01 ARIMAX模型 02 干预分析 03 伪回归 04 协整与误差修正模型 05 Granger因果检验

01 Wold分解定理 02 AR模型 03 MA模型 04 ARMA模型

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、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

一、长期均衡与协整分析 二、协整检验 三、误差修正模型

一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

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

《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

一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

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