第12章时间序列分析和预测 一、时间序列的含义 又称(动态数列),是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。 二、分析方法

01 Wold分解定理 02 AR模型 03 MA模型 04 ARMA模型

《时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第一章 时间序列分析简介

第一节时间序列分析的基本概念 第二节平稳性的检验 第三节协整

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：

通过本章的学习，了解时间序列的概念；掌握移动平均法和指数平滑法。 第一节 时间序列 第二节 移动平均法 第三节 指数平滑法

第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法。首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、季节和不规则。通过分离这些成分和测量它们的明显影响，可以预测时间序列的未来值。◼第二节主要介绍了回归分析预测法。市场活动中的许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系。回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法

《时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第二章 时间序列的预处理

 平稳性检验  纯随机性检验

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