季節(jié)時間序列理論與應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　本書是國內(nèi)第一本系統(tǒng)地對季節(jié)時間序列進行介紹和研究的專著。全書共分為七章。第一章首先展示了時間序列中季節(jié)特征的多樣性以及不同的季節(jié)模型，回顧了季節(jié)時間序列理論的發(fā)展歷程。在隨后各章中，對各種季節(jié)模型進行了詳盡的介紹。其中，第二章介紹了SARIMA模型：第三章介紹了季節(jié)模式的常用檢驗方法；第四章介紹了季節(jié)調(diào)整方法的原理：第五章介紹了多變量季節(jié)模型；第六章介紹了周期性過程；第七章介紹了非線性季節(jié)模型。在介紹基本理論時，本書給出了一些應(yīng)用案例。本書是適用于經(jīng)濟、管理類教師、研究者和研究生的參考讀物，要求讀者有時間序列分析的基礎(chǔ)。

書籍目錄

第一章　總論第一節(jié)　季節(jié)時問序列的多樣性第二節(jié)　季節(jié)時間序列模型一、季節(jié)ARIMA過程二、周期性過程三、非線性季節(jié)模型第三節(jié)　季節(jié)性時間序列理論發(fā)展概覽一、早期觀點二、季節(jié)調(diào)整理論三、最新觀點及研究前沿第二章　季節(jié)ARIMA模型第一節(jié)　基本概念第二節(jié)　季節(jié)ARIMA模型的類別一、自回歸移動平均乘積性季節(jié)模型二、確定性季節(jié)時間序列三、季節(jié)性單整過程第三節(jié)　非平穩(wěn)性的誤設(shè)定一、趨勢平穩(wěn)（TS）與差分平穩(wěn)（DS）二、確定性季節(jié)性與季節(jié)性單整第四節(jié)　季節(jié)ARIMA模型的建立與預(yù)測一、數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗二、SARMA模型的識別、估計和檢驗三、預(yù)測第五節(jié)　案例：美國國際航空公司旅客客票數(shù)的乘積模型和組合模型第三章　季節(jié)模式的假設(shè)檢驗第一節(jié)　確定性季節(jié)性的假設(shè)檢驗一、Canova-Hansen檢驗二、Caner檢驗三、Tam—Reinsel檢驗四、一些評論第二節(jié)　季節(jié)單整的檢驗一、Dickey-Hasza-Fuller檢驗二、HEGY檢驗三、Kunst檢驗四、Osborn-Chui-Smith-Birchenhall檢驗五、一些評論第三節(jié)　擴展一、附加動態(tài)項二、確定項三、高階非平穩(wěn)性工四、復(fù)合檢驗及顯著性水平五、一些實證研究結(jié)果第四節(jié)　案例：我國進出口總額的季節(jié)模式一、平穩(wěn)季節(jié)模式的檢驗二、季節(jié)單位根檢驗第四章　季節(jié)調(diào)整技術(shù)原理第一節(jié)　構(gòu)成因素的分解第二節(jié)　X-12-ARIMA一、X-11程序二、RegARIMA建模與診斷第一節(jié)　TRAMO/SEATS程序一、SEATS方法的基本原理二、與X-11的比較第四節(jié)　季節(jié)調(diào)整對單位根檢驗的影響一、數(shù)據(jù)生成過程為單位根過程二、數(shù)據(jù)生成過程為平穩(wěn)ARMA過程第五節(jié)　與其他數(shù)據(jù)變換的關(guān)系第六節(jié) 案例案例1：中美進出口總額的季節(jié)調(diào)整案例2：基于調(diào)整和未調(diào)整序列的單位根檢驗第五章　多變量季節(jié)模型第一節(jié)　單方程季節(jié)模型一、季節(jié)調(diào)整對回歸效果的影響二、季節(jié)虛假回歸第二節(jié)　季節(jié)向量ARIMA模型一、季節(jié)向量ARMA的性質(zhì)二、季節(jié)向量ARIMA模型的建立三、擴展第三節(jié)　季節(jié)協(xié)整與誤差修正模型一、單一方程季節(jié)協(xié)整方法二、向量季節(jié)協(xié)整方法三、擴展第四節(jié)　案例：中國進出口貿(mào)易的誤差修正模型第六章　周期性ARIMA過程第一節(jié)周期性過程的類別和性質(zhì)一、周期性過程的定義與分類二、PAR過程的性質(zhì)第二節(jié)　非平穩(wěn)的PAR過程一、PAR過程的單整類型二、PAR過程的單整性檢驗第三節(jié)　周期性協(xié)整一、周期性協(xié)整的定義二、周期協(xié)整的檢驗第四節(jié)　案例：理性預(yù)期下生命周期持久收入假說的檢驗一、REPIH的（季節(jié)）檢驗方法二、中國消費行為的REPIH檢驗結(jié)果第七章　非線性季節(jié)模型第一節(jié)　季節(jié)GARCH模型一、季節(jié)GARCH類模型的定義和性質(zhì)二、檢驗和估計第二節(jié)　隨機系數(shù)季節(jié)自回歸過程一、隨機系數(shù)ARIMA模型的性質(zhì)二、檢驗和估計第三節(jié)　周期馬爾可夫開關(guān)模型一、周期馬爾可夫開關(guān)模型的定義和性質(zhì)二、估計和檢驗參考文獻附表1　t分布百分位數(shù)表附表2　X2分布百分位數(shù)表附表3　F分布百分位數(shù)表附表4　VM分布百分位數(shù)表附表5　DHF分布百分位數(shù)表附表6　季節(jié)單位根檢驗臨界值表附表7　Kunst分布百分位數(shù)表附表8　季節(jié)協(xié)整檢驗臨界值表

章節(jié)摘錄

　　第一章　總論　　時間序列就是將某一個指標在不同時間上的不同數(shù)值，按照時間的先后順序排列而成的數(shù)列。這種數(shù)列由于受到各種偶然因素的影響，往往表現(xiàn)出某種隨機性，同時彼此之間存在著統(tǒng)計上的依賴關(guān)系。例如，從l980年到2006年我國的國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP和消費價格指數(shù)CPl就分別構(gòu)成了兩個不同的時間序列。在金融市場方面，上證指數(shù)和深圳指數(shù)在過去十五年內(nèi)每個交易日甚至每分鐘的指數(shù)水平也構(gòu)成一個時間序列。事實上，宏觀經(jīng)濟學、國際經(jīng)濟學和金融學里絕大多數(shù)的實證研究都是建立在時間序列分析的基礎(chǔ)上的。在國外，大部分經(jīng)濟時間序列都是月度或季度數(shù)據(jù)。近年來，我國也開始公開發(fā)布月度和季度數(shù)據(jù)。這些經(jīng)濟時間序列的變化常常表現(xiàn)出某種程度的年度內(nèi)的周期性規(guī)律。比如：每逢五月和十月（“黃金周”期間），我國的鐵路客運量、旅游業(yè)的收入等都出現(xiàn)一個高峰。再如：深圳成分指數(shù)的日收益率具有某種程度的“日歷效應(yīng)”，在星期二出現(xiàn)一個高峰，在星期五出現(xiàn)低谷。我們將數(shù)據(jù)中所呈現(xiàn)出的這種在經(jīng)過一定的時間間隔后（通常是一年以內(nèi)）的相似性，稱為具有季節(jié)（周期）性。相應(yīng)地，稱這樣的時間序列為季節(jié)性時間序列。通過研究時間序列的季節(jié)（周期）性，我們能夠更好地分析影響時間序列的因素以及時間序列之間的關(guān)系?！　〉谝还?jié)　季節(jié)時間序列的多樣性　　在科技領(lǐng)域中，對周期現(xiàn)象的理解包含兩個特征，即等間隔性和可重復(fù)性，在數(shù)學上用函數(shù)表示為f（x）和f（x+T），其中T為周期長度。有的文獻中將季節(jié)變動因素描述為在固定間距（如年、季或周、日）中自我循環(huán)，是一個以T為周期的確定的周期性因素，它可以用啞變量形式來刻畫。然而，采用這樣一個定義將導致實際中的經(jīng)濟時間序列中大部分季節(jié)性問題不可解決。我們將給出幾個經(jīng)濟中常見的時間序列的例子，從而對經(jīng)濟時間序列中的季節(jié)性有一個直觀的了解。通過這幾個例子，我們看到經(jīng)濟時間序列中的季節(jié)性有著極為不同的表現(xiàn)形式。

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