第一章 引言 1
1 应际背景 1
2 应用分类 3
第二章 时间序列的时域描述方法 6
1 随机过程与时间序列 6
2 平稳时间序列 10
3 有限参数模型 17
习题 61
1 平稳序列均值的估计 64
第三章 时间序列的时域统计分析 64
2 自协方差与自相关函数的估计 67
3 自回归模型拟合 82
4 滑动平均模型拟合 95
5 自回归滑动平均模型拟合 103
6 求和模型与季节模型的处理方法 112
7 疏系数自回归模型的处理方法 115
8 回归与自回归混合模型的处理方法 117
9 其它时序模型的统计方法 122
习题 124
1 引言 127
第四章 时间序列的预报 127
2 平稳序列的预报 129
3 ARMA模型及其它模型中序列的预报方法 141
习题 152
第五章 时间序列的频域描述方法 155
1 平稳序列自协方差函数的谱表示 155
2 平稳时间序列的谱表示 161
习题 166
第六章 时间序列的频域统计分析 167
1 离散富里叶变换 167
2 周期图 172
3 隐含周期项的检测方法 183
4 谱密度的加窗估计方法 189
习题 205
第七章 多元时间序列 207
1 多元平稳时间序列 207
2 均值与自协方差函数的估计 213
3 多元AR模型的统计分析 215
4 多元平稳序列的谱分析 224
习题 237
附录一 常系数线性差分方程 238
附录二 第二章引理3.1的证明 245