时间序列分析

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时间序列分析

                                                  --周仕君

  • 第一章:时间序列分析简介
  1. 时间序列的产生和定义
  2. 描述性时序分析
  3. 统计时序分析
  4. 时间序列分析的发展历史
  5. 软件-r语言

 

  • 第二章:时间序列的预处理
  1. 概率分布与随机过程特征量
  2. 平稳时间序列的定义与性质
  3. 平稳性检验
  4. 纯随机序列与白噪声
  5. 纯随机性检验
  6. 案例-r语言实现
  • 第三章:平稳时间序列分析
  1. 方法性工具(差分,延迟算子,线性差分方程)
  2. ARMA模型性质(AR/MA/ARMA)
  3. 平稳序列建模-识别、定阶、估计
  4. 模型检验与优化
  5. 序列预测
  6. 案例-r语言实现
  • 第四章:非平稳序列的确定性分析
  1. 时间序列的分解(wold/cramer分解定理)
  2. 确定性因素分解
  3. 趋势分析(拟合法,平滑法)
  4. 季节效应分析
  5. 综合分析
  6. X-11过程
  7. 案例-r语言实现
  • 第五章:非平稳序列的随机性分析
  1. 差分运算
  2. ARIMA模型(结构,性质,建模,预测)
  3. 疏系数模型和季节模型
  4. 残差自回归模型
  5. 异方差的性质与方差齐性变换
  6. 条件异方差模型(ARCH/GARCH)
  7. 案例-r语言实现

 

  • 第六章:多元时间序列分析
  1. 平稳多元时间序列建模
  2. 虚假回归
  3. 单位根检验(DF/ADF/PP检验)
  4. 协整
  5. 向量误差修正模型(VEC)
  6. 案例-r语言实现

授课教师

班主任

小象训练营班主任