《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

《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

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

ARMA 模型的干扰分析就是对平稳时间序列的均值变化进行显著性检验。先以 AR(1) 过程为例

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

一、长期均衡与协整分析 二、协整检验 三、误差修正模型

 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

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测