时间序列分析——单变量和多变量方法（第二版·经典版）（经济科学译丛）

图书标准信息

• 作者 魏武雄
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2021-08
• 版次 1
• ISBN 9787300296401
• 定价 89.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 548页
• 字数 797千字

【内容简介】

《时间序列分析——单变量和多变量方法(第二版·经典版)》不仅对单变量与多变量时间序列的时域和频域分析提供了一个全面介绍，而且在书中包含了许多单变量和多变量时问序列模型的新进展，如逆自相关函数、扩展样本自相关函数、干预分析及异常值检验、向量自回归移动平均模型、偏滞后自相关矩阵函数、局部过程、状态空间模型、卡尔曼滤波、非季节和季节模型的单位根检验等许多内容。 《时间序列分析——单变量和多变量方法(第二版·经典版)》结合大量的应用实例说明了时间序列分析方法的应用，极大地方便了读者对这些方法的学习和理解。?

【作者简介】

魏武雄（William W.S.Wei），宾夕法尼亚州费城天普大学（Temple University）的统计学教授，自1974年就在此任教。他于1966年获得台湾大学经济学学士学位，又于1969年获得俄勒冈大学 （University of Oregon）的数学学士学位，1972年和1974年分别获得威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin-Madison）的统计学硕士和统计学博士学位。他的研究兴趣包括时间序列分析、预测方法、统计建模以及统计学在商业和经济学的应用。他是美国统计学会（AmericanStatistical Association，ASA）院士，英国皇家统计学会（Royal Statistical Society，RSS）会员，国际统计学会（ISI）入选会员，2002年泛华统计协会（ICSA）主席。他还是期刊《预测》（Journal of Forecasting）和《应用统计学》（the Journal of Applied Statistical Science）的副编辑。

【目录】

第1章概 述  1  

1.1 引 言   1  

1.2 本书的例子和安排   1   

第2章 基本概念    5  

2.1 随机过程   5  

2.2 自协方差和自相关函数   8  

2.3 偏自相关函数   9  

2.4 白噪声过程   12  

2.5 均值、自协方差和自相关函数的估计   13  

2.6 时间序列过程的移动平均和自回归表示   19  

2.7 线性差分方程   21  

练 习   24   

第3章 平稳时间序列模型    27  

3.1 自回归过程   27  

3.2 移动平均过程   39  

3.3 AR（p）过程和MA（q）过程之间的对偶关系   46  

3.4 自回归移动平均ARMA（p，q）过程   48  

练 习   56   

第4章非平稳时间序列模型    58  

4.1 均值非平稳   59  

4.2 自回归求和移动平均模型   61  

4.3 方差和自协方差非平稳   70  

练 习   73   

第5章 预 报    75  5.1 引 言   75       

5.2 小均方误差预报   75  

5.3 预报的计算   79  

5.4 对过去观测值加权平均的ARIMA预报   82  

5.5 更新预报   84  

5.6 终预报函数   85  

5.7 数值实例   87  

练 习   89   

第6章 模型识别    92  

6.1 模型识别的步骤   92  

6.2 实 例   94 

6.3 逆自相关函数   107  

6.4 扩展的样本自相关函数和其他识别方法   109  

练 习   114   

第7章 参数估计、诊断检验和模型选择    117  

7.1 矩方法   117  

7.2 极大似然方法   119  

7.3 非线性估计   125  

7.4 时间序列分析中的普通小二乘估计   129  

7.5 诊断检验   131  

7.6 有关序列W1至W7的实例   132  

7.7 模型选择准则   134  

练 习   136   

第8章 季节时间序列模型    138  

8.1 基本概念   138  

8.2 传统方法   139  

8.3 季节性ARIMA模型   141  

8.4 实 例   146  

练 习   158   

第9章单位根检验    162  

9.1 引 言   162  

9.2 一些有用的极限分布   162  

9.3 AR（1）模型中的单位根检验   165  

9.4 一般模型的单位根检验   171  

9.5 季节时间序列模型的单位根检验   180  

练 习   183 

第10章干预分析和异常值检验    185  

10.1 干预模型   185  

10.2 干预分析实例   188  

10.3 时间序列的异常值   194  

10.4 异常值分析的实例   198  

10.5 存在异常值时的模型识别   199  

练 习   204   

第11章傅立叶分析    206  

11.1 一般概念   206  

11.2 正交函数   206  

11.3 有限序列的傅立叶表示   209  

11.4 周期序列的傅立叶表示   210  

11.5 非周期序列的傅立叶表示?D?D?D离散时间序列傅立叶变换   214  

11.6 连续时间函数的傅立叶表示   220  

11.7 快速傅立叶变换   223  

练 习   225   

第12章平稳过程的谱理论    228  

12.1 谱   228  

12.2 一些常用过程的谱   235  

12.3 线性滤波的谱   242  

12.4 混 叠   245  

练 习   246   

第13章谱估计    248  

13.1 周期图分析   248  

13.2 样本谱   255  

13.3 平滑谱   258  

13.4 ARMA谱估计   272  

练 习   274   

第14章转换函数模型    276