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应用时间序列分析(第6版)(21世纪统计学系列教材)

应用时间序列分析(第6版)(21世纪统计学系列教材)

  • 字数: 474
  • 出版社: 中国人民大学
  • 作者: 编者:王燕|
  • 商品条码: 9787300307435
  • 版次: 6
  • 开本: 16开
  • 页数: 334
  • 出版年份: 2022
  • 印次: 1
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精选
内容简介
本书的定位是大学本科 生的时间序列分析入门教材 。基于这个定位,本书语言 通俗,案例丰富,理论紧密 联系实际,习题难易程度适 当,便于学生理解和练习。 随着计算机科学的高速发展 ,现在有许多软件可以帮助 我们进行时间序列分析。其 中最权威的软件是SAS。在 SAS系统中,有一个专门进 行计量经济与时间序列分析 的模块:SAS/ETS。同时, SAS系统具有全球一流的数 据仓库功能,在进行海量数 据的时间序列分析时具有其 他统计软件无可比拟的优势 。 为了帮助学生在学习理 论知识的同时熟练地掌握 SAS/ETS软件的操作和分析 技巧,本书在每一章后面都 会有一小节的内容详细介绍 本章的分析方法在SAS软件 上的实现。为使学生更好地 学习和操作,本书所有例题 的数据、习题数据、例题的 操作程序及上机指导程序都 放在中国人民大学出版社网 站(www.crup.com.cn)上 ,读者可免费下载。为便于 教师授课,作者制作了课件 ,并提供了简要的习题参考 答案,教师可下载使用。
目录
第1章 时间序列分析简介 1.1 引言 1.2 时间序列的定义 1.3 时间序列分析方法 1.4 时间序列分析软件 1.5 习题 1.6 上机指导 第2章 时间序列的预处理 2.1 平稳序列的定义 2.2 平稳性检验 2.3 纯随机性检验 2.4 习题 2.5 上机指导 第3章 ARMA模型的性质 3.1 Wold分解定理 3.2 AR模型 3.3 MA模型 3.4 ARMA模型 3.5 习题 3.6 上机指导 第4章 平稳序列的拟合与预测 4.1 建模步骤 4.2 单位根检验 4.3 模型识别 4.4 参数估计 4.5 模型检验 4.6 模型优化 4.7 序列预测 4.8 习题 4.9 上机指导 第5章 无季节效应的非平稳序列分析 5.1 Cramer分解定理 5.2 差分平稳 5.3 ARIMA模型 5.4 疏系数模型 5.5 习题 5.6 上机指导 第6章 有季节效应的非平稳序列分析 6.1 因素分解理论 6.2 因素分解模型 6.3 指数平滑预测模型 6.4 ARIMA加法模型 6.5 ARIMA乘法模型 6.6 习题 6.7 上机指导 第7章 条件异方差模型 7.1 异方差的问题 7.2 异方差的直观诊断 7.3 方差齐性变换 7.4 ARCH模型

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