象學(xué)、地球物理學(xué)等方面有著廣泛的應(yīng)用。
　　SAS軟件是國際上流行的統(tǒng)計(jì)分析的標(biāo)準(zhǔn)軟件?！陡叩葘W(xué)校本科生教材：列分析與SAS應(yīng)用（第2版）》只介紹與時(shí)間序列有關(guān)的程序編寫和結(jié)果分析
　　《高等學(xué)校本科生教材：列分析與SAS應(yīng)用（第2版）》主要介紹時(shí)間序列的概念、異常點(diǎn)的診斷、自相關(guān)分析、偏自}目關(guān)分析、時(shí)序模型的識別、時(shí)序模型的參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)及其預(yù)報(bào)，同時(shí)也對檢驗(yàn)?zāi)Ｐ推椒€(wěn)性的單位根檢驗(yàn)方法、條件異方差模型、傳遞函數(shù)模型、干預(yù)模型及誤差修正模型進(jìn)行了介紹。本書既可以作為統(tǒng)計(jì)專業(yè)、應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)、信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)、經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)和工程技術(shù)專業(yè)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(shí)間序列的基本知識
　1.1 時(shí)間序列概念
　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(jié)構(gòu)
　　1.2.3 SAS程式的輸入及運(yùn)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(shí)間序列的平穩(wěn)性
　　1.3.1 統(tǒng)計(jì)特征
　　1.3.2 時(shí)間序列的平穩(wěn)性
　　1.3.3 嚴(yán)平穩(wěn)與寬平穩(wěn)的關(guān)系
　　1.3.4 樣本均值、方差、自協(xié)方差與自相關(guān)函數(shù)
　　1.3.5 平穩(wěn)時(shí)間序列的意義
　1.4 異常點(diǎn)檢驗(yàn)與缺省值的補(bǔ)足
　　1.4.1 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的采集
　　1.4.2 異常點(diǎn)的檢驗(yàn)與處理
　　1.4.3 缺省值的補(bǔ)足
　1.5 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
　1.6 純隨機(jī)性檢驗(yàn)
　1.7 方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
　　1.7.1 方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
　　1.7.2 方差的穩(wěn)定性轉(zhuǎn)換
　1.8 差分運(yùn)算與后移算子
　　1.8.1 差分運(yùn)算
　　1.8.2 后移算子
　　習(xí)題1
2 穩(wěn)時(shí)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(jì)特性
　2.2 MA模型
　　2.2.1 q階移動(dòng)平均模型
　　2.2.2 移動(dòng)平均模型的統(tǒng)計(jì)特性
　2.3 ARMA模型（AutoRegressionMovingAverageModel）
　　2.3.1 ARMA（p，g）模型
　　2.3.2 ARMA（p，q）模型的統(tǒng)計(jì)特性
　2.4 ARMA模型的識別與參數(shù)估計(jì)
　　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(jì)
　　2.4.4 模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)和參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
　2.5 平穩(wěn)時(shí)間序列的預(yù)測
　2.6 實(shí)例分析（I）
　　習(xí)題2
3 平穩(wěn)時(shí)間序列的確定性分析
　3.1 時(shí)間序列的分解
　　3.1.1 Cramer分解定理
　　3.1.2 確定性因素分解
　3.2 長期趨勢分析及預(yù)報(bào)
　　3.2.1 平滑法
　　3.2.2 趨勢擬合法
　3.3 季節(jié)變動(dòng)分析及預(yù)報(bào)
　　3.3.1 季節(jié)變動(dòng)及其測定目的
　　3.3.2 季節(jié)變動(dòng)分析及預(yù)測的原理與方法
　3.4 X-ll方法簡介
　　3.4.1 X-ll方法的基本思想
　　3.4.2 X-ll方法
　　習(xí)題3
4 RIMA模型
　4.1 平穩(wěn)化方法
　　4.1.1差分運(yùn)算的實(shí)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，g）模型
　　4.2.2 ARIMA（p，d，q）模型的參數(shù)估計(jì)與預(yù)報(bào)
　4.3 實(shí)例分析（Ⅱ）
　4.4 條件異方差模型
　　4.4.1 模型介紹
　　4.4.2 擬合模型
　　習(xí)題4
5 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(yù)模型
　5.4 協(xié)整
　　5.4.1 單整及其檢驗(yàn)（Integration）
　　5.4.2 協(xié)整及其檢驗(yàn)（Cointegration）
　　5.4.3 誤差修正模型（EICM）
　　習(xí)題5
附表
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   時(shí)間序列的不規(guī)則成分是剩余的或“包羅萬象”的因素，它用來說明在分離了趨勢、循環(huán)和季節(jié)成分的給定期望值后，時(shí)間序列值的真正偏差。不規(guī)則成分是由那些影響時(shí)間序列的短期的、不可預(yù)期的和不重復(fù)出現(xiàn)的因素起的。因?yàn)檫@種成分說明時(shí)間序列中的隨機(jī)變動(dòng)，所以是無法預(yù)測的，因此我們不能預(yù)測它對時(shí)間序列的影響。 在實(shí)際分析時(shí)，人們發(fā)現(xiàn)沒有固定周期的循環(huán)波動(dòng)與長期趨勢的影響很難嚴(yán)格分解開，而有固定周期的循環(huán)波動(dòng)和季節(jié)性變化又很難嚴(yán)格分解開。近年來，人們對四因素的確定性分析作了改進(jìn)，現(xiàn)在通常把序列分解為三大因素的綜合影響： ①長期趨勢波動(dòng)，它包括長期趨勢和無固定周期的循環(huán)波動(dòng)； ②季節(jié)性變化，它包括所有具有穩(wěn)定周期的循環(huán)波動(dòng)； ③隨機(jī)波動(dòng)，除了長期趨勢波動(dòng)、季節(jié)性變化之外，其他因素的綜合影響歸為隨機(jī)波動(dòng)。 這三大因素的綜合影響會(huì)導(dǎo)致序列呈現(xiàn)出各種變化情況，而我們進(jìn)行確定性時(shí)序分析的目的： 一是克服其他因素的影響，單純測度出某一個(gè)確定性因素對序列的影響； 二是推斷出各種確定性因素彼此之間的相互作用關(guān)系及它們對序列的綜合影響。

編輯推薦

《高等學(xué)校本科生教材:時(shí)間序列分析與SAS應(yīng)用(第2版)》在介紹時(shí)間序列分析理論的同時(shí)，對涉及的具體計(jì)算，將給出相應(yīng)的SAS程序以及比較詳細(xì)的結(jié)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(qiáng)讀者的自信心；另一方面，可以使讀者進(jìn)一步加深對理論分析的理解。我們認(rèn)為這樣處理也符合現(xiàn)代教學(xué)理念，因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在課堂教學(xué)基本上使用多媒體，在講解理論的同時(shí)，也可以演示計(jì)算機(jī)運(yùn)行的結(jié)果。為了方便讀者閱讀，在編寫過程中，《高等學(xué)校本科生教材:時(shí)間序列分析與SAS應(yīng)用(第2版)》將數(shù)據(jù)與問題同時(shí)陳述出來，將程序與解答過程同時(shí)陳述出來。這樣做可以幫助讀者不斷積累識別時(shí)間序列模型的經(jīng)驗(yàn)，熟悉程序運(yùn)行結(jié)果的解釋。在自然現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中，人們?yōu)榱藢δ承┦挛锘蛳到y(tǒng)的運(yùn)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(jìn)行預(yù)測或控制的方法，稱為時(shí)間序列分析。在實(shí)際問題中，當(dāng)數(shù)據(jù)很多時(shí)，如果沒有計(jì)算程序，人們很難完成工作。

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