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