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时间序列分析教学大纲

一、课程简介

时间序列分析是一门研究时间序列数据的统计学方法。本课程旨在

介绍时间序列的基本概念、常用模型和方法，以及如何应用它们进行

实际数据分析和预测。通过本课程的学习，学生将能够掌握时间序列

分析的基本理论和实践技巧。

二、课程目标

1.理解时间序列的基本概念和性质；

2.掌握时间序列数据的可视化方法；

3.学会构建和评估时间序列模型；

4.熟悉时间序列预测的方法和技巧；

5.能够独立进行时间序列数据的分析和预测。

三、教学内容

1.时间序列基础知识

时间序列的定义和特点-

常见时间序列数据的来源和应用领域-

2.时间序列数据的可视化

绘制时间序列图-

分析序列的趋势和周期性-

3.平稳时间序列分析

平稳时间序列的概念和性质-

-自相关与偏自相关函数的计算

-白噪声检验和序列平稳性检验

4.ARMA模型

-自回归模型AR(p)的原理和应用

移动平均模型-MA(q)的原理和应用

-ARMA(p,q)模型的建模和识别

5.季节性时间序列分析

季节性时间序列的特点和分类-

季节性分解和季节性调整的方法-

季节性-ARMA模型的建模和识别

6.时间序列预测

简单移动平均法和指数平滑法-

-ARIMA模型和季节性ARIMA模型

模型的参数估计和预测效果评估-

7.高级时间序列模型和方法

-ARCH/GARCH模型及其应用

面板数据的时间序列分析方法-

-VAR模型和VARMA模型的建模和预测

四、教学方法

1.理论讲授：通过授课介绍时间序列分析的基本理论和方法；

2.实例分析：以真实数据为例，进行时间序列分析和预测的实践；

3.计算机实验：使用统计软件进行时间序列数据分析的实验；

4.讨论交流：组织学生进行小组讨论，分享和交流分析结果和思路。

五、考核方式

1.平时表现（20%）：包括课堂参与、作业完成情况等；

2.期中考试（30%）：考察对基本概念和模型的理解和应用能力；

3.实验报告（20%）：根据实验结果书写报告和分析；

4.期末论文（30%）：选取一个时间序列数据进行分析和预测，并

撰写论文。

六、参考教材

1.Box,G.E.P.,Jenkins,G.M.,Reinsel,G.C.,Ljung,G.M.(2015).

Timeseriesanalysis:forecastingandcontrol.Wiley.

2.Cowpertwait,P.S.,Metcalfe,A.V.(2008).Introductorytimeseries

withR.Springer.

3.Enders,W.(2014).Appliedeconometrictimeseries.Wiley.

七、备注

本教学大纲仅为参考，具体教学内容和安排以实际情况为准。教师

可根据学生的实际需求和课程进度进行适当调整和补充。