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c14-时间序列分析入门
时间序列分析入门;主要内容;一. 确定性时间序列模型;确定性时间序列模型;(1) 滑动平均模型;(2) 加权滑动平均模型;(3) 二次滑动平均模型;(4) 指数平滑模型;二. 随机时间序列模型及其性质;1. 随机时间序列;(1) 随机过程与随机序列;随机序列的现实;(2) 时间序列的统计性质(特征量);时间序列的统计性质;时间序列的统计性质;2. 平稳时间序列;t;平稳序列的特性;自相关函数的估计;平稳序列的判断;一类特殊的平稳序列 ——白噪声序列;3. 随机时间序列模型;(1) 自回归模型及其性质;① 自回归模型的定义;② (一阶)自回归序列平稳的条件;AR(1)平稳的条件;AR(1)平稳的条件;③ AR(p)的自相关函数;AR(p)的自相关函数;例：求AR(1)的自相关函数;例： AR(2)的自相关函数;AR(p) 自相关函数的拖尾性;举例;的序列;④ 偏自相关函数;⑤ AR(p)的滞后算子形式;(2) 移动平均模型及其性质;① 移动平均模型的定义;② MA(1) 的???相关函数;MA(q) 的自相关函数;举例;的序列;③ 滞后算子形式;AR(p)与MR(q)的比较;(3) 自回归移动平均模型;① 自回归移动平均模型;② ARMA(p,q)的性质;ARMA(1,1)的自相关函数;ARMA(1,1)的自相关函数;③ 滞后算子形式;性质总结;三. 时间序列模型的估计和预测;1.模型识别与参数估计;模型识别;(1) 模型识别;(2) 模型参数估计;① AR(p)的最小二乘估计;② ARMA(p,q)的最小二乘估计;(3) 模型阶数的确定;模型阶数的确定——ARMA(p,q);(4) 模型的检验;2. 时间序列模型预测;时间序列模型预测;时间序列模型预测;四.非平稳时间序列与协整;非平稳时间序列举例;(1)单整;单整自回归移动平均模型;(2)虚假回归;虚假回归的原因;(3)协整;协整的经济含义是什么？;(4)误差修正模型
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