應用時間序列分析/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

史代敏，謝小燕 編

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 統計學
• 預測
• 規劃教材
• 高等教育
• 應用分析
• 數據分析
• 經濟學
• 金融學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040316322

版次：1

商品編碼：10883024

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-06-01

頁數：293

正文語種：中文

內容簡介

　　 《普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材：應用時間序列分析》在藉鑒國內外相關教材優點的基礎上，總結作者多年從事經濟管理類各專業應用時間序列分析課程的教學經驗和體會，本著“教師好用、學生好讀”的指導思想，從經濟管理類各專業的實際需要齣發，係統地介紹瞭平穩時間序列建模分析、非平穩時間序列建模分析和波動聚集建模分析三大部分內容。全書既涵蓋瞭時間序列分析的經典內容，又反映瞭20世紀80年代以後時間序列分析的一些新進展；既注重對時間序列分析的基本思想、基本原理、基本方法的介紹，又兼顧對運用這些理論方法分析研究乃至最終解決實際經濟、金融、管理類問題能力的培養。每章都有案例分析，希望通過案例分析引導讀者發現問題、分析問題和解決問題。
　　 《普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材：應用時間序列分析》可作為經濟統計學、金融學等經濟管理類本科專業的教材，或作為經濟管理類相關專業研究生的選修課教材，也適閤自學應用時間序列分析的讀者參考和使用。

內頁插圖

目錄

第一章 導論
第一節 關於時間序列分析
一、什麼是時間序列
二、時間序列分析的産生與發展
三、時間序列分析與經濟預測
四、時間序列分析與計量經濟學的關係
第二節 時間序列分析的一些基本概念
一、隨機過程
二、隨機過程的分布及其特徵
三、幾種重要的隨機過程
四、隨機過程的平穩性
第三節 時間序列的主要特徵
一、時間序列的相關性
二、時間序列的平穩性與非平穩性
三、時間序列的波動聚集性
第四節 時間序列分析的基本步驟
一、模型識彆
二、模型估計
三、模型檢驗
四、模型應用
第五節 時間序列分析軟件
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第二章 平穩時間序列模型及其特徵
第一節 模型類型及其錶示
一、預備知識
二、自迴歸模型
三、移動平均模型
四、自迴歸移動平均模型
第二節 格林函數和平穩性
一、arma（p，g）的格林函數
二、係統的平穩性
三、係統的平穩性與穩定性
第三節 逆函數和可逆性
一、ma（q）模型的可逆域
二、ma（g）模型的逆函數
三、arma（p,q）的可逆域與逆函數
四、格林函數與逆函數之間的關係
第四節 平穩時間序列的統計特徵
一、自相關函數
二、偏相關函數
本章小結
本章主要公式
思考與練習題
本章附錄

第三章 平穩時間序列模型的建立
第一節 模型識彆與定階
一、自相關函數和偏相關函數的估計
二、模型的初步識彆
三、模型的定階
第二節 模型參數的估計
一、模型參數的矩估計
二、模型參數的最小二乘估計
三、模型參數的極大似然估計
四、模型參數的最小平方和估計
第三節 模型的適應性檢驗
一、過擬閤檢驗
二、殘差自相關的x2檢驗
第四節 時間序列建模的方法
一、box-jenkins建模方法
二、pandit-wu建模方法
第五節 案例分析
本章小結
本章主要公式
思考與練習題
本章附錄

第四章 平穩時間序列模型預測
第一節 預測準則
一、從幾何角度提齣預測問題
二、求解正交投影
三、最小均方誤差預測
第二節 arima模型預測
一、ar（p）模型的預測
二、ma（q）模型的最小均方預測
三、arma（p，q）預測
第三節 案例分析
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第五章 傳遞函數模型與乾預變量分析
第一節 傳遞函數模型的基本概念
一、模型的形式
二、脈衝響應函數特徵
三、常見的傳遞函數的形式
四、傳遞函數的穩定性
第二節 傳遞函數模型的識彆與估計
一、互相關函數
二、傳遞函數模型的識彆
三、傳遞函數模型的估計與檢驗
第三節 乾預模型
一、乾預模型介紹
二、乾預變量的類型和組閤
三、美國crest牌牙膏的市場占有率實例分析
第四節 案例分析
一、一元綫性迴歸模型的擬閤
二、傳遞函數模型
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第六章 季節模型
第一節 季節性時間序列的重要特徵
一、季節性時間序列的錶示
二、季節性時間序列的重要特徵
第二節 季節性模型
一、隨機季節性模型
二、乘積季節性模型
三、常見的隨機季節性模型
第三節 季節性模型的識彆
一、季節性ma模型的自相關函數
二、季節性ar模型的偏相關函數
第四節 季節性時間序列模型的建立和應用
第五節 x11方法簡介
一、季節調整和時間序列的構成因素
二、時間序列的組閤模型
三、x22程序
第六節 實例分析
一、數據的特徵
二、季節調整
三、預測假定“非典”沒有發生的旅遊人數的可能值
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第七章 非平穩時間序列的特徵及檢驗
第一節 非平穩時間序列的特徵
一、非平穩時間序列的概念
二、非平穩序列的分類
三、非平穩時間序列的統計特徵
第二節 時間序列非平穩性的常規檢驗法
一、數據圖示法
二、基於相關圖的平穩性檢驗法
三、逆序檢驗法
四、遊程檢驗
第三節 時間序列非平穩性的單位根檢驗法
一、單位根過程
二、單位根過程檢驗基礎
三、df單位根檢驗法
四、pp單位根檢驗法與adf單位根檢驗法
五、其他高效的單位根檢驗法簡介
第四節 案例分析
本章小結
本章主要公式
思考與練習題

第八章 協整與誤差校正模型
第一節 僞迴歸
一、“僞迴歸”現象
二、非平穩性對迴歸分析有什麼影響
三、phillips（1986）對“僞迴歸”的理論解釋
四、如何防止“僞迴歸”
第二節 協整的概念及性質
一、協整（cointegration）的概念
二、協整嚮量的最小二乘估計及性質
第三節 協整檢驗
一、基於迴歸方程殘差的協整檢驗（eg檢驗）
二、協整係統的完全信息最大似然檢驗（johansen檢驗）
第四節 誤差修正（ecm）模型
一、動態迴歸與誤差修正模型
二、協整與誤差修正模型：granger錶示定理
三、估計ecm模型的eg兩步法
本章小結
思考與練習題
本章附錄

第九章 garch模型與波動性建模
第一節 arch模型的概念與性質
一、條件異方差問題
二、arch模型
三、arch模型的性質
第二節 arch模型的估計與檢驗
一、arch模型的估計
二、arch模型的檢驗
第三節 garch模型
一、garch模型的特徵
二、garch模型的估計
三、garch模型的檢驗
第四節 arch模型的其他推廣形式
一、arch-m模型
二、指數garch模型
三、非對稱garch模型（agarch）
四、門限arch模型
五、igarch模型
六、對arch模型的簡要評價
第五節 garch模型在研究股市波動中的應用
一、樣本數據及其特徵
二、波動的arch效應
第六節 案例分析
一、如何在eviews中估計arch模型
二、如何在eviews中檢驗arch效應
三、garch模型估計的案例分析
四、案例分析的r程序
本章小結
本章主要公式
思考與練習題
參考文獻

附錄 統計用錶
附錶1 標準化正態分布下的麵積
附錶2 t分布的百分點
附錶3 9分布的上端百分點
附錶4 x2分布的上端百分點
附錶5 德賓-沃森d統計量
附錶6 協整檢驗臨界值錶

精彩書摘

時間序列預測是通過尋找變量動態數據的動態依存關係，並據此對未來的變化趨勢和結果做齣推斷的統計方法。為瞭揭示時間序列的動態規律性，人們在認識——實踐——再認識的過程中不斷發展瞭一係列分析研究時間序列的方法。最簡單的預測是幼稚預測，即以現在值作為下一時刻的預測值，顯然這種預測沒有多少意義。另一種預測方法是確定性時間序列分析方法，這種方法認為變量依時間變化主要是因為長期趨勢、季節變化、循環波動和隨機波動四種因素的影響所緻，若隨機波動不予考慮，那麼前三種變動都是有確定規律的，基於這種認識，就形成瞭長期趨勢分析、季節變動分析和循環波動分析等一係列確定性時間序列分析方法。還有一種時間序列預測方法是隨機性時間序列分析預測，因為確定性時間序列分析畢竟不是時間序列分析的全貌，隨機因素引起的變化在預測中也必須考慮，而且隨著隨機理論的發展，隨機性波動也有規律可循，這就為分析隨機因素的影響奠定瞭理論基礎，從而産生瞭隨機時間序列分析及其預測方法。
……

評分☆☆☆☆☆

the service of the JD is so well! I strongly recommend you choose JD as the seller of the goods which you want! Anyway, the book is a good book for readers to understand how to use the econometric way to analysis the time serial data, and this is a good experience in purchase!

評分☆☆☆☆☆

雙十一時買的，很快就收到瞭，書是正品，包裝很結實，京東值得信任。

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，速度挺快！

評分☆☆☆☆☆

還不錯很好用贊一個yeah

評分☆☆☆☆☆

很喜歡很喜歡很喜歡很喜歡

評分☆☆☆☆☆

很快，很不錯

評分☆☆☆☆☆

很喜歡很喜歡很喜歡很喜歡

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，速度挺快！