时间序列分析及其应用

第一章 绪论
第一节 时间序列
第二节 时间序列分析
第三节 平稳时间序列
习题一
第二章 ARMA模型的时域特征
第一节 时间序列的基本模型
第二节 格林函数
第三节 逆函数
第四节 ARMA系统的可逆性与平稳性
第五节 ARMA系统的自相关函数
第六节 ARMA系统的偏相关系数
习题二
第三章 平稳时间序列模型的建立
第一节 时间序列的采样、直观分析和特征分析
笫二节 时间序列的相关分析
第三节 平稳时间序列的零均值处理
第四节 平稳时间序列的模式识别
第五节 平稳时间序列模型参数的矩估计
第六节 平稳时间序列模型的定阶
第七节 平稳时间序列模型的检验
第八节 平稳时间序列模型的建模方法
习题三
第四章 平稳时间序列预测
第一节 正交投影预测
第二节 条件期望预测
第三节 适时修正预测
习题四
第五章 时间序列的确定性分析
第一节 概述
第二节 趋势性分析
第三节 季节效应分析
第四节 X-11方法简介
第五节 确定性时间序列的建模方法
习题五
第六章 非平稳序列的随机性分析
第一节 ARIMA模型
第二节 乘积季节模型
第三节 其他随机性分析模型
习题六
第七章 波动率模型
第一节 异方差的定义与检验
第二节 条件异方差的模型
习题七
第八章 Eviews软件操作
第一节 数据输入上机操作
第二节 预处理的上机操作
第三节 零均值化的上机操作
第四节 ARMA模型的建模与预测
第五节 残差检验
第六节 非平稳序列的确定性分析
第七节 ARIMA模型与乘积季节模型
第八节 ARcH模型的上机操作
习题八
附录
参考文献