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时间序列分析 教学大纲 (第三次修订) 河北经贸大学数学与统计学学院 数量经济教研室编 2008年10月 编 写 说 明 由于社会经济现象往往受许多因素的影响，且这些因素之间又保持着错综复杂的联系，因而运用结构式的因果模型进行分析和预期往往比较困难，而根据其自身的变动规律建立动态模型（即时间序列分析）则往往行之有效。 时间序列分析着重研究具有随机性的动态数据，近些年来，借助于依时间推移变量之间的相关结构来研究数据变化规律，即时域方法的理论和方法日趋成熟，内容极为丰富。这对于分析、探索社会经济现象的动态结构和发展变动规律，进而对未来状态进行预测控制提供了现实可能性。 本课程主要采用多媒体教学方式，在讲授理论与方法的同时，更加注重理论与实际相结合，培养学生运用所学知识对现实经济问题进行分析和处理的能力。 另外，学生在学习时，要侧重于对课程理论与方法原理的理解，并学会运用相关软件进行数据处理，包括模型的建立、参数估计、模型精度评价以及模型的应用，通过对结果的分析以达到探索社会经济现象的动态结构和发展变动规律的目的。 学生在学习本课程前，必须先修《高等数学》，《统计学》（含经济统计和数理统计）等课程。 本大纲适用于财经类院校各专业。 本课程约需68学时，根据各类专业具体情况相应调整。 按照新的形势要求和我校课程改革的设想，我们第三次对本大纲进行修订，由李双成老师、李春林老师修正、审核，定稿。 数学与统计学学院数量经济教研室 22008年10月 课时分配表 章节 内容 课时 第一章 绪论 3 第二章 平稳时间序列模型 6+2 第三章 ARMA模型的特征 6+2 第四章 平稳时间序列模型的建立 8+4 第五章 平稳时间序列预测 6+2 第六章 非平稳时间序列分析 6+2 第七章 季节时间序列分析方法 6+2 第八章 传递函数模型 3+2 第九章 GARCH模型 6+2 合计 50+18 目 录 绪论 时间序列分析的一般问题 时间序列的建立 确定性时间序列分析方法概述 随机时间序列分析的几个基本概念 平稳时间序列模型 一阶自回归模型 一般自回归模型 移动平均模型 自回归移动平均模型 ARMA模型的特征 格林函数和平稳性 逆函数和可逆性 自协方差函数 自 谱 平稳时间序列模型的建立 模型识别 模型定阶 模型参数估计 模型的适应性检验 平稳时间序列预测 正交投影预测（几何预测法） 条件期望预测 指数平滑预测―ARMA模型特例 非平稳时间序列分析 非平稳性的检验 平稳化方法 齐次非平稳序列模型 非平稳时间序列的组合模型 季节时间序列分析方法 简单随机时序模型 乘积季节模型 季节时序模型的建立 X－11方法简介 传递函数模型 模型简介 传递函数模型的识别 传递函数模型的拟合及检验 条件异方差模型 ARCH模型 GARCH 模型 GARCH模型的变体 GARCH模型拟合步骤 绪论 【教学目的与要求】了解时间序列的含义、主要分类及建立，了解时间序列分析的作用，以及确定性时间序列分析方法和随机时间序列的几个基本概念。 【教学重点与难点】随机时间序列的几个基本概念。 【教学方法】基本理论与实际问题相结合 【教学内容】 §1.1 时间序列分析的一般问题 时间序列的含义 时间序列分析的主要分类 按研究的对象的多少分为一元时间序列和多元时间序列。 按时间的连续性分为离散时间序列和连续时间序列。 按序列的统计特征分平稳时间序列和非平稳时间序列。 按序列的分布规律分高斯型时间序列和非高斯型时间序列。 时间序列分析的作用 对理论性模型与数据进行适度检验，以讨论模型是否能正确地表示所观测的现象。 刻划系统所外的状态及其结构性，从而达到认识和解释系统之目的。 描述系统的运行规律性，从而达到认识规律和掌握规律性之目的。 预测系统的未来行为，从而达到利用规律之目的。 控制系统的未来行为，从而达到利用和支配系统之目的。 §1.2时间序列的建立 时间序列数据的采集 离散点的检验与处理 缺失值的补足 §1.3确定性时间序列分析方法概述 一、移动平均法 二、指数平滑法 三、时间回归法 常用来描述时间序列趋势变动的拟合模型为： 线性方程 二次曲线 指数曲线 修正指数曲线 Gompertz曲线 Logistic曲线 振动曲线 节周期预测法 §1.4随机时间序列分析的几个基本概念 一、随机过程 二、平稳随机过程 （1）纯随机过程——白噪声 （2）独立增量随机过程 （3）二阶矩过程 （4）正态过程 三、非平稳随机过程 四、自相关 五、动态性（即记忆性） 【思考题】 1.时间序列的含义、主要分类？ 2.常见的确定型时间序列分析方法分类？ 3.什么是随机过程？平稳随机过程？非平稳随机过程？ 平稳时间序