商品簡介
《21世紀統計學系列教材：應用時間序列分析（第3版）》選擇的應用軟件是SAS。在SAS系統中有一個專門進行計量經濟與時間序列分析的模塊：SAS/ETS（Econometric&TimeSeries）。同時，由於SAS系統具有一流的數據倉庫功能，因此在進行海量數據的時間序列分析時具有其他統計軟件無可比擬的優勢。
為了幫助同學們在學習理論知識的同時熟練地掌握SAS／ETS軟件的操作和分析技巧，《21世紀統計學系列教材：應用時間序列分析（第3版）》在每一章後面都有一小節的內容詳細介紹本章的分析方法在SAS軟件上的實現。為使同學們更好地學習和操作，《21世紀統計學系列教材：應用時間序列分析（第3版）》所有例題的數據、習題數據、例題的操作程序及上機指導程序都放在人大經管在線上，讀者可免費下載。為了便於教師上課，本書特別製作了課件（PPT）及簡要的習題參考答案，教師可上人大經管在線下載使用。．
目次
第1章 時間序列分析簡介
1.1 引言
1.2 時間序列的定義
1.3 時間序列分析方法
1.3.1 描述性時序分析
1.3.2 統計時序分析
1.4 時間序列分析軟件
1.5 習題
1.6 上機指導
1.6.1 SAS操作界面
1.6.2 創建時間序列SAS數據集
1.6.3 時間序列數據集的處理
第2章 時間序列的預處理
2.1 平穩性檢驗
2.1.1 特徵統計量
2.1.2 平穩時間序列的定義
2.1.3 平穩時間序列的統計性質
2.1.4 平穩時間序列的意義
2.1.5 平穩性的檢驗
2.2 純隨機性檢驗
2.2.1 純隨機序列的定義
2.2.2 白噪聲序列的性質
2.2.3 純隨機性檢驗
2.3 習題
2.4 上機指導
2.4.1 繪製時序圖
2.4.2 平穩性與純隨機性檢驗
第3章 平穩時間序列分析
3.1 方法性工具
3.1.1 差分運算
3.1.2 延遲算子
3.1.3 線性差分方程
3.2 ARMA模型的性質
3.2.1 AR模型
3.2.2 MA模型
3.2.3 ARMA模型
3.3 平穩序列建模
3.3.1 建模步驟
3.3.2 樣本自相關係數與偏自相關係數
3.3.3 模型識別
3.3.4 參數估計
3.3.5 模型檢驗
3.3.6 模型優化
3.4 序列預測
3.4.1 線性預測函數
3.4.2 預測方差最小原則
3.4.3 線性最小方差預測的性質
3.4.4 修正預測
3.5 習題
3.6 上機指導
3.6.1 模型識別
3.6.2 參數估計
3.6.3 序列預測
第4章 非平穩序列的確定性分析
4.1 時間序列的分解
4.1.1 Wold分解定理
4.1.2 Cramer分解定理
4.2 確定性因素分解
4.3 趨勢分析
4.3.1 趨勢擬合法
……
第5章 非平穩序列的隨機分析
第6章 多元時間序列分析
附錄1
附錄2
附錄3
參考文獻．
