| 第一章 绪论 第一节 时间序列 第二节 时间序列分析 第三节 平稳时间序列 习题一 第二章 ARMA模型的时域特征 第一节 时间序列的基本模型 第二节 格林函数 第三节 逆函数 第四节 ARMA系统的可逆性与平稳性 第五节 ARMA系统的自相关函数 第六节 ARMA系统的偏相关系数 习题二 第三章 平稳时间序列模型的建立 第一节 时间序列的采样、直观分析和特征分析 笫二节 时间序列的相关分析 第三节 平稳时间序列的零均值处理 第四节 平稳时间序列的模式识别 第五节 平稳时间序列模型参数的矩估计 第六节 平稳时间序列模型的定阶 第七节 平稳时间序列模型的检验 第八节 平稳时间序列模型的建模方法 习题三 第四章 平稳时间序列预测 第一节 正交投影预测 第二节 条件期望预测 第三节 适时修正预测 习题四 第五章 时间序列的确定性分析 第一节 概述 第二节 趋势性分析 第三节 季节效应分析 第四节 X-11方法简介 第五节 确定性时间序列的建模方法 习题五 第六章 非平稳序列的随机性分析 第一节 ARIMA模型 第二节 乘积季节模型 第三节 其他随机性分析模型 习题六 第七章 波动率模型 第一节 异方差的定义与检验 第二节 条件异方差的模型 习题七 第八章 Eviews软件操作 第一节 数据输入上机操作 第二节 预处理的上机操作 第三节 零均值化的上机操作 第四节 ARMA模型的建模与预测 第五节 残差检验 第六节 非平稳序列的确定性分析 第七节 ARIMA模型与乘积季节模型 第八节 ARcH模型的上机操作 习题八 附录 参考文献 |
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