01 Wold分解定理 02 AR模型 03 MA模型 04 ARMA模型

《应用时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第三章 ARMA模型的特性

11.1 时间序列定义 11.2 时间序列模型的分类 11.3 Wold 分解定理 11.4 自相关函数（不讲理论，只分析特征） 11.5 偏自相关函数（不讲理论，只分析特征） 11.6 时间序列模型的建立与预测 11.7 案例分析（中国人口、粮食产量 ARIMA 模型） 11.8 回归与 ARMA 组合模型

◼ 方法性工具 ◼ ARMA模型 ◼ 平稳序列建模 ◼ 序列预测

7.1 概述 7.2 时间序列的自相关分析 7.3 单位根检验和协整检验 7.4 ARMA模型的建模

智能系统：改进的灰色模型与ARMA模型的股指预测

智能系统：小波变换和GM-ARMA组合模型的股指预测

本章我们讨论分析时间序列数据（检验序列相关性，估计ARMA模型，使用分布滞后，非平稳时间序列的单位根检验）的单方程回归方法

第一章EViews软件使用初步 第二章线性回归分析 第三章非线性模型 第四章传统时间序列分析 第五章ARMA模型应用 第六章动态计量模型基础 第七章多方程模型 第八章条件异方差模型 第九章Panel Data模型 第十章离散及受限因变量模型 第十一章EViews编程基础

非平稳序列 ARMA的平稳性 VAR的平稳性 单位根所带来的问题 单位根检验 单位根检验的Stata实例 协整的思想与初步检验 协整的最大似然估计