时间序列分析

时间序列分析是概率统计学科中应用性很强的一个分支，具有非常特殊的、自成体系的一套理论和分析方法，在金融、经济、气象、水文、信号处理、工程技术等众多领域得到了广泛应用。本书以时间序列的统计特征和建模步骤为主线，系统介绍时间序列的基本理论、建模和预测方法以及实践应用，目的是使读者掌握时间序列分析的基本理论、建模和预测的方法，并能分析时间序列的统计规律性，构造与之拟合的*佳数学模型，并进行预测。

前言
第1章时间序列分析概论1
1.1时间序列1
1.2时间序列分析方法简介6
1.3平稳时间序列9
1.4R软件简介14
习题119
第2章ARMA模型的统计特性21
2.1自回归模型21
2.2移动平均模型26
2.3自回归移动平均模型29
2.4格林函数与平稳解34
2.5逆函数与可逆解44
2.6ARMA模型的自相关系数50
2.7ARMA模型的偏相关系数62
2.8基于R软件的ARMA模型的模拟67
习题276
第3章平稳时间序列模型的建立78
3.1时间序列的数据采样、直观分析和特征分析78
3.2时间序列的相关分析82
3.3平稳时间序列的零均值处理87
3.4平稳时间序列的模型识别89
3.5平稳时间序列模型参数的矩估计92
3.6平稳时间序列模型的最终定阶98
3.7平稳时间序列模型的检验102
3.8平稳时间序列模型建模方法105
3.9基于R软件的ARMA模型的建立113
习题3123
第4章平稳时间序列预测125
4.1正交投影预测125
4.2条件期望预测128
4.3适时修正预测134
4.4预测的评价指标137
4.5基于R软件的ARMA模型的预测139
习题4145
第5章时间序列的确定性分析147
5.1时间序列的分解147
5.2趋势性分析148
5.3季节效应分析157
5.4X-11方法简介160
5.5时间序列的确定性分析163
5.6基于R软件的确定性分析164
习题5175
第6章非平稳时间序列随机性分析176
6.1ARIMA模型176
6.2乘积季节模型183
6.3其他随机性分析模型185
6.4基于R软件的随机性分析188
习题6192
第7章GARCH族模型193
7.1自回归条件异方差模型193
7.2广义自回归条件异方差模型196
7.3广义自回归条件异方差模型的扩展200
7.4基于R软件的GARCH族模型建模202
习题7207
第8章向量自回归模型208
8.1VAR模型208
8.2VAR模型的估计与相关检验214
8.3格兰杰因果检验218
8.4基于R软件的VAR模型建模219
习题8223
参考文献224