应用时间序列分析(21世纪经济管理新形态教材)/统计学系列

本书以主流时间序列分 析为主要内容，涵盖线性、 非线性时间序列分析，线性 时间序列分析包括单变量平 稳时间序列分析以及多变量 非平稳时间序列分析，非线 性时间序列分析包括常用的 平滑转换自回归模型、阈值 自回归模型、自回归条件异 方差模型。本书内容阐述清 晰、逻辑性强，突出时间序 列分析方法思想的讲授，并 辅以案例及软件实现过程、 阅读材料、习题、原始数据 等，便于读者掌握知识、学 会应用。 本书可以作为经济类、 管理类本科生和研究生教材 ，也可作为教师及经济管理 工作者的参考用书。

赵春艳，教授，博士生导师，现任经济与金融学院副院长。自工作以来，主讲本科生《时间序列分析》和研究生《多变量时间序列分析》、《应用统计学》等课程；主持省部级教改项目2项；出版《应用统计学及python应用》、《应用统计学》、《营销调研方法论基础》教材3部，《平滑转换自回归模型的理论与应用研究》、《趋势结构断点经济时间序列协整理论与应用研究》专著2部；在《数量经济技术经济研究》、《统计研究》等发表代表性论文十余篇；承担、参与多项国家级、省级科研项目；获陕西省教学成果奖3项，获陕西省哲学社会科学优秀成果奖2项。

第1章 导论 1.1 概念 1.2 时间序列构成要素的分析 1.3 时间序列分析发展历史 练习题 即测即练 第2章 基础知识 2.1 数理定义 2.2 平稳时间序列 2.3 偏自相关函数 2.4 遍历性 2.5 随机序列的特征描述 练习题 即测即练 第3章 线性平稳时间序列模型 3.1 自回归模型 3.2 滑动平均模型 3.3 自回归滑动平均模型 练习题 即测即练 第4章 平稳时间序列模型的建立 4.1 模型定阶 4.2 模型参数估计 4.3 最小二乘估计 4.4 模型的适应性检验 练习题 即测即练 第5章 平稳时间序列预测 5.1 最小均方误预测法 5.2 条件期望预测法 练习题 即测即练 第6章 非平稳时间序列分析 6.1 非平稳序列的识别 6.2 非平稳时间序列的平稳化 6.3 ARIMA模型 练习题 即测即练 第7章 季节时间序列分析 7.1 随机季节模型 7.2 乘积季节模型 7.3 季节时序模型的建立 练习题 即测即练 第8章 单位根及检验 8.1 时间序列非平稳问题的提出 8.2 单位根过程 8.3 维纳过程和泛函中心极限定理 8.4 单位根过程的假设检验 8.5 蒙特卡洛模拟方法 8.6 增广的迪基-福勒（ADF）检验法 即测即练 第9章 协整理论 9.1 协整理论的建立和意义 9.2 两变量的E-G协整检验 9.3 多变量协整关系的检验 9.4 Granger因果关系检验 9.5 误差修正模型（ECM） 9.6 脉冲响应函数和方差分解 即测即练 第10章 平滑转换自回归模型 10.1 非线性检验 10.2 STAR模型 10.3 STAR模型的建立 即测即练 第11章 自回归条件异方差模型 11.1 时间序列异方差特征 11.2 ARCH模型及检验 11.3 GARCH模型 11.4 ARCH模型其他形式 即测即练 第12章 门限自回归模型 12.1 基本门限自回归模型 12.2 线性检验及参数估计 12.3 门限自回归模型扩展 即测即练 参考文献 附录