第一节 时间数列的成分和预测方法 第二节 时间序列的描述性分析 第三节 时间序列预测的程序 第四节 平稳序列的预测 第五节 趋势型序列的预测 第六节 复合型序列的分解预测

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

1.1基本概念 时间序列所研究的是时间上的相关结构。它的应用广泛,从海洋学到金融学 都是它的应用范围。著名的CAPM模型(资本资产定价模型)和随机波动模型就是 含有时间序列成份的金融模型的例子。当我们考虑一时间序列时,我们通常考虑一 个数值的集合{X:t=1,…,n},其中下标t表示数据被观测到的时间。虽然直观 上很清楚,我们还是来详细描述一下X的一系列非标准特性。 非等距数据(缺损数据)。例如,若时间序列是某一证券的日收益率,则在节假 日等非交易日里就没有数据可得了

时间序列的基本概念 时间序列平稳性的单位根检验 协整

第一节 时间序列及其平稳性 第二节 时间序列平稳性检验 第三节 时间序列的单积和协积

• 时间序列的平稳性及其检验 • 随机时间序列分析模型 • 协整分析与误差修正模型

 平稳时间序列建模  虚假回归  单位根检验  协整  误差修正模型

一、时间序列的基本概念 二、时间序列平稳性的单位根检验 三、协整

§1 确定性时间序列分析方法概述 §2 移动平均法 §3 指数平滑法 §4 差分指数平滑法 §5 自适应滤波法 §6 趋势外推预测方法 §7 平稳时间序列模型 §8 ARMA 模型的特性 §9 时间序列建模的基本步骤