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、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、自回归模型（AR） 由于经济系统惯性的作用，经济时间序列往往存在着前后依存关 系。最简单的一种前后依存关系就是变量当前的取值主要与其前一时 期的取值状况有关。用数学模型来描述这种关系就是如下的一阶自回 归模型：

一、真回归和伪回归 二、时间序列平稳性的概念 三、时间序列的单位根检验（DF、ADF检验） 四、单整的概念 五、协整的概念和协整检验 六、误差修正模型 七、EViews应用

时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118

16.1 动态经济模型：自回归和分布滞后模型 16.2 伪回归现象：非平稳时间序列 16.3 平稳性检验 16.4 协整时间序列 16.5 随机游走模型 16.6 logit模型 16.7 总结

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

《应用时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第二章 平稳时间序列模型

《应用时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第五章 平稳时间序列预测

《应用时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第四章 平稳时间序列模型的建立