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第1章 时间序列分析概述1

1.1 引言1

1.2 时间序列的定义1

1.3 时间序列分析方法2

1.3.1 时间序列分析方法的分类2

1.3.2 时域分析法的发展历程4

1.4 时间序列分析软件5

1.5 SAS软件上机操作5

1.5.1 SAS软件操作界面5

1.5.2 SAS系统的程序输入及运行7

1.5.3 数据集创建及查看的相关程序命令7

1.6 习题10

第2章 时间序列分析的基础知识11

2.1 统计特征11

2.1.1 概率分布11

2.1.2 特征统计量11

2.2 差分运算和延迟算子12

2.2.1 差分运算12

2.2.2 延迟算子14

2.3 时间序列的平稳性和纯随机性检验14

2.3.1 平稳时间序列及其检验14

2.3.2 纯随机时间序列及其检验21

2.4 异方差和方差齐性变换26

2.4.1 异方差及其检验26

2.4.2 方差齐性变换29

2.5 SAS软件上机操作32

2.5.1 时间序列数据集的处理32

2.5.2 时序图绘制35

2.5.3 平稳性与纯随机性检验37

2.6 习题38

第3章 平稳时间序列分析40

3.1 ARMA模型的时域特征40

3.1.1 AR模型40

3.1.2 MA模型51

3.1.3 ARMA模型58

3.2 ARMA模型建模62

3.2.1 模型识别62

3.2.2 参数估计64

3.2.3 模型检验69

3.2.4 模型优化70

3.3 ARMA模型的预测75

3.3.1 线性预测函数75

3.3.2 预测方差最小原则76

3.3.3 线性最小方差预测的性质77

3.3.4 修正预测81

3.4 SAS软件上机操作83

3.4.1 模型识别83

3.4.2 参数估计86

3.4.3 序列预测89

3.5 习题90

第4章 非平稳时间序列的确定性分析93

4.1 时间序列的分解93

4.1.1 Cramer分解定理93

4.1.2 确定性因素分析93

4.2 趋势分析94

4.2.1 平滑法95

4.2.2 趋势拟合法98

4.3 季节效应分析101

4.4 综合分析103

4.5 X-11方法简介108

4.6 SAS软件上机操作111

4.6.1 拟合线性趋势111

4.6.2 拟合非线性趋势112

4.6.3 X-11拟合113

4.7 习题114

第5章 非平稳时间序列的随机性分析117

5.1 平稳化方法117

5.1.1 差分运算的实质117

5.1.2 差分方式的选择118

5.1.3 过差分120

5.2 ARIMA模型121

5.2.1 ARIMA模型的时域特征121

5.2.2 ARIMA模型建模123

5.2.3 ARIMA模型预测126

5.2.4 疏系数模型128

5.2.5 季节模型131

5.3 残差自回归模型139

5.3.1 残差自回归模型结构139

5.3.2 残差自回归模型建模140

5.4 条件异方差模型145

5.4.1 条件异方差模型结构145

5.4.2 条件异方差模型建模147

5.5 SAS软件上机操作152

5.5.1 拟合ARIMA模型152

5.5.2 拟合残差自回归模型154

5.5.3 拟合GARCH模型160

5.6 习题163

第6章 多元时间序列分析167

6.1 传递函数模型167

6.2 虚假回归与单位根检验172

6.2.1 虚假回归172

6.2.2 单位根检验172

6.3 协整182

6.3.1 单整183

6.3.2 协整及其检验183

6.3.3 误差修正模型186

6.4 SAS软件上机操作187

6.4.1 单位根检验187

6.4.2 拟合ARIMAX模型189

6.5 习题191

参考文献194