- 高等教育出版社
- 9787040643176
- 3版
- 16开
- 580
内容简介
本书是作者在梳理时间序列分析领域发展历程、借鉴国内外相关教材优点的基础上，总结多年从事经济管理类专业应用时间序列分析课程的教学经验和心得体会，本着“教师好用、学生好读”的指导思想，从经济管理类各专业的实际需要出发，全面、系统地介绍了平稳时间序列建模分析、非平稳时间序列建模分析、波动聚集序列建模分析和状态空间模型分析四大部分内容。全书既介绍时间序列分析的经典内容，又涵盖20世纪80年代以后的一些新进展；既注重介绍时间序列分析的基本思想、基本理论和基本方法，又兼顾理论与实践相结合。鉴于以上宗旨，本书介绍了数据可视化内容，并在每章设计了有关中国经济问题的案例分析，希望通过数据探索、案例分析提升读者发现问题、分析问题和解决问题的能力。同时为了方便读者，本书所有的例题和案例分析均用EViews或R软件给出计算结果，并新增了线上数字资源供使用。
本书既可作为经济统计学和金融学等经济管理类本科专业的教材，也可作为经济管理类相关专业研究生的选修课教材，还适合对应用时间序列分析有兴趣的实务工作者参考使用。在使用本书作为教材时，教师可以根据学生层次、专业、学时等各种教学场景，对相关内容进行取舍。
目录
目录
前辅文
第一章 导论
第一节 关于时间序列分析
第二节 时间序列分析的一些基本概念
第三节 时间序列的主要特征
第四节 时间序列数据的探索性分析
第五节 时间序列分析的基本步骤
第六节 时间序列分析软件
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第二章 平稳时间序列模型及其特征
第一节 模型类型及其表示
第二节 格林函数和平稳性
第三节 逆函数和可逆性
第四节 平稳时间序列的统计特征
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第三章 平稳时间序列模型的建立
第一节 模型识别与定阶
第二节 模型参数的估计
第三节 模型的适应性检验
第四节 时间序列建模的方法
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第四章 平稳时间序列模型预测
第一节 预测准则
第二节 ARMA模型预测
第三节 实例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第五章 非平稳时间序列特征、检验及建模
第一节 非平稳时间序列的特征
第二节 时间序列非平稳性的常规检验法
第三节 时间序列非平稳性的单位根检验法
第四节 ARIMA模型
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第六章 时间序列分析案例
第一节 时间序列分析的流程
第二节 案例分析
本章数字资源
第七章 传递函数模型与干预模型
第一节 传递函数模型的基本概念
第二节 传递函数模型的识别与估计
第三节 干预分析模型
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第八章 季节模型
第一节 季节性时间序列的呈现
第二节 季节性模型
第三节 季节性模型的识别
第四节 季节性时间序列模型的建立和应用
第五节 季节虚拟变量
第六节 X11方法简介
第七节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第九章 向量自回归模型
第一节 平稳的VAR模型
第二节 非限制性向量自回归模型的估计与滞后阶数选择
第三节 VAR模型的应用
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十章 协整与误差校正模型
第一节 伪回归
第二节 协整的概念及性质
第三节 协整检验
第四节 误差修正模型
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十一章 GARCH模型与波动性建模
第一节 ARCH模型的概念与性质
第二节 ARCH模型的估计与检验
第三节 GARCH模型
第四节 ARCH模型的其他推广形式
第五节 GARCH模型在研究股市波动中的应用
第六节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十二章 状态空间模型
第一节 局部水平模型
第二节 线性高斯状态空间模型
第三节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
主要参考文献
前辅文
第一章 导论
第一节 关于时间序列分析
第二节 时间序列分析的一些基本概念
第三节 时间序列的主要特征
第四节 时间序列数据的探索性分析
第五节 时间序列分析的基本步骤
第六节 时间序列分析软件
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第二章 平稳时间序列模型及其特征
第一节 模型类型及其表示
第二节 格林函数和平稳性
第三节 逆函数和可逆性
第四节 平稳时间序列的统计特征
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第三章 平稳时间序列模型的建立
第一节 模型识别与定阶
第二节 模型参数的估计
第三节 模型的适应性检验
第四节 时间序列建模的方法
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第四章 平稳时间序列模型预测
第一节 预测准则
第二节 ARMA模型预测
第三节 实例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第五章 非平稳时间序列特征、检验及建模
第一节 非平稳时间序列的特征
第二节 时间序列非平稳性的常规检验法
第三节 时间序列非平稳性的单位根检验法
第四节 ARIMA模型
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第六章 时间序列分析案例
第一节 时间序列分析的流程
第二节 案例分析
本章数字资源
第七章 传递函数模型与干预模型
第一节 传递函数模型的基本概念
第二节 传递函数模型的识别与估计
第三节 干预分析模型
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第八章 季节模型
第一节 季节性时间序列的呈现
第二节 季节性模型
第三节 季节性模型的识别
第四节 季节性时间序列模型的建立和应用
第五节 季节虚拟变量
第六节 X11方法简介
第七节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第九章 向量自回归模型
第一节 平稳的VAR模型
第二节 非限制性向量自回归模型的估计与滞后阶数选择
第三节 VAR模型的应用
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十章 协整与误差校正模型
第一节 伪回归
第二节 协整的概念及性质
第三节 协整检验
第四节 误差修正模型
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十一章 GARCH模型与波动性建模
第一节 ARCH模型的概念与性质
第二节 ARCH模型的估计与检验
第三节 GARCH模型
第四节 ARCH模型的其他推广形式
第五节 GARCH模型在研究股市波动中的应用
第六节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十二章 状态空间模型
第一节 局部水平模型
第二节 线性高斯状态空间模型
第三节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
主要参考文献
前辅文
第一章 导论
第一节 关于时间序列分析
第二节 时间序列分析的一些基本概念
第三节 时间序列的主要特征
第四节 时间序列数据的探索性分析
第五节 时间序列分析的基本步骤
第六节 时间序列分析软件
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第二章 平稳时间序列模型及其特征
第一节 模型类型及其表示
第二节 格林函数和平稳性
第三节 逆函数和可逆性
第四节 平稳时间序列的统计特征
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第三章 平稳时间序列模型的建立
第一节 模型识别与定阶
第二节 模型参数的估计
第三节 模型的适应性检验
第四节 时间序列建模的方法
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第四章 平稳时间序列模型预测
第一节 预测准则
第二节 ARMA模型预测
第三节 实例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第五章 非平稳时间序列特征、检验及建模
第一节 非平稳时间序列的特征
第二节 时间序列非平稳性的常规检验法
第三节 时间序列非平稳性的单位根检验法
第四节 ARIMA模型
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第六章 时间序列分析案例
第一节 时间序列分析的流程
第二节 案例分析
本章数字资源
第七章 传递函数模型与干预模型
第一节 传递函数模型的基本概念
第二节 传递函数模型的识别与估计
第三节 干预分析模型
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第八章 季节模型
第一节 季节性时间序列的呈现
第二节 季节性模型
第三节 季节性模型的识别
第四节 季节性时间序列模型的建立和应用
第五节 季节虚拟变量
第六节 X11方法简介
第七节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第九章 向量自回归模型
第一节 平稳的VAR模型
第二节 非限制性向量自回归模型的估计与滞后阶数选择
第三节 VAR模型的应用
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
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第十章 协整与误差校正模型
第一节 伪回归
第二节 协整的概念及性质
第三节 协整检验
第四节 误差修正模型
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十一章 GARCH模型与波动性建模
第一节 ARCH模型的概念与性质
第二节 ARCH模型的估计与检验
第三节 GARCH模型
第四节 ARCH模型的其他推广形式
第五节 GARCH模型在研究股市波动中的应用
第六节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十二章 状态空间模型
第一节 局部水平模型
第二节 线性高斯状态空间模型
第三节 案例分析
本章小结
本章主要公式
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主要参考文献
前辅文
第一章 导论
第一节 关于时间序列分析
第二节 时间序列分析的一些基本概念
第三节 时间序列的主要特征
第四节 时间序列数据的探索性分析
第五节 时间序列分析的基本步骤
第六节 时间序列分析软件
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第二章 平稳时间序列模型及其特征
第一节 模型类型及其表示
第二节 格林函数和平稳性
第三节 逆函数和可逆性
第四节 平稳时间序列的统计特征
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第三章 平稳时间序列模型的建立
第一节 模型识别与定阶
第二节 模型参数的估计
第三节 模型的适应性检验
第四节 时间序列建模的方法
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第四章 平稳时间序列模型预测
第一节 预测准则
第二节 ARMA模型预测
第三节 实例分析
本章小结
本章主要公式
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第五章 非平稳时间序列特征、检验及建模
第一节 非平稳时间序列的特征
第二节 时间序列非平稳性的常规检验法
第三节 时间序列非平稳性的单位根检验法
第四节 ARIMA模型
第五节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第六章 时间序列分析案例
第一节 时间序列分析的流程
第二节 案例分析
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第七章 传递函数模型与干预模型
第一节 传递函数模型的基本概念
第二节 传递函数模型的识别与估计
第三节 干预分析模型
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第八章 季节模型
第一节 季节性时间序列的呈现
第二节 季节性模型
第三节 季节性模型的识别
第四节 季节性时间序列模型的建立和应用
第五节 季节虚拟变量
第六节 X11方法简介
第七节 案例分析
本章小结
本章主要公式
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第九章 向量自回归模型
第一节 平稳的VAR模型
第二节 非限制性向量自回归模型的估计与滞后阶数选择
第三节 VAR模型的应用
第四节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十章 协整与误差校正模型
第一节 伪回归
第二节 协整的概念及性质
第三节 协整检验
第四节 误差修正模型
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十一章 GARCH模型与波动性建模
第一节 ARCH模型的概念与性质
第二节 ARCH模型的估计与检验
第三节 GARCH模型
第四节 ARCH模型的其他推广形式
第五节 GARCH模型在研究股市波动中的应用
第六节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
第十二章 状态空间模型
第一节 局部水平模型
第二节 线性高斯状态空间模型
第三节 案例分析
本章小结
本章主要公式
本章数字资源
主要参考文献
