季节时间序列理论与应用

**章 总论
**节 季节时问序列的多样性
第二节 季节时间序列模型
一、季节ARIMA过程
二、周期性过程
三、非线性季节模型
第三节 季节性时间序列理论发展概览
一、早期观点
二、季节调整理论
三、*新观点及研究前沿
第二章 季节ARIMA模型
**节 基本概念
第二节 季节ARIMA模型的类别
一、自回归移动平均乘积性季节模型
二、确定性季节时间序列
三、季节性单整过程
第三节 非平稳性的误设定
一、趋势平稳（TS）与差分平稳（DS）
二、确定性季节性与季节性单整
第四节 季节ARIMA模型的建立与预测
一、数据的平稳性检验
二、SARMA模型的识别、估计和检验
三、预测
第五节 案例：美国国际航空公司旅客客票数的乘积模型和组合模型
第三章 季节模式的假设检验
**节 确定性季节性的假设检验
一、Canova-Hansen检验
二、Caner检验
三、Tam—Reinsel检验
四、一些评论
第二节 季节单整的检验
一、Dickey-Hasza-Fuller检验
二、HEGY检验
三、Kunst检验
四、Osborn-Chui-Smith-Birchenhall检验
五、一些评论
第三节 扩展
一、附加动态项
二、确定项
三、高阶非平稳性工
四、复合检验及显著性水平
五、一些实证研究结果
第四节 案例：我国进出口总额的季节模式
一、平稳季节模式的检验
二、季节单位根检验
第四章 季节调整技术原理
**节 构成因素的分解
第二节 X-12-ARIMA
一、X-11程序
二、RegARIMA建模与诊断
**节 TRAMO/SEATS程序
一、SEATS方法的基本原理
二、与X-11的比较
第四节 季节调整对单位根检验的影响
一、数据生成过程为单位根过程
二、数据生成过程为平稳ARMA过程
第五节 与其他数据变换的关系
第六节 案例
案例1：中美进出口总额的季节调整
案例2：基于调整和未调整序列的单位根检验
第五章 多变量季节模型
**节 单方程季节模型
一、季节调整对回归效果的影响
二、季节虚假回归
第二节 季节向量ARIMA模型
一、季节向量ARMA的性质
二、季节向量ARIMA模型的建立
三、扩展
第三节 季节协整与误差修正模型
一、单一方程季节协整方法
二、向量季节协整方法
三、扩展
第四节 案例：中国进出口贸易的误差修正模型
第六章 周期性ARIMA过程
**节周期性过程的类别和性质
一、周期性过程的定义与分类
二、PAR过程的性质
第二节 非平稳的PAR过程
一、PAR过程的单整类型
二、PAR过程的单整性检验
第三节 周期性协整
一、周期性协整的定义
二、周期协整的检验
第四节 案例：理性预期下生命周期持久收入假说的检验
一、REPIH的（季节）检验方法
二、中国消费行为的REPIH检验结果
第七章 非线性季节模型
**节 季节GARCH模型
一、季节GARCH类模型的定义和性质
二、检验和估计
第二节 随机系数季节自回归过程
一、随机系数ARIMA模型的性质
二、检验和估计
第三节 周期马尔可夫开关模型
一、周期马尔可夫开关模型的定义和性质
二、估计和检验
参考文献
附表1 t分布百分位数表
附表2 X2分布百分位数表
附表3 F分布百分位数表
附表4 VM分布百分位数表
附表5 DHF分布百分位数表
附表6 季节单位根检验临界值表
附表7 Kunst分布百分位数表
附表8 季节协整检验临界值表