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应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材

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王振龙,胡永宏 编



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发表于2024-12-14


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出版社: 科学出版社
ISBN:9787030188854
版次:1
商品编码:12091263
包装:平装
丛书名: 经济与管理类统计学系列教材
开本:16开
出版时间:2007-05-01
用纸:胶版纸
页数:250
字数:306000
正文语种:中文

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具体描述

内容简介

  《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》针对经济学与管理学类各专业本科生的数学、统计学和经济学等基本知识结构,从怎样运用时间序列分析工具认识经济现象发展变动规律这一根本目的出发,借助计算机软件的数据处理功能,抽象掉时序分析方法的深奥的数学理论和复杂的运算,在简要介绍随机平稳时间序列模型的基本理论的基础上,着重介绍了针对经济时间序列主要特征的各类时序模型的应用技术。同时,为了拓展学生的视眼,最后一章还对多元时序模型作了简要的介绍。
  《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》遵循“通俗、易懂、实用”的原则,系统地介绍了时间序列分析的基本理论、基本思想、基本方法及其应用,全书共十章,每章均附有思考与练习,书后还附有例题用的数据。
  《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》主要是作为经济与管理类统计学专业本科生的基础教材,也可用作经济与管理类研究生的教学参考书。对于自学时间序列分析方法的读者来说,《应用时间序列分析/经济与管理类统计学系列教材》更是一本必备的入门教材。

目录

总序
前言

第一章 绪论
第一节 时间序列分析的一般问题
第二节 时间序列的建立
第三节 确定性时序分析方法概述
第四节 随机时序分析的几个基本概念
本章小结
思考与练习

第二章 平稳时间序列模型
第一节 一阶自回归模型
第二节 一般自回归模型
第三节 移动平均模型
第四节 自回归移动平均模型
本章小结
思考与练习

第三章 ARMA模型的特性
第一节 格林函数和平稳性
第二节 逆函数和可逆性
第三节 自协方差函数
第四节 自谱
本章小结
思考与练习

第四章 平稳时间序列模型的建立
第一节 模型识别
第二节 模型定阶
第三节 模型参数估计
第四节 模型的适应性检验
第五节 Pandit-Wu建模方法
第六节 建模实例
本章小结
思考与练习

第五章 平稳时间序列预测
第一节 条件期望预测
第二节 预测的三种形式
第三节 预测值的适时修正
本章小结
思考与练习

第六章 趋势模型
第一节 趋势性时间序列的重要特征
第二节 随机时间序列的趋势性检验
第三节 平稳化方法
第四节 趋势模型
本章小结
思考与练习

第七章 季节模型
第一节 季节时间序列的重要特征
第二节 季节性时间序列模型
第三节 季节性检验
第四节 季节时间序列模型的建立
第五节 X-11方法简介
本章小结
思考与练习

第八章 条件异方差模型
第一节 条件异方差模型
第二节 条件异方差模型的建立
第三节 几种扩展模型
本章小结
思考与练习

第九章 传递函数模型
第一节 模型简介
第二节 传递函数模型的识别
第三节 传递函数的拟合与检验
第四节 干预模型
本章小结
思考与练习

第十章 异常值分析
第一节 含异常值的ARIMA模型
第二节 异常值的检测
第三节 异常值分析的实例
本章小结
思考与练习

参考文献

附录
附录A X-11报表与说明
附录B 数据资料
附录C 统计表

前言/序言

  《应用时间序列分析》是教育部统计学教学指导分委员会新制定的《统计学专业教学规范(授经济学学位)》所设计的经济与管理类统计学专业10门主干课程之一。本书是根据新规范设计的课程体系和教学内容规划编写的《经济与管理类统计学系列教材》之一。因此,本书主要是作为经济与管理类统计学专业本科生的基础教材而编写的,也可用作经济与管理类研究生的教学参考书。
  基于上述定位,考虑到课程体系中各门课程之间部分内容的交叉和重复,本教材中关于确定性时间序列分析的内容没有作详细介绍,这里要特别强调的是应完整地理解和掌握时间序列分析的思想和各种方法的分析思路,要把确定性时间序列分析方法和随机时间序列分析方法结合起来学习和应用。
  另外,时间序列分析方法发展很快,近几年来理论研究工作者和实际应用工作者提出了不少新方法和新模型,但是考虑到本科生教材对“基本理论、基本方法、基本技术”的要求,本教材虽然不可能对这些新方法和新模型进行深入的介绍但也尽量予以涉及,以开阔学生眼界与思路。
  本书遵循“通俗、易懂、实用”的原则,试图借助计算机的存储功能和计算功能来抽象掉时序分析方法的深奥数学理论和复杂运算,从而使具有一般数学知识的读者可轻松掌握和运用时间序列分析方法。在阐述中,尽可能回避严格的数学推导和证明,而从系统运动的惯性(即记忆性)加以解释和展开,或者说,本书把时序分析看作是一种统计分析工具,而不是数学的一个分支理论。对于“工具”来说,使用者只要知道其特性、功能和使用方法以及使用过程中应注意的有关事项就足矣,至于其制造原理及工序过程,熟悉当然更好,不了解也无关乎其使用。鉴于这样的认识,全书没有使用深奥的定理,因而也就无需定理的证明。模型的形成来自于对系统记忆性的长短及其特性的剖析,一些数学推导也只涉及高等数学、线性代数和概率论与数理统计的一般知识。
  当然,说本书强调应用,仅仅是相对于数学定理的推证而言,在阐述中仍力图做到理论严谨、逻辑严密,以形成相应于读者认知结构的时间序列分析理论和方法体系。不过,这仅是我们的愿望而已,由于才疏学浅,水平有限,书中一定会有错误和不妥之处,尤其是为了尽量避免使用数学语言和定理及其证明手段,在用描述性语言和系统机理表述模型结构及其原理和特性时,可能从数学的角度来看会有不准确、不严格之处,恳请读者批评指正。
  本书计算由SAS软件完成,为了方便读者学习与使用,本书配备的教学光盘中给出了书中例题的SAS数据和SAS程序以及各章奇数号思考与练习的参考答案,同时给出了各章的PowerPoint教学课件,以方便教师授课。
  参加本书编写的有西安财经学院王振龙教授(第一、二、三章),中央财经大学统计学院胡永宏副教授(第四、五、八章),西南财经大学统计学院谢小燕教授(第七、九章),江西财经大学统计学院罗良清教授和万兆泉副教授(第六、十章)。全书由王振龙和胡永宏同志担任主编,负责全书的设计、修改、总纂和定稿等工作。
  在本书的编写过程中,编者参考了国内外大量的相关文献资料,除在书中提到的主要参考文献外,还参阅和吸收了许多同仁的文献和资料,恕不一一列举,这里一并致谢!
  本书的出版得到科学出版社和诸位编者所在单位的大力支持,在此我们对所有为本书的编写和出版作出贡献的单位和个人致以真诚的感谢!
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