- ISBN:9787302422785
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:286
- 出版时间:2020-04-22
- 条形码:9787302422785 ; 978-7-302-42278-5
本书特色
《应用时间序列分析》特色: 实例以经济领域的应用为主。 理论知识和应用实例相结合。 详细的理论知识介绍和实例操作过程。 注重应用性,同时兼顾理论阐释。
内容简介
《应用时间序列分析》主要介绍了时间序列分析的一些经典和常用分析方法,主要包括ARMA模型、ADF单位根检验、残差自回归模型、ARIMA模型、季节性模型、GARCH类模型、VAR模型、协整和误差修正理论。 《应用时间序列分析》在介绍基本理论的同时,注重厘清在建模实践过程中容易困扰初学者的典型问题。例如在ADF单位根检验过程中如何选择合适的检验模型来进行检验,趋势平稳过程和差分平稳过程的区分以及分别适用于何种建模方法,VAR模型识别过程中变量先后次序的重要性,协整和误差修正模型中何时应加入截距或时间趋势项等。 《应用时间序列分析》中针对各种模型,以应用实例的方式介绍了EViews软件中的建模实践过程和注意事项,以帮助初学者掌握时间序列实证分析方法。同时,对每个应用实例还列示了相应的R语言实现命令及其结果,以方便习惯使用R语言的初学者掌握基本的时间序列建模方法。 《应用时间序列分析》可作为经济、统计、管理或金融类本科生或研究生的入门教材,也可作为时间序列分析实际工作者的应用型参考书。
目录
1.1 时间序列的基本概念
1.1.1 时间序列的数字特征
1.1.2 时间序列自协方差和自相关系数的性质
1.2 平稳性
1.2.1 平稳性的定义
1.2.2 平稳时间序列的应用特性
1.3 白噪声过程
1.4 线性差分方程
1.4.1 滞后算子
1.4.2 差分算子
1.4.3 求解p阶线性差分方程的特征根法
1.4.4 求解阶线性差分方程的特征根法和迭代法
习题及参考答案
参考文献
第2章 平稳时间序列模型
2.1 ARMA模型的形式
2.1.1 ARMA模型的典型形式
2.1.2 ARMA模型的滞后算子多项式表示形式
2.1.3 ARMA模型的传递形式和逆转形式
2.1.4 格林函数
2.2 ARMA模型的平稳性条件
2.2.1 AR模型的平稳性条件
2.2.2 MA模型的平稳性条件
2.2.3 ARMA模型的平稳性条件
2.3 MA模型的可逆性条件
2.3.1 MA(q)模型的可逆性条件
2.3.2 MA(l)模型的可逆性条件
2.3.3 MA(2)模型的可逆性条件
2.4 ARMA过程的自相关函数和Yule-Walker方程
2.4.1 AR(p)过程的自相关函数及其拖尾性
2.4.2 MA(q)过程的自相关函数及其截尾性
2.4.3 ARMA(p,q)过程的自相关函数及其拖尾性
2.5 ARMA过程的偏自相关函数
2.5.1 AR(p)过程的偏自相关函数及其截尾性
2.5.2 MA(q)过程的偏自相关函数及其拖尾性
2.5.3 ARMA(p,q)过程的偏自相关函数及其拖尾性
2.6 Box-Jenkins建模方法
2.7 ARMA模型的预测
2.7.1 *小均方误差预测
2.7.2 条件期望
2.7.3 预测误差
2.7.4 AR(p)过程的预测
2.7.5 MA(q)过程的预测
2.7.6 ARMA(p,q)过程的预测
2.8 实例应用
2.9 补充内容
习题及参考答案
参考文献
……
第3章 单位根检验
第4章 趋势和季节性建模
第5章 条件异方差模型
第6章 向量自回归模型
第7章 协整和误差修正
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