圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準 商品名稱： 應用時間序列分析(第三版)/21世紀統計學系列教材 作者： 王燕 市場價： 34元 文軒網價： 28.9元【85折】 ISBN號： 9787300167220 出版社： 中國人民大學出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：平裝 開本： 語種：中文 出版時間：2013-02-01 版次：3 頁數： 印刷時間：2013-04-16 印次：1 字數：
目錄 第1章 時間序列分析簡介
1.1 引言
1.2 時間序列的定義
1.3 時間序列分析方法
1.3.1 描述性時序分析
1.3.2 統計時序分析
1.4 時間序列分析軟件
1.5 習題
1.6 上機指導
1.6.1 SAS操作界面
1.6.2 創建時間序列SAS數據集
1.6.3 時間序列數據集的處理
第2章 時間序列的預處理
2.1 平穩性檢驗
2.1.1 特征統計量
2.1.2 平穩時間序列的定義
2.1.3 平穩時間序列的統計性質
2.1.4 平穩時間序列的意義
2.1.5 平穩性的檢驗
2.2 純隨機性檢驗
2.2.1 純隨機序列的定義
2.2.2 白噪聲序列的性質
2.2.3 純隨機性檢驗
2.3 習題
2.4 上機指導
2.4.1 繪制時序圖
2.4.2 平穩性與純隨機性檢驗
第3章 平穩時間序列分析
3.1 方法性工具
3.1.1 差分運算
3.1.2 延遲算子
3.1.3 線性差分方程
3.2 ARMA模型的性質
3.2.1 AR模型
3.2.2 MA模型
3.2.3 ARMA模型
3.3 平穩序列建模
3.3.1 建模步驟
3.3.2 樣本自相關系數與偏自相關系數
3.3.3 模型識別
3.3.4 參數估計
3.3.5 模型檢驗
3.4 序列預測
3.4.1 線性預測函數
3.4.2 預測方差最小原則
3.4.3 線性最小方差預測的性質
3.4.4 修正預測
3.5 習題
3.6 上機指導
3.6.1 模型識別
3.6.2 參數估計
3.6.3 序列預測
第4章 非平穩序列的確定性分析
4.1 時間序列的分解
4.1.1 Wold分解定理
4.1.2 Cramer分解定理
4.2 確定性因素分解
4.3 趨勢分析
4.3.1 趨勢擬合法
4.3.2 平滑法
4.4 季節效應分析
4.5 綜合分析
4.6 X-11過程
4.7 習題
4.8 上機指導
4.8.1 擬合線性趨勢
4.8.2 擬合非線性趨勢
4.8.3 X-11過程
4.8.4 Forecast過程
第5章 非平穩序列的隨機分析
5.1 差分運算
5.1.1 差分運算的實質
5.1.2 差分方式的選擇
5.1.3 過差分
5.2 ARIMA模型
5.2.1 ARIMA模型的結構
5.2.2 ARIMA模型的性質
5.2.3 ARIMA模型建模
5.2.4 ARIMA模型預測
5.2.5 疏系數模型
5.2.6 季節模型
5.3 殘差自回歸模型
5.3.1 模型結構
5.3.2 殘差自相關檢驗
5.3.3 模型擬合
5.4 異方差的性質
5.4.1 異方差的影響
5.4.2 異方差的直觀診斷
5.5 方差齊性變換
5.6 條件異方差模型
5.6.1 ARCH模型
5.6.2 GARCH模型
5.6.3 GARCH的衍生模型
5.7 習題
5.8 上機指導
5.8.1 擬合ARIMA模型
5.8.2 擬合Auto Regressive模型
5.8.3 擬合GARCH模型
第6章 多元時間序列分析
6.1 平穩多元序列建模
6.2 虛假回歸
6.3 單位根檢驗
6.3.1 DF檢驗
6.3.2 ADF檢驗
6.3.3 PP檢驗
6.4 協整
6.4.1 單整與協整
6.4.2 協整檢驗
6.5 誤差修正模型
6.6 習題
6.7 上機指導
附錄1
附錄2
附錄3
參考文獻
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 應用時間序列分析(第三版)/21世紀統計學系列教材 |
| 作者： | 王燕 |
| 市場價： | 34元 |
| 文軒網價： | 28.9元【85折】 |
| ISBN號： | 9787300167220 |
| 出版社： | 中國人民大學出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本： | 語種：中文 |
| 出版時間：2013-02-01 | 版次：3 | 頁數： |
| 印刷時間：2013-04-16 | 印次：1 | 字數： |
| 目錄 | |
| 第1章 時間序列分析簡介 1.1 引言 1.2 時間序列的定義 1.3 時間序列分析方法 1.3.1 描述性時序分析 1.3.2 統計時序分析 1.4 時間序列分析軟件 1.5 習題 1.6 上機指導 1.6.1 SAS操作界面 1.6.2 創建時間序列SAS數據集 1.6.3 時間序列數據集的處理 第2章 時間序列的預處理 2.1 平穩性檢驗 2.1.1 特征統計量 2.1.2 平穩時間序列的定義 2.1.3 平穩時間序列的統計性質 2.1.4 平穩時間序列的意義 2.1.5 平穩性的檢驗 2.2 純隨機性檢驗 2.2.1 純隨機序列的定義 2.2.2 白噪聲序列的性質 2.2.3 純隨機性檢驗 2.3 習題 2.4 上機指導 2.4.1 繪制時序圖 2.4.2 平穩性與純隨機性檢驗 第3章 平穩時間序列分析 3.1 方法性工具 3.1.1 差分運算 3.1.2 延遲算子 3.1.3 線性差分方程 3.2 ARMA模型的性質 3.2.1 AR模型 3.2.2 MA模型 3.2.3 ARMA模型 3.3 平穩序列建模 3.3.1 建模步驟 3.3.2 樣本自相關系數與偏自相關系數 3.3.3 模型識別 3.3.4 參數估計 3.3.5 模型檢驗 3.4 序列預測 3.4.1 線性預測函數 3.4.2 預測方差最小原則 3.4.3 線性最小方差預測的性質 3.4.4 修正預測 3.5 習題 3.6 上機指導 3.6.1 模型識別 3.6.2 參數估計 3.6.3 序列預測 第4章 非平穩序列的確定性分析 4.1 時間序列的分解 4.1.1 Wold分解定理 4.1.2 Cramer分解定理 4.2 確定性因素分解 4.3 趨勢分析 4.3.1 趨勢擬合法 4.3.2 平滑法 4.4 季節效應分析 4.5 綜合分析 4.6 X-11過程 4.7 習題 4.8 上機指導 4.8.1 擬合線性趨勢 4.8.2 擬合非線性趨勢 4.8.3 X-11過程 4.8.4 Forecast過程 第5章 非平穩序列的隨機分析 5.1 差分運算 5.1.1 差分運算的實質 5.1.2 差分方式的選擇 5.1.3 過差分 5.2 ARIMA模型 5.2.1 ARIMA模型的結構 5.2.2 ARIMA模型的性質 5.2.3 ARIMA模型建模 5.2.4 ARIMA模型預測 5.2.5 疏系數模型 5.2.6 季節模型 5.3 殘差自回歸模型 5.3.1 模型結構 5.3.2 殘差自相關檢驗 5.3.3 模型擬合 5.4 異方差的性質 5.4.1 異方差的影響 5.4.2 異方差的直觀診斷 5.5 方差齊性變換 5.6 條件異方差模型 5.6.1 ARCH模型 5.6.2 GARCH模型 5.6.3 GARCH的衍生模型 5.7 習題 5.8 上機指導 5.8.1 擬合ARIMA模型 5.8.2 擬合Auto Regressive模型 5.8.3 擬合GARCH模型 第6章 多元時間序列分析 6.1 平穩多元序列建模 6.2 虛假回歸 6.3 單位根檢驗 6.3.1 DF檢驗 6.3.2 ADF檢驗 6.3.3 PP檢驗 6.4 協整 6.4.1 單整與協整 6.4.2 協整檢驗 6.5 誤差修正模型 6.6 習題 6.7 上機指導 附錄1 附錄2 附錄3 參考文獻 |
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