时间序列分析与预测
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作者姜向荣 等
出版社科学出版社
ISBN9787030598295
出版时间2020-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数225页
字数260千字
定价98元
货号SC:9787030598295
上书时间2024-05-08
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商品详情
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内容简介:
《时间序列分析与预测》以介绍时间序列分析与预测技术为主，以大量案例为辅， 详细介绍ARIMA模型的机理与应用、季节性调整的原理与操作的方法、离群值的检测与处理、传递函数与动态回归等时间序列分析与预测的关键方法及其应用。《时间序列分析与预测》运用中国宏观经济案例辅助时间序列知识进行讲解，部分章节以案例分析贯穿始终，一方面印证《时间序列分析与预测》的理论知识，另一方面为读者自行运用时间序列方法分析数据提供参考。案例驱动的讲解方式，便于读者理解， 达到学以致用。
目录:
第1章 时间序列概论 1
1.1 时间序列简介 1
1.2 实例研究 3
1.3 预期、平稳性、遍历性 10
1.4 差分方程 12
第2章 ARMA模型 15
2.1 数据分析与分析目的的拟定 15
2.2 系统的记忆性 16
2.3 平稳型时间序列模型——ARMA模型 20
第3章 模型检验 28
3.1 时间序列的建模 28
3.2 相关系数 28
3.3 样本自相关系数 30
3.4 移动平均模型的自相关系数 32
3.5 自回归模型的自相关系数 37
3.6 混合ARMA(1， 1)模型的自相关系数 42
3.7 自相关系数判定模型 42
3.8 偏自相关系数与样本偏自相关系数 43
3.9 附录 48
第4章 整合自回归移动平均模型及混合模型的判定 55
4.1 随机游走模型 55
4.2 ARIMA(0， 1， 1)模型——几何平滑法 58
4.3 ARIMA(0， 1， 1)模型的另一方法——自适应预期模型 62
4.4 ARIMA(p， 1， q)模型 63
4.5 ARIMA(p， 2， q)及ARIMA(p， d， q) 63
4.6 后移运算子B 68
4.7 确定趋势序列的模型 69
4.8 四则实例 70
4.9 判定混合模型的阶数 74
4.10 单位根检验 82
4.11 附录 82
第5章 模型估计与检验 86
5.1 模型估计 86
5.2 小二乘法
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