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應(yīng)用時間序列分析(第三版)/21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材 王燕
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應(yīng)用時間序列分析(第三版)/21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材 王燕 ..
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文藝傳媒培..
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- ISBN：9787300167220
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原價：
￥34.00元
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圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準(zhǔn) 商品名稱： 應(yīng)用時間序列分析(第三版)/21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材 作者： 王燕 市場價： 34元 文軒網(wǎng)價： 28.9元【85折】 ISBN號： 9787300167220 出版社： 中國人民大學(xué)出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） 裝幀：平裝 開本： 語種：中文 出版時間：2013-02-01 版次：3 頁數(shù)： 印刷時間：2013-04-16 印次：1 字?jǐn)?shù)：
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(tǒng)計(jì)時序分析
1.4 時間序列分析軟件
1.5 習(xí)題
1.6 上機(jī)指導(dǎo)
1.6.1 SAS操作界面
1.6.2 創(chuàng)建時間序列SAS數(shù)據(jù)集
1.6.3 時間序列數(shù)據(jù)集的處理
第2章 時間序列的預(yù)處理
2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
2.1.1 特征統(tǒng)計(jì)量
2.1.2 平穩(wěn)時間序列的定義
2.1.3 平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
2.1.4 平穩(wěn)時間序列的意義
2.1.5 平穩(wěn)性的檢驗(yàn)
2.2 純隨機(jī)性檢驗(yàn)
2.2.1 純隨機(jī)序列的定義
2.2.2 白噪聲序列的性質(zhì)
2.2.3 純隨機(jī)性檢驗(yàn)
2.3 習(xí)題
2.4 上機(jī)指導(dǎo)
2.4.1 繪制時序圖
2.4.2 平穩(wěn)性與純隨機(jī)性檢驗(yàn)
第3章 平穩(wěn)時間序列分析
3.1 方法性工具
3.1.1 差分運(yùn)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(zhì)
3.2.1 AR模型
3.2.2 MA模型
3.2.3 ARMA模型
3.3 平穩(wěn)序列建模
3.3.1 建模步驟
3.3.2 樣本自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)
3.3.3 模型識別
3.3.4 參數(shù)估計(jì)
3.3.5 模型檢驗(yàn)
3.4 序列預(yù)測
3.4.1 線性預(yù)測函數(shù)
3.4.2 預(yù)測方差最小原則
3.4.3 線性最小方差預(yù)測的性質(zhì)
3.4.4 修正預(yù)測
3.5 習(xí)題
3.6 上機(jī)指導(dǎo)
3.6.1 模型識別
3.6.2 參數(shù)估計(jì)
3.6.3 序列預(yù)測
第4章 非平穩(wěn)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(jié)效應(yīng)分析
4.5 綜合分析
4.6 X-11過程
4.7 習(xí)題
4.8 上機(jī)指導(dǎo)
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(wěn)序列的隨機(jī)分析
5.1 差分運(yùn)算
5.1.1 差分運(yùn)算的實(shí)質(zhì)
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(jié)構(gòu)
5.2.2 ARIMA模型的性質(zhì)
5.2.3 ARIMA模型建模
5.2.4 ARIMA模型預(yù)測
5.2.5 疏系數(shù)模型
5.2.6 季節(jié)模型
5.3 殘差自回歸模型
5.3.1 模型結(jié)構(gòu)
5.3.2 殘差自相關(guān)檢驗(yàn)
5.3.3 模型擬合
5.4 異方差的性質(zhì)
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(xí)題
5.8 上機(jī)指導(dǎo)
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(wěn)多元序列建模
6.2 虛假回歸
6.3 單位根檢驗(yàn)
6.3.1 DF檢驗(yàn)
6.3.2 ADF檢驗(yàn)
6.3.3 PP檢驗(yàn)
6.4 協(xié)整
6.4.1 單整與協(xié)整
6.4.2 協(xié)整檢驗(yàn)
6.5 誤差修正模型
6.6 習(xí)題
6.7 上機(jī)指導(dǎo)
附錄1
附錄2
附錄3
參考文獻(xiàn)
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準(zhǔn) | |
| 商品名稱： | 應(yīng)用時間序列分析(第三版)/21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材 |
| 作者： | 王燕 |
| 市場價： | 34元 |
| 文軒網(wǎng)價： | 28.9元【85折】 |
| ISBN號： | 9787300167220 |
| 出版社： | 中國人民大學(xué)出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本： | 語種：中文 |
| 出版時間：2013-02-01 | 版次：3 | 頁數(shù)： |
| 印刷時間：2013-04-16 | 印次：1 | 字?jǐn)?shù)： |
| 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(tǒng)計(jì)時序分析 1.4 時間序列分析軟件 1.5 習(xí)題 1.6 上機(jī)指導(dǎo) 1.6.1 SAS操作界面 1.6.2 創(chuàng)建時間序列SAS數(shù)據(jù)集 1.6.3 時間序列數(shù)據(jù)集的處理 第2章 時間序列的預(yù)處理 2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn) 2.1.1 特征統(tǒng)計(jì)量 2.1.2 平穩(wěn)時間序列的定義 2.1.3 平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì) 2.1.4 平穩(wěn)時間序列的意義 2.1.5 平穩(wěn)性的檢驗(yàn) 2.2 純隨機(jī)性檢驗(yàn) 2.2.1 純隨機(jī)序列的定義 2.2.2 白噪聲序列的性質(zhì) 2.2.3 純隨機(jī)性檢驗(yàn) 2.3 習(xí)題 2.4 上機(jī)指導(dǎo) 2.4.1 繪制時序圖 2.4.2 平穩(wěn)性與純隨機(jī)性檢驗(yàn) 第3章 平穩(wěn)時間序列分析 3.1 方法性工具 3.1.1 差分運(yùn)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(zhì) 3.2.1 AR模型 3.2.2 MA模型 3.2.3 ARMA模型 3.3 平穩(wěn)序列建模 3.3.1 建模步驟 3.3.2 樣本自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù) 3.3.3 模型識別 3.3.4 參數(shù)估計(jì) 3.3.5 模型檢驗(yàn) 3.4 序列預(yù)測 3.4.1 線性預(yù)測函數(shù) 3.4.2 預(yù)測方差最小原則 3.4.3 線性最小方差預(yù)測的性質(zhì) 3.4.4 修正預(yù)測 3.5 習(xí)題 3.6 上機(jī)指導(dǎo) 3.6.1 模型識別 3.6.2 參數(shù)估計(jì) 3.6.3 序列預(yù)測 第4章 非平穩(wěn)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(jié)效應(yīng)分析 4.5 綜合分析 4.6 X-11過程 4.7 習(xí)題 4.8 上機(jī)指導(dǎo) 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(wěn)序列的隨機(jī)分析 5.1 差分運(yùn)算 5.1.1 差分運(yùn)算的實(shí)質(zhì) 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(jié)構(gòu) 5.2.2 ARIMA模型的性質(zhì) 5.2.3 ARIMA模型建模 5.2.4 ARIMA模型預(yù)測 5.2.5 疏系數(shù)模型 5.2.6 季節(jié)模型 5.3 殘差自回歸模型 5.3.1 模型結(jié)構(gòu) 5.3.2 殘差自相關(guān)檢驗(yàn) 5.3.3 模型擬合 5.4 異方差的性質(zhì) 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(xí)題 5.8 上機(jī)指導(dǎo) 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(wěn)多元序列建模 6.2 虛假回歸 6.3 單位根檢驗(yàn) 6.3.1 DF檢驗(yàn) 6.3.2 ADF檢驗(yàn) 6.3.3 PP檢驗(yàn) 6.4 協(xié)整 6.4.1 單整與協(xié)整 6.4.2 協(xié)整檢驗(yàn) 6.5 誤差修正模型 6.6 習(xí)題 6.7 上機(jī)指導(dǎo) 附錄1 附錄2 附錄3 參考文獻(xiàn) |
