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附件5-1
ADDINCNKISM.UserStyle《时间序列分析》课程教学大纲
(理论课程·2023版)
一、课程基本信息
课程号
0323S06003
开课单位
经济学院
课程名称
(中文)时间序列分析
(英文)timeseriesanalysis
课程性质
必修
考核类型
考试
课程学分
3
课程学时
51+15
课程类别
专业发展课(专业核心课)
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、计量经济学等。
适用专业(类)
统计学
二、课程描述及目标
(一)课程简介
《时间序列分析》课程是统计学专业的一门学科基础课程,旨在通过理论教学与实践操作训练,使学生掌握时间学列分析的基础知识、应用原理,具备基本时间序列分析基本方法,时间序列数据分析能力,了解基本概念,为均衡分析、经济预测等领域的应用奠定必要的方法和理论基础。
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。时间序列分析在统计学领域具有重要的作用,主要表现如下:1.可为分析社会经济现象的发展速度、发展趋势及变化规律提供基本统计数据;2.通过计算分析指标,可研究社会经济现象的变化方向、速度及结果;3.对若干相互关联的时间序列进行研究,可以揭示现象之间的联系程度及动态演变关系;4.可以通过时间序列建立数学模型,用于揭示现象的变化规律并对现象的未来发展作出预测。总之。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。
(二)教学目标
本课程拟达到的教学目标:让学生能够分析经济现象,运行机制,经济预测,宏观经济政策评价等。要求学生学会建模方法,如何建模;能够看懂相关理论并从统计角度理解概念,理清证明思路,同时也将为学生后续的学习与实践打下重要的方法论基础。
通过本课程的学习,要求学生打到如下目标:
课程目标1:学生掌握时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法
课程目标2:学生对时间序列的应用理论和方法有基本的了解
课程目标3:学生应能够基于时间序列的基本方法,运用相应的数据分析软件处理简单的时间序列数据,解决实际应用问题。
课程目标4:具有将时间序列分析方法应用到社会科学研究领域的能力,能够通过建立时间序列分析模型对经济社会现象进行预测。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
1-3:掌握现代统计学的基本分析方法与分析技术;
课程目标1
20
2-1:具备运用数量分析方法和现代技术手段进行社会经济调查、经济分析和实际操作的能力,具有综合运用专业知识分析和解决问题的能力;
课程目标2
30
2-4:具有运用文理工交叉学科思维、开阔视野和创造性思维开展科学研究和创业就业的能力,具有较强的沟通能力和团队合作能力。
课程目标3
30
3-5:具有融合大数据、计算机、数学等交叉学科知识的现代统计学思维和深厚统计学理论素养,热爱统计事业。
课程目标4
20
四、教学方式与方法
课堂讲授、实验演示与实验法相结合
五、教学重点与难点
(一)教学重点
平稳时间序列、非平稳时间序列、多元时间序列、脉冲响应函数、协整理论、格兰杰因果关系检验、VAR模型、GARCH模型族
(二)教学难点
脉冲响应函数、协整理论、格兰杰因果关系检验、GARCH模型族
六、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求
学时
教学
方式
对应课程目标
1
第1章时间序列分析简介
时间序列分析的基本概念、数据及研究范畴。
3
讲授
课程目标1
2
第2章时间序列分析软件介绍
Eviews,stata,gauss使用简介及综合介绍
3
讲授
课程目标1
3
第3章差分方程、滞后运算及动态模型
一阶差分方程、动态乘数及脉冲响应乘数
6
讲授
课程目标1
4
第4章平稳AR模型
基本概念、AR(1)、AR(2)、AR(p)
3
讲授
课程目标1
5
第5章平稳ARMA模型
移动平均过程、自回归过程、偏自相关函数,ARMA模型的建立与估计。
6
讲授
课程目标1
6
第6章序列相关性检验
DW检验、LM序列相关性检验。
3
讲授
课程目标1
7
第7章预测理论与应用
基于MA、AR模型的预测与预测准确性指标。
3
讲授
课程目标1
8
第8章非平稳时间序列模型
确定性趋势模型、随机趋势模型、去除趋势的方法。
3
讲授
课程目标2
9
第9章单位根检验法
DF检验、ADF检验与其他单位根检验方法
3
讲授
课程目标2
10
第10章向量自回归(VAR)模型
模型介绍、模型的相关检验、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数
9
讲授
课程目标3
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