应用时间序列分析

总序 前言 **章 绪论 **节 时间序列分析的一般问题 第二节 时间序列的建立 第三节 确定性时序分析方法概述 第四节 随机时序分析的几个基本概念 本章小结 思考与练习 第二章 平稳时间序列模型 **节 一阶自回归模型 第二节 一般自回归模型 第三节 移动平均模型 第四节 自回归移动平均模型 本章小结 思考与练习 第三章 ARMA模型的特性 **节 格林函数和平稳性 第二节 逆函数和可逆性 第三节 自协方差函数 第四节 自谱 本章小结 思考与练习 第四章 平稳时间序列模型的建立 **节 模型识别 第二节 模型定阶 第三节 模型参数估计 第四节 模型的适应性检验 第五节 Pandit-Wu建模方法 第六节 建模实例 本章小结 思考与练习 第五章 平稳时间序列预测 **节 条件期望预测 第二节 预测的三种形式 第三节 预测值的适时修正 本章小结 思考与练习 第六章 趋势模型 **节 趋势性时间序列的重要特征 第二节 随机时间序列的趋势性检验 第三节 平稳化方法 第四节 趋势模型 本章小结 思考与练习 第七章 季节模型 **节 季节时间序列的重要特征 第二节 季节性时间序列模型 第三节 季节性检验 第四节 季节时间序列模型的建立 第五节 X-11方法简介 本章小结 思考与练习 第八章 条件异方差模型 **节 条件异方差模型 第二节 条件异方差模型的建立 第三节 几种扩展模型 本章小结 思考与练习 第九章 传递函数模型 **节 模型简介 第二节 传递函数模型的识别 第三节 传递函数的拟合与检验 第四节 干预模型 本章小结 思考与练习 第十章 异常值分析 **节 含异常值的ARIMA模型 第二节 异常值的检测 第三节 异常值分析的实例 本章小结 思考与练习 参考文献 附录 附录A X-11报表与说明 附录B 数据资料 附录C 统计表