时间序列分析及其应用PDF电子书下载

第一章 绪论 1

第一节 时间序列 1

第二节 时间序列分析 7

第三节 平稳时间序列 10

习题一 14

第二章 ARMA模型的时域特征 15

第一节 时间序列的基本模型 15

第二节 格林函数 20

第三节 逆函数 29

第四节 ARMA系统的可逆性与平稳性 32

第五节 ARMA系统的自相关函数 37

第六节 ARMA系统的偏相关系数 43

习题二 50

第三章 平稳时间序列模型的建立 54

第一节 时间序列的采样、直观分析和特征分析 54

第二节 时间序列的相关分析 59

第三节 平稳时间序列的零均值处理 64

第四节 平稳时间序列的模式识别 66

第五节 平稳时间序列模型参数的矩估计 67

第六节 平稳时间序列模型的定阶 72

第七节 平稳时间序列模型的检验 77

第八节 平稳时间序列模型的建模方法 81

习题三 95

第四章 平稳时间序列预测 98

第一节 正交投影预测 98

第二节 条件期望预测 100

第三节 适时修正预测 106

习题四 108

第五章 时间序列的确定性分析 111

第一节 概述 111

第二节 趋势性分析 112

第三节 季节效应分析 117

第四节 X-11方法简介 121

第五节 确定性时间序列的建模方法 125

习题五 134

第六章 非平稳序列的随机性分析 137

第一节 ARIMA模型 137

第二节 乘积季节模型 155

第三节 其他随机性分析模型 166

习题六 177

第七章 波动率模型 178

第一节 异方差的定义与检验 178

第二节 条件异方差的模型 180

习题七 192

第八章 Eviews软件操作 193

第一节 数据输入上机操作 193

第二节 预处理的上机操作 199

第三节 零均值化的上机操作 205

第四节 ARMA模型的建模与预测 206

第五节 残差检验 209

第六节 非平稳序列的确定性分析 210

第七节 ARIMA模型与乘积季节模型 219

第八节 ARCH模型的上机操作 223

习题八 225

附录 226

参考文献 245