应用时间序列分析【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】

应用时间序列分析PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 时间序列基础知识1

1.1 时间序列的基本概念1

1.1.1 时间序列的数字特征1

1.1.2 时间序列自协方差和自相关系数的性质2

1.2 平稳性3

1.2.1 平稳性的定义3

1.2.2 平稳时间序列的应用特性4

1.3 白噪声过程5

1.4 线性差分方程6

1.4.1 滞后算子6

1.4.2 差分算子8

1.4.3 求解p阶线性差分方程的特征根法9

1.4.4 求解1阶线性差分方程的特征根法和迭代法12

习题及参考答案13

参考文献16

第2章 平稳时间序列模型17

2.1 ARMA模型的形式17

2.1.1 ARMA模型的典型形式17

2.1.2 ARMA模型的滞后算子多项式表示形式18

2.1.3 ARMA模型的传递形式和逆转形式19

2.1.4 格林函数19

2.2 ARMA模型的平稳性条件22

2.2.1 AR模型的平稳性条件22

2.2.2 MA模型的平稳性条件33

2.2.3 ARMA模型的平稳性条件35

2.3 MA模型的可逆性条件36

2.3.1 MA（q）模型的可逆性条件36

2.3.2 MA（1）模型的可逆性条件39

2.3.3 MA（2）模型的可逆性条件39

2.4 ARMA过程的自相关函数和Yule-Walker方程41

2.4.1 AR（p）过程的自相关函数及其拖尾性41

2.4.2 MA（q）过程的自相关函数及其截尾性43

2.4.3 ARMA（p,q）过程的自相关函数及其拖尾性44

2.5 ARMA过程的偏自相关函数45

2.5.1 AR（p）过程的偏自相关函数及其截尾性46

2.5.2 MA（q）过程的偏自相关函数及其拖尾性48

2.5.3 ARMA（p,q）过程的偏自相关函数及其拖尾性49

2.6 Box-Jenkins建模方法49

2.7 ARMA模型的预测53

2.7.1 最小均方误差预测53

2.7.2 条件期望54

2.7.3 预测误差54

2.7.4 AR（p）过程的预测55

2.7.5 MA（q）过程的预测56

2.7.6 ARMA（p,q）过程的预测57

2.8 实例应用60

2.9 补充内容66

习题及参考答案78

参考文献81

第3章 单位根检验82

3.1 典型的平稳和非平稳过程82

3.1.1 零均值平稳过程和随机游走过程82

3.1.2 非零均值平稳过程和带漂移的随机游走过程84

3.1.3 趋势平稳过程和趋势非平稳过程85

3.2 趋势平稳和差分平稳86

3.2.1 趋势平稳过程86

3.2.2 差分平稳过程87

3.2.3 过度差分88

3.3 单位根检验88

3.3.1 DF检验89

3.3.2 ADF检验91

3.3.3 DF和ADF检验中几个值得注意的问题92

3.3.4 其他类型的单位根检验97

3.4 实例应用97

3.5 补充内容104

3.5.1 例3-1的相关R语言命令及结果104

3.5.2 例3-2的相关R语言命令及结果110

习题及参考答案118

参考文献119

第4章 趋势和季节性建模121

4.1 确定性趋势建模121

4.2 随机趋势建模127

4.3 季节性建模127

4.4 补充内容134

4.4.1 例4-1的相关R语言命令及结果134

4.4.2 例4-2的相关R语言命令及结果141

习题及参考答案149

参考文献150

第5章 条件异方差模型151

5.1 异方差的定义151

5.2 ARCH过程152

5.3 GARCH过程154

5.3.1 GARCH（p,q）模型154

5.3.2 条件方差的预测155

5.4 GARCH过程的扩展模型156

5.4.1 GARCH-M模型156

5.4.2 IGARCH模型157

5.4.3 EGARCH模型157

5.4.4 TGARCH模型158

5.4.5 GARCH类过程特点比较159

5.5 条件异方差性的诊断检验160

5.6 实例应用161

5.7 补充内容168

习题及参考答案181

参考文献187

第6章 向量自回归模型188

6.1 VAR模型的标准形式188

6.2 VAR模型的平稳性条件190

6.3 VAR模型的估计和识别192

6.3.1 VAR模型的估计192

6.3.2 VAR模型的识别——2维1阶情况193

6.3.3 VAR模型的识别——n维1阶情况195

6.4 脉冲响应函数196

6.4.1 Cholesky分解下的脉冲响应196

6.4.2 相关系数对Cholesky分解中变量次序重要性的影响198

6.5 方差分解203

6.6 Granger因果关系检验204

6.7 实例应用205

6.8 补充内容212

习题及参考答案221

参考文献224

第7章 协整和误差修正225

7.1 协整理论225

7.2 Engle-Granger协整检验227

7.2.1 EG协整检验原理227

7.2.2 EG协整检验实例229

7.3 Johansen协整检验234

7.3.1 Johansen协整检验原理234

7.3.2 向量误差修正模型238

7.3.3 VECM中的截距项241

7.3.4 模型滞后阶数的选择245

7.3.5 Johansen协整检验统计量246

7.3.6 Johansen协整检验实例247

7.4 伪回归251

7.5 补充内容252

习题及参考答案262

参考文献264

附录A EViews软件快速入门266

A.1 主界面窗口266

A.2 工作文件267

A.3 常用对象269

A.3.1 序列270

A.3.2 方程271

A.3.3 组273

A.3.4 向量自回归274

附录B 实例数据276

附录C R语言函数索引285