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應用時間序列分析 第二版 版權信息
- ISBN：9787503759338
- 條形碼：9787503759338 ; 978-7-5037-5933-8
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應用時間序列分析 第二版 內容簡介
本書從應用的角度出發，試圖借助計算機的存貯功能和計算功能來抽象掉其深奧的數學理論和復雜的運算，從而使只具一般數學知識的讀者便可掌握和運用時間序列分析方法。在闡述種，盡可能回避嚴格的數學推導和證明，而從系統運動的慣性(即記憶性)加以解釋和展開，或者說，本書把時序分析看作是一種統計分析工具，而不是數學的一個分支理論。對于“工具”來說，使用者只要知道其特性、功能和使用方法以及使用過程中應注意的有關事項就足以了，至于其制造原理及過程，當然熟悉更好，不了解也無關乎其使用。鑒于這樣的認識，全書沒有運用深奧的定理，因而也就勿須定理證明。模型的形成來自于對系統記憶性的長短及其特性的剖析，一些數學推導也只涉及高等數學、線性代數和概率論與數理統計的一般知識。
應用時間序列分析 第二版 目錄
第1章 緒論
1.1 時間序列分析的一般問題
1.2 時間序列基本樣式
1.3 時間序列分析工具
本章小結
思考與練習
第2章 時間序列的預處理
2.1 時間序列的建立
2.2 非平穩時間序列平穩化的處理
2.3 異常值的處理
本章小結
思考與練習
第3章 平穩時間序列模型
3.1 線性平穩時間序列的基本概念
3.2 一階自回歸模型
3.3 一般自回歸模型
3.4 移動平均模型
3.5 自回歸移動平均模型
本章小結
思考與練習
第4章 ARMA模型的特性
4.1 格林函數和平穩性
4.2 逆函數和可逆性
4.3 自協方差函數
4.4 自譜
本章小結
思考與練習
第5章 平穩時間序列模型的建
5.1 模型識別
5.2 模型定階
5.3 模型參數估計
5.4 模型的適應性檢驗
5.5 Pandit-Wu建模方法
5.6 建模實例
本章小結
思考與練習
第6章 平穩時間序列預測
6.1 條件期望預測
6.2 預測的三種形式
6.3 預測值的適時修正
本章小結
思考與練
第7章 趨勢性時間序列模型
7.1 趨勢性時間序列的重要特
7.2 隨機時間序列的趨勢性檢驗
7.3 平穩化的方法
7.4 趨勢模型
本章小結
思考與練
第8章 季節性時間序列分析方法
8.1 季節時間序列的重要特征
8.2 季節性時間序列模
8.3 季節性檢驗
8.4 季節時間序列模型的建立
8.5 X-12-ARIMA方法簡介
本章小結
思考與練習
第9章 條件異方差模型
9.1 基本條件異方差模型的轉性
9.2 條件異方差模型的建立
9.3 幾種擴展模型
本章小結
思考與練習
第10章 傳遞函數模型
10.1 模型簡介
10.2 傳遞函數模型的識別
10.3 傳遞函數模型的擬合與檢驗
10.4 干預模型
本章小結
思考與練習
第11章 非線性與多元時間序列模型
11.1 非線性時間序列
11.2 多元平穩序列
11.3 多元AR模型
11.4 偽回歸及平穩性檢驗
11.5 協整檢驗
本章小結
思考與練習
參考文獻
附錄Ⅰ 數據資料
附錄Ⅱ 常用統計量分布表
展開全部
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