《时间序列分析》大纲08版

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1、《时间序列分析》课程教学大纲一、课程简介【课程编号】：735105【开课对象】：四年制本科，统计专业【学分13【总学时】48【先修课程】：微观经济学、宏观经济学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、统计学基础二、课程教学目的和课程性质时间序列分析是推断统计学的一个重要分支，是利用随机数学的方法分析随时间变化的随机数据序列的统计规律性，其内容包括构建模型、参数估计及最佳预测与控制等。时间序列分析在经济学、社会科学领域以及自然科学领域均得到了十分广泛的应用。随着计算机技术的发展与普及，时间序列分析将日益发挥更加重要的作用。学好时间序列分析已成为对统计学专业本科生的基本要求，同时也将为学生后

2、续的学习与实践打下重要的方法论基础。三、课程教学要求学生在本门课程中应学会一下内容：通过本课程的学习，让学生试图借助计算机的存储功能和计算功能来抽象掉其深奥的数学理论和复杂的运算，通过建模练习来掌握时间序列分析的基本思路和方法。第一分时间序列分析简介（一》教学要求1、理解时间序列的意义。2、理解时间序列分析两大类分析方法。3、了解时间序列分析软件。(:二》重点、难点1、重点：时间序列分析软件使用。2、难点：时间序列分析两大类分析方法。第二部分时间序列的预处理(-)教学要求1、理解平稳时间序列的定义。2、掌握平稳时间序列的统计性质。3、熟练掌握平稳性的检验(时序图检验、自相关图检验)。4

3、、理解白噪声序列的定义及性质5、熟练掌握纯随机性的检验(假设条件、检验统计量)(:二》重点、难点1、重点：自相关图检验。2、难点：纯随机性的检验统计量。第三部分平稳时间序列模型的性质《一》教学要求1、了解线性常系数差分方程及其解的一般形式。2、掌握AR模型的平稳性判别方法，熟练掌握AR模型的统计性质。3、掌握MA模型的可逆性判别方法，熟练掌握MA模型的统计性质。4、掌握ARMA模型的平稳条件和可逆条件，理解ARMA模型的统计性质。《二》重点、难点1、重点：AR模型平稳性的判别方法、MA模型可逆性的判别方法。2、难点：AR模型、MA模型、ARMA模型的统计性质。第四部分平稳时间序列建模与

4、预测(-)教学要求1、熟练掌握平稳时间序列的建模方法和步骤2、掌握时间序列的预测，理解修正预测。(:二》重点、难点1、重点：平稳时间序列的建模方法和步骤。2、难点：时间序列的预测、修正预测。第五部分非平稳时间序列的确定性分析(-)教学要求1、了解时间序列的Wold分解和Cramer分解。2、掌握时间序列确定性因素分解。3、熟练掌握时间序列的趋势分析(曲线拟合、平滑法)。4、掌握模型季节效应分析的基本思想和具体操作步骤。5、掌握复杂序列的综合分析方法。6、了解X-11过程的思想方法和具体步骤。《二》重点、难点1、重点：时间序列的趋势分析。2、难点：复杂序列的综合分析方法。第六部分非平稳序

5、列的随机分析(一》教学要求1、了解差分运算的实质，掌握差分方式的选择，理解过差分问题。2、熟练掌握ARIMA模型的结构，理解ARIMA模型的性质。3、熟练掌握ARIMA模型建模的具体步骤。4、掌握ARIMA模型预测方法，掌握疏系数模型的处理方法。5、掌握利用ARIMA模型对具有季节效应的序列建模。6、熟练掌握残差自相关检验。7、理解异方差的概念及性质，学会判断异方差性，理解方差齐性变换。8、掌握条件异方差模型。《二》重点、难点1、重点：ARTMA模型建模。2、难点：条件异方差模型。第七部分多元时间序列分析(-)教学要求1、掌握平稳多元时间序列建模。2、理解虚假回归的意义，掌握单位根检验

6、方法。3、理解协整检验的概念，掌握协整检验方法和具体步骤。4、理解误差修正模型，掌握构造误差修正模型的方法。《二》重点、难点1、重点：平稳多元时间序列建模。2、难点：单位根检验方法、协整和误差修正模型。、学时分配章节内容课时第一章时间序列分析简介2第二章时间序列的预处理4+2第三章平稳时间序列模型的性质4+2第四章平稳时间序列建模与预测6+4第五章非平稳时间序列的确定性分析6+4第六章非平稳时间序列的随机分析6+4第七章多元时间序列分析2+2合计30+18总学时：48学时。其中授课30学时，上机18学时。五、教材使用教材：《时间序列分析》易丹辉主编中国人民大学出版社2011年1月参考教

7、材：1、王燕：《应用时间序列分析》，中国人民大学出版社，2008年（第2版）。2、王振龙、胡永宏：《应用时间序列分析》，科学出版社，2007年。3、潘红宇：《时间序列分析》，对外经济贸易大学出版社，2006年。4、何书元：《应用时间序列分析》，北京大学出版社，2003年。5、Box、Jenkins：《时间序列分析:预测与控制现代外国统计学优秀著作译丛》，中国统计出版社，1997年。6、顾岚：《时间序列在经济中的应用》，中国人民大学出版社，199