应用时间序列分析教学大纲

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1、应用时间序列分析教学大纲课程编号：课程名称：应用时间序列分析英文名称：学时：40（理论）+16（实验）学分：3适用专业：统计学、数学-经济实验班课程性质：选修课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计一、课程教学目标时间序列分析是金融学研究中重要的应用分析工具，通过本课程的学习让学生掌握时间序列分析的基本原理、方法、模型，重点培养学生运用相关软件包进行金融学定量实证分析的能力，为以后的理论应用研究打下坚实的基础。本课程要求学生掌握时间序列分析的基本概念和模型，掌握用时间序列模型进行基本实证分析的方法。二、教学内容及基本

2、要求第一章绪论第一节时间序列分析的一般问题及时间序列的建立（1）了解时间序列的含义及时间序列的主要分类；了解时间序列分析的主要方法及其应用领域；了解时间序列分析与数理统学的主要区别；（2）了解时间序列数据的采集，掌握离群点的检验与处理，理解缺损值的补足方法。第二节确定性时序分析方法概述和几个基本概念（1）理解时间序列的构成因素及几个常用的模型；掌握移动平均法、指数平滑法、时间回归法和季节周期预测法；（2）了解随机过程的概念；理解平稳随机过程、自相关和动态性概念。第二章平稳时间序列模型第一节一阶自回归模型（1）了解一阶自

3、回归模型的特点；理解AR(1)与普通一元线性回归的关系；了解相关序列的独立化过程和AR(1)模型的特例—随机游动。第二节一般自回归模型（1）掌握AR(2)模型的假设和结构；理解一般自回归模型。第三节移动平均模型（1）理解一阶移动平均模型MA(1)和一般移动平均模型。第四节自回归移动平均模型（1）理解ARMA(2,1)模型的基本假设和结构，了解其相关序列的独立化过程及其与AR(1)的区别；（2）了解ARMA(2,1)模型的非线性回归及其其他特殊情形；了解ARMA(n,n-1)模型与ARMA(n,m)模型。第三章ARMA模

4、型的特性第一节格林函数和平稳性（1）理解线性常系数差分方程及其解的一般形式；掌握AR(1)系统的格林函数的形式和AR(1)模型的后移算子表达式。（2）理解AR(1)系统的平稳性及其平稳性条件，了解World分解；掌握ARMA(2,1)系统的格林函数及其平稳性。第二节逆函数和可逆性（1）理解AR(1)模型和ARMA(2,1)模型的逆函数。第三节自协方差函数（1）了解自协方差函数的直观解释和理论依据；（2）理解理论自相关函数和样本自相关函数；理解格林函数和自协方差函数之间的关系；掌握偏自相关函数。第四节自谱（1）了解有限离

5、散傅立叶变换、周期图和频谱的概念；（2）了解平稳过程的谱密度及其与自相关函数的关系；了解ARMA模型的谱密度。第四章平稳时间序列模型的建立第一节模型识别（1）掌握Box-Jenkins的模型识别方法。第二节模型定阶（1）掌握残差方差图定阶法和F检验定阶法；了解自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)定阶法;（2）掌握最佳准则函数定阶法；第三节模型参数估计（1）掌握AR模型、MA模型和ARMA模型参数的相关矩估计；了解模型的最小二乘估计和极大似然估计。第四节模型的适应性检验（1）了解散点图法和估计相关系数法；掌握F

6、检验和卡方检验法。第五节建摸的其他方法（1）掌握Pandit-Wu的建摸方法；了解用长阶自回归法建立近似模型；（2）掌握几个建摸的实例。第五章平稳时间序列预测第一节正交投影预测（几何预测法）（1）了解从几何角度提出预测问题；掌握求解正交投影；第二节条件期望预测（1）了解用模型的逆转形式预测；掌握用模型（即差分方程形式）进行预测；（2）了解ARMA(n,m)模型预测的一般结果及预测的稳定性；。第三节适时修正预测和指数平滑预测（1）理解适时修正预测的方法；（2）掌握指数平滑预测；了解指数平滑与ARMA模型的关系。第六章非平

7、稳时间序列分析第一节非平稳性的检验（1）了解数据图检验法和自相关、偏自相关函数检验法和特征根检验法；（2）掌握参数检验法、逆序检验法和游程检验法。第二节平稳化方法（1）掌握差分和季节差分方法对数据进行平稳化；（2）了解对数变换与差分运算的结合运用。第三节齐次非平稳序列模型（1）了解齐次非平稳的概念；掌握ARIMA模型；理解ARMA(n,m)与ARIMA(n,d,m)的区别与联系；第四节非平稳时间序列的组合模型（1）掌握确定性趋势的判定；（2）了解组合模型的建立。第七章季节性时间序列分析方法第一节简单随机时序模型（1）理

8、解季节时间序列的概念，了解随机季节模型。第二节乘积季节模型（1）理解乘积季节模型的一般形式；了解几个常用的随机季节模型。第三节季节时序模型的建立（1）掌握季节性MA模型的自相关函数及其偏自相关函数；（2）掌握季节性模型的建摸方法。第四节X—11方法简介（1）了解X—11方法的基本思想；掌握X—11方法的实施。第八章传递函数模型第一