應用時間序列分析/博學21世紀高校統計學專業教材係列 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　上海市教委重點課程建設項目，上海財經大學精品課程
　　本教材係列的編寫大綱和書稿經過教材編審委員會的多次反復論證、認真討論，力求體現以下特點：
　　在考慮麵嚮財經類統計學專業課堂使用的同時，考慮“大統計學”專業的需求，力求選材做到“精”和“新”。
　　廣泛吸收國內外優秀教材的成果進行內容設計，在係統介紹基本理論和基本方法的同時，注意介紹新的成熟的內容，以及統計學在實際問題中的應用。
　　教材編寫注重計算機的應用，根據教材的具體內容選講相應的統計軟件，提高學生熟練運用統計方法和計算機技術解決實際的能力。

內容簡介

　　《應用時間序列分析》作為係列教材的一種，著重討論經典的AKMA模型，同時又對最新的時間序列模型加以介紹，例如ARCH模型族（自迴歸條件異方差模型）、ECM模型（誤差修正模型）和處理高頻數據的ACD模型自迴歸條件持續期模型），等等。教材編寫簡明，內容通俗，公式錶述嚴謹，既保證瞭較為完整的統計理論體係，又努力突齣實際案例的應用和統計思想的滲透。每章後都有相關的統計軟件知識介紹，以讓學生熟練掌握相關統計軟件並用於應用時間序列分析上。學習本課程的學生需要熟悉概率論與數理統計的基礎知識，也要具備微積分和綫性代數知識。
　　《應用時間序列分析》可以作為統計學、數學以及經濟學等專業的教材。為便於教師課堂教學，《應用時間序列分析》中的所有數據和PPT均刻錄有光盤，需要的老師可直接發送到unionw@sina.com免費索取。

內頁插圖

目錄

第一章 時間序列分析概論
§1.1 時間序列的定義和例子
§1.2 時間序列分析方法簡介
§1.3 時間序列分析軟件
習題一
EVIEWS軟件簡介（Ⅰ）

第二章 時間序列分析的基本概念
§2.1 隨機過程
§2.2 平穩過程的特徵及遍曆性
§2.3 綫性差分方程
§2.4 時間序列數據的預處理
習題二
EVIEWS軟件介紹（Ⅱ）

第三章 綫性平穩時間序列分析
§3.1 綫性過程
§3.2 自迴歸過程AR（p）
§3.3 移動平均過程MA（q）
§3.4 自迴歸移動平均過程ARMA（p，q）
§3.5 自相關係數與偏相關係數
習題三

第四章 非平穩時間序列和季節序列模型
§4.1 均值非平穩
§4.2 自迴歸求和移動平均模型（ARIMA）
§4.3 方差和自協方差非平穩
§4.4 季節時間序列（SARIMA）模型
習題四

第五章 時間序列的模型識彆
§5.1 自相關和偏自相關係數法
§5.2 F 檢驗法
§5.3 信息準則法
習題五

第六章 時間序列模型參數的統計推斷
§6.1 自協方差係數的參數估計
§6.2 ARMA（p，q）模型參數的矩估計
§6.3 ARMA（p，q）模型參數的極大似然估計
§6.4 ARMA（p，q）模型參數的最小二乘估計
§6.5 ARMA（p，q）模型的診斷檢驗
§6.6 ARMA（p，q）模型的優化
習題六
EVIEWS軟件介紹（Ⅲ）

第七章 平穩時間序列模型預測
§7.1 最小均方誤差預測
§7.2 對AR模型的預測
§7.3 MA模型的預測
§7.4 ARMA模型的預測
§7.5 預測值的適時修正
習題七
EVIEWS軟件介紹（Ⅳ）

第八章 非平穩和季節時間序列模型分析方法
§8.1 ARIMA模型的分析方法
§8.2 季節時間序列模型的分析方法
習題八
EVIEWS軟件介紹（Ⅴ）

第九章 非綫性時間序列模型
§9.1 非綫性時間序列模型
§9.2 條件異方差模型
習題九
EVIEWS軟件介紹（Ⅵ）

第十章 多元時間序列分析
§10.1 多元平穩時間序列建模
§10.2 虛假迴歸
§10.3 單位根檢驗
§10.4 協整
§10.5 誤差修正模型
習題十
EVIEWS軟件介紹（Ⅶ）

第十一章 （超）高頻數據的建模與分析簡介
§11.1 （超）高頻數據的特點
§11.2 （超）高頻數據與ACD模型
§11.3 交易持續期的集聚性
§11.4 UHF-GARCH模型
習題十一
附錄1 數據
附錄2 常見分布錶
參考文獻

前言/序言

　　時間序列分析是統計學中的一個非常重要的分支，是以概率論與數理統計為基礎、計算機應用為技術支撐，迅速發展起來的一種應用性很強的科學方法。時間序列是變量按時間間隔的順序而形成的隨機變量序列，大量自然界、社會經濟等領域的統計指標都依年、季、月或日統計其指標值，隨著時間的推移，形成瞭統計指標的時間序列，例如，股價指數、物價指數、GDP和産品銷售量等等都屬於時間序列。時間序列分析就是估算和研究某一時間序列在長期變動過程中所存在的統計規律性，通過對這些數據的有效分析，無疑可以提高經營決策水平。特彆是近些年來計算機運用和技術的迅速發展，以及有關統計軟件的日益普及，為在實際問題中進行大規模、快速、準確地對時間序列進行分析提供瞭有力的技術支撐。
　　隨著統計學在中國被確立為一級學科，統計學專業的課程設置已有瞭較大的變化，加強推斷統計內容的學習和應用已成為中國統計學界的共識。為瞭適應新的統計學學科體係和財經類統計學專業教學的需要，我們決定編寫一套適應新時期需要的係列教材——復旦博學·21世紀高校統計學專業教材係列。
　　作為係列教材之一，《應用時間序列分析》是其中較為重要的一本教材。本書寫作的指導思想是：既要保持較為嚴謹的統計學理論體係，又要努力突齣實際案例的應用和統計思想的滲透，結閤統計軟件較全麵地係統介紹時間序列分析的實用方法。為瞭貫徹這一指導思想，本書將係統介紹時間序列分析的基本理論和方法，在理論上，本書著重討論經典的ARMA模型，同時又對最新的時間序列模型加以介紹，例如ARCH模型族（自迴歸條件異方差模型）、ECM模型（誤差修正模型）和處理高頻數據的ACD模型（自迴歸條件持續期模型）等等。中心主題是判斷序列的平穩性，模型識彆，建立時間序列模型，評價擬閤效果，並且作齣結論。
　　全書分為十一章。第一章介紹瞭時間序列分析的基本思想和一般理論，討論瞭時間序列分析的主要任務和建模過程。

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