時間序列分析是概率統(tǒng)計學科中應用性很強的一個分支，具有非常特殊的、自成體系的一套理論和分析方法，在金融、經濟、氣象、水文、信號處理、工程技術等眾多領域得到了廣泛應用。本書以時間序列的統(tǒng)計特征和建模步驟為主線，系統(tǒng)介紹時間序列的基本理論、建模和預測方法以及實踐應用，目的是使讀者掌握時間序列分析的基本理論、建模和預測的方法，并能分析時間序列的統(tǒng)計規(guī)律性，構造與之擬合的**數學模型，并進行預測。
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目錄
前言
第1章 時間序列分析概論 1
1.1 時間序列 1
1.2 時間序列分析方法簡介 6
1.3 平穩(wěn)時間序列 9
1.4 R軟件簡介 14
習題1 19
第2章 ARMA模型的統(tǒng)計特性 21
2.1 自回歸模型 21
2.2 移動平均模型 26
2.3 自回歸移動平均模型 29
2.4 格林函數與平穩(wěn)解 34
2.5 逆函數與可逆解 44
2.6 ARMA模型的自相關系數 50
2.7 ARMA模型的偏相關系數 62
2.8 基于R軟件的ARMA模型的模擬 67
習題2 76
第3章 平穩(wěn)時間序列模型的建立 78
3.1 時間序列的數據采樣、直觀分析和特征分析 78
3.2 時間序列的相關分析 82
3.3 平穩(wěn)時間序列的零均值處理 87
3.4 平穩(wěn)時間序列的模型識別 89
3.5 平穩(wěn)時間序列模型參數的矩估計 92
3.6 平穩(wěn)時間序列模型的最終定階 98
3.7 平穩(wěn)時間序列模型的檢驗 102
3.8 平穩(wěn)時間序列模型建模方法 105
3.9 基于R軟件的ARMA模型的建立 113
習題3 123
第4章 平穩(wěn)時間序列預測 125
4.1 正交投影預測 125
4.2 條件期望預測 128
4.3 適時修正預測 134
4.4 預測的評價指標 137
4.5 基于R軟件的ARMA模型的預測 139
習題4 145
第5章 時間序列的確定性分析 147
5.1 時間序列的分解 147
5.2 趨勢性分析 148
5.3 季節(jié)效應分析 157
5.4 X-11方法簡介 160
5.5 時間序列的確定性分析 163
5.6 基于R軟件的確定性分析 164
習題5 175
第6章 非平穩(wěn)時間序列隨機性分析 176
6.1 ARIMA模型 176
6.2 乘積季節(jié)模型 183
6.3 其他隨機性分析模型 185
6.4 基于R軟件的隨機性分析 188
習題6 192
第7章 GARCH族模型 193
7.1 自回歸條件異方差模型 193
7.2 廣義自回歸條件異方差模型 196
7.3 廣義自回歸條件異方差模型的擴展 200
7.4 基于R軟件的GARCH族模型建�！�202
習題7 207
第8章 向量自回歸模型 208
8.1 VAR模型 208
8.2 VAR模型的估計與相關檢驗 214
8.3 格蘭杰因果檢驗 218
8.4 基于R軟件的VAR模型建�！�219
習題8 223
參考文獻 224
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