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应用时间序列分析（第二版）
作者：
 王黎明 王连 杨楠 编著
定价：
58 元
页数：
337页
ISBN：
978-7-309-16108-3/O.710
字数：
367千字
开本：
16 开
装帧：
平装
出版日期：
2022年2月 　　　　　　
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内容提要

       本书着重讨论经典的ARMA模型，同时又对最新的时间序列模型加以介绍，如ARCH模型族（自回归条件异方差模型）、ECM模型（误差修正模型）和处理高频数据的ACD模型（自回归条件持续期模型）等。教材编写简明，内容通俗，公式表述严谨，既保证了较为完整的统计理论体系，又努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透。章后有相关的统计软件知识介绍，以让学生熟练掌握相关统计软件并用于应用时间序列分析。学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识，也要具备微积分和线性代数知识。本书可以作为统计学、数学以及经济学等专业的教材。
      

作者简介

       王黎明，上海财经大学统计与管理学院教授、博士生导师，兼任中国现场统计研究会理事、中国现场统计研究会资源与环境统计分会常务理事、中国现场统计研究会高维数据统计分会常务理事、上海市质量技术应用统计学会副理事长、上海市统计高级职称评审委员会评审专家，在应用统计学、经济统计学、数量金融和风险管理方面具有丰富的教学和研究经验。
      
       王连，2011年毕业于上海财经大学统计学专业，获经济学博士学位。现为兰州财经大学统计学院副教授、硕士生导师，讲授计量经济学、统计学以及概率论与数理统计等课程。
      
       杨楠，上海财经大学统计与管理学院教授、博士生导师，校教师教学发展中心副主任，计算科学与金融数据研究中心特聘教授，上海市人工智能学会副秘书长。清华大学理学学士和硕士，上海财经大学经济学博士，美国哥伦比亚大学和英国伦敦政治经济学院访问学者。曾主持完成国家自然科学基金项目1项，教育部人文社会科学研究项目、全国统计科学研究项目、上海市哲学社会科学规划项目、上海市教委科研创新项目、上海市决咨委招标项目等多项省部级课题，三次获得省部级科研奖。
      

书摘

       目录
      
       1时间序列分析概论
       1.1时间序列的定义和例子
       1.2时间序列分析方法简介
       1.3时间序列分析软件
       习题1
       EViews软件介绍（Ⅰ）
      
       2时间序列分析的基本概念
       2.1随机过程
       2.2平稳过程的特征及遍历性
       2.3线性差分方程
       2.4时间序列数据的预处理
       习题2
       EViews软件介绍（Ⅱ）
      
       3线性平稳时间序列分析
       3.1线性过程
       3.2自回归模型AR（p）
       3.3移动平均模型MA（q）
       3.4自回归移动平均模型ARMA（p，q）
       3.5自相关系数与偏相关系数
       习题3
      
       4非平稳序列和季节序列模型
       4.1均值非平稳
       4.2自回归求和移动平均模型（ARIMA）
       4.3方差和自协方差非平稳
       4.4季节时间序列（SARIMA）模型
       习题4
      
       5时间序列的模型识别
       5.1自相关和偏自相关系数法
       5.2F检验法
       5.3信息准则法
       习题5
      
       6时间序列模型参数的统计推断
       6.1自协方差系数的参数估计
       6.2ARMA（p，q）模型参数的矩估计
       6.3ARMA（p，q）模型参数的极大似然估计
       6.4ARMA（p，q）模型参数的最小二乘估计
       6.5ARMA（p，q）模型的诊断检验
       6.6ARMA（p，q）模型的优化
       习题6
       EViews软件介绍（Ⅲ）
      
       7平稳时间序列模型预测
       7.1最小均方误差预测
       7.2对AR模型的预测
       7.3MA模型的预测
       7.4ARMA模型的预测
       7.5预测值的适时修正
       习题7
       EViews软件介绍（Ⅳ）
      
       8非平稳和季节时间序列模型分析方法
       8.1ARIMA模型的分析方法
       8.2季节时间序列模型的分析方法
       习题8
       EViews软件介绍（Ⅴ）
      
       9非线性时间序列模型
       9.1参数非线性时间序列模型
       9.2条件异方差模型
       习题9
       EViews软件介绍（Ⅵ）
      
       10多元时间序列分析
       10.1多元平稳时间序列建模
       10.2虚假回归
       10.3单位根检验
       10.4协整
       10.5误差修正模型
       习题10
       EViews软件介绍（Ⅶ）
      
       11（超）高频数据的建模与分析简介
       11.1（超）高频数据的特点
       11.2（超）高频数据与ACD模型
       11.3交易持续期的集聚性
       11.4UHFGARCH模型
       习题11
      
       附录1 数据
       附录2 常用分布表参考文献
      

书评       
　  

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