目录 1
第一章 时间序列的基本性质 1
第一节 时间序列的基本概念 2
一、时间序列 2
二、随机时间序列 3
三、随机时间序列的概率分布 3
四、随机时间序列的参数表征 3
五、时间序列分析 4
第二节 时间序列与随机过程 5
第三节 平稳随机时间序列 6
一、平稳随机时间序列的基本概念 6
二、平稳随机时间序列的均值与方差 6
三、平稳随机时间序列的自协方差和自相关系数 7
四、自协方差矩阵和正定性 7
五、平稳随机时间序列的自协方差函数和自相关函数 9
六、自协方差函数和自相关函数的估计 10
第一节 确定型时间序列模型 12
第二章 时间序列模型 12
一、简单外推模型 13
二、移动平均模型 16
第二节 随机型时间序列模型 18
一、建立随机时间序列模型的基本思想 18
二、自回归模型（AR） 19
三、移动平均模型（MA） 20
四、自回归—移动平均混合模型（ARMA） 20
五、齐次非平稳模型（ARIMA） 20
第三节 随机时间序列模型的性质 22
一、自回归和移动平均模型的等效性 22
二、线性随机过程的平稳性和可逆性 23
第四节 随机时间序列的自相关函数 25
一、自协方差生成函数 25
二、自回归过程的自相关函数 26
三、移动平均过程的自相关函数 31
四、自回归——移动平均混合过程的自相关函数 34
第五节 随机时间序列的偏自相关函数 37
一、自回归过程的偏自相关函数 37
二、移动平均过程的偏自相关函数 38
三、自回归——移动平均混合过程的偏自相关函数 38
第三章 随机时间序列模型的建立 40
第一节 模型的识别 40
一、模型识别的步骤 40
二、模型识别的方法 41
三、模型识别的实例 43
第二节 模型参数的估计 47
一、模型参数估计的方法 47
二、模型参数估计实例 54
第三节 模型的诊断检验 55
一、模型诊断检验的方法 55
二、模型诊断检验实例 56
第一节 最小均方差预测 58
第四章 时间序列模型预测 58
第二节 预测值的计算 59
第三节 预测误差 60
第四节 预测的置信区间 61
第五节 随机时间序列模型预测的性质 62
一、AR（1）过程 63
二、MA（1）过程 63
三、ARMA（1.1）过程 64
四、ARI（1,1,0）过程 65
第六节 预测实例 68
一、利率预测 68
二、生猪生产预测 71
第五章 时间序列模型的预测应用 72
第一节 建立模型的回顾 72
第二节 库存投资预测模型 73
第三节 电话数据预测模型 82
第四节 利率预测组合模型 85
第五节 储蓄预测组合模型 89