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

第一章:平稳时间序列分析导论 第二章:平稳时间序列分析的基础知识 第三章:平稳时间序列模型的建立 第四章:协整理论导论 第五章:单位根过程 第六章:单位根过程的假设检验 第七章:协整理论

◼ 时间序列的分解 ◼ 确定性因素分解 ◼ 趋势分析 ◼ 季节效应分析 ◼ 综合分析 ◼ X－11过程

时间序列的分解 确定性因素分解 趋势分析 季节效应分析 综合分析 X-11过程

§13.1时间序列及其分解 §13.2平稳序列的平滑和预测 §13.3有趋势序列的分析和预测 §13.4复合型序列的分解

8.1时间序列及其分解 8.2平稳序列的平滑和预测 8.3有趋势序列的分析和预测 8.4复合型序列的分解

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

研究了判断时间序列是否具有分形特征的几个参数:庞加莱映射、李雅普诺夫指数、关联维数、功率谱及赫斯特指数,分析了它们各自的优缺点,认为:在已知动力学系统时,使用庞加莱映射和李雅普诺夫指数就能准确地判断该时间序列是否分形;在不知道动力学系统时,使用功率谱及赫斯特指数更好些,最后给出了分形在时间序列分析中适用的场合

§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