《时间序列分析》课程教学大纲

1、时间序列分析Time Series Analysis一、课程基本情况课程属性：专业主干课课程学分： 3 学分课程总学时： 48 学时（讲课：36 学时，上机： 12 学时）课程性质：必修开课学期：第5学期先修课程：概率统计、随机过程适用专业： 统计学教 材：应用时间序列分析，中国人民大学出版社（第三版），王燕编，2012年12月出版。开课院系：数学与统计学院统计系二、课程性质、教学目标和任务课程性质: 本课程授课对象是统计学专业普通本科生，本课程是统计学专业的核心课程之一，作为专业方向主干课程和考试课程列入有关各专业的教学计划。教学目标: 本课程是为使学生掌握时间序列分析的基本知识和基本方法，

2、培养学生运用时间序列分析的知识和方法来分析、拟合及预报时间序列的基本能力，并为实际问题的解决提供有效的方法。教学任务: 使学生掌握平稳和非平稳时间序列分析的AIAMA模型，自回归条件异方差模型(GARCH),单位根检验和协整理论，了解时间序列分析的其它有关分析方法。本课程的学习还使学生能熟练运用专业统计软件SAS和R对实际数据进行操作。培养学生进一步学习和应用时间序列分析理论、方法的基础和能力。三、教学内容和要求1、第一章时间序列分析简介（2学时）1.1引言 1.2时间序列的定义了解：时间序列分析方法在现实生活中的应用；掌握：时间序列的定义；1.3时间序列分析方法了解：时间序列分析基本原理；理

3、解：时间序列分析方法；1.4时间序列分析软件熟悉SAS软件和R软件上机的简单操作技巧；重点：时间序列的概念和分析方法及常用软件难点：时间序列分析的的思想2、第二章时间序列的预处理（4学时）2.1 平稳性检验（2学时）掌握：时间序列的常用统计量理解：平稳时间序列的定义和检验方法；了解：平稳时间序列的统计性质和白噪声序列的性质；2.2 纯随机性检验理解：纯随机序列的概念和性质掌握：白噪声检验的统计量及方法。（2学时）熟悉：绘制时序图、平稳性检验以及白噪声检验的SAS实现和R实现；重点：时间序列平稳性和白噪声检验难点：检验平稳性和白噪声3、第三章平稳时间序列（10学时）3.1方法性工具（1学时）掌握

4、：差分运算、延迟算子理解：线性差分方程的概念及其解的性质3.2 ARMA模型的性质（3学时）掌握:AR模型、MA模型、ARMA模型的结构，以及其平稳性、可逆性、因果性的概念及其条件；掌握它们的自相关、偏自相关函数的特点及计算方法；理解：上述几类模型之间的关系33 平稳序列建模（4学时）掌握：平稳模型建模的基本步骤；掌握：模型的识别方法；理解：模型参数估计方法以及检验方法的基本原理；理解：模型优化的思想和几个准则；3.4 序列预测（2学时）理解：预测的方法；熟悉：平稳时间序列的建模的SAS实现及R实现；重点：平稳模型的性质及建模和预测方法，包括几种不同结构其自相关函数和偏相关函数的特征。难点：识

5、别模型，几类不同模型的平稳性、可逆性、因果性特征。4 第四章非平稳时间序列分析（6学时）4.1 时间序列的分解，4.2 确定性因素分解，4.3 趋势分析、4.4 季节性效应分析、4.5 综合分析（2学时）了解：Wold分解和Cramer分解，确定性因素分解的几个部分和模型掌握：趋势拟合和平滑的方法理解：季节性效应分析的方法掌握：综合分析实际问题5.1 差分运算，5.2 ARIMA模型（2学时）掌握：ARIMA模型的结构和性质及其建模与预测方法理解：季节模型、乘积型模型5.3 残差自相关模型，ARIMAX模型（2学时）理解：ARIMA模型、季节模型、乘积季节模型、ARIMAX模型以及这几类模型之

6、间的关系；熟悉：非平稳序列平稳化的方法、干预序列预白噪声方法、非平稳序列ARIMA模型和乘积型模型以及ARIMAX模型建模的软件实现；掌握：非平稳序列、季节性时间序列以及带有干预序列时间序列的建模和预测的方法；重点：ARIMA模型，ARIMAX模型的建模难点：模型的建立与优化5 第五章条件异方差模型（6学时）（1）初步了解带有确定性趋势的自回归模型和条件异方差模型在实际中的应用。（2）了解模型参数估计和预测的基本原理；（3）理解条件异方差检模型及其扩展（ARCH,GARCH）的基本思想；（4）掌握确定性趋势的自回归模型和条件异方差模型建模的软件实现；（5）掌握带有确定性趋势的序列以及带有异方差

7、序列的建模和预测的方法。重点：自回归条件异方差模型的基本结构及其建模难点：异方差效应检验及模型建立6 第六章多元时间序列分析（8学时）（1）初步了解多维ARMA模型和状态空间模型在实际中的应用；（2）了解多维时间序列的定义和性质；（3）掌握时间序列的单位根检验的思想步骤；（4）掌握协整的思想和协整检验的方法。（4）熟悉多维ARMA模型、单位根检验及协整检验的软件实现。重点：单位根检验和协整检验难点：单位根检验的ADF检验，协整检验的两步法以及误差修正模型四、课程考核（1）作业和报告：作业：6 次；课程设计论文： 1 篇（2）考核方式：闭卷考试、开卷考试、课程论文等（3）总评成绩计算方式：（平时

8、成绩、实验成绩、期中考试成绩和期末考试成绩等综合计算）五、参考书目1、时间序列分析, 预测与控制，中国统计出版社，Box,G.E.P. and Jenkins,G.M. and Reinsel,G,C，1997；2、SAS系统SAS/ETS软件使用手册，中国统计出版社，高惠璇等，1998；3、Robert H. Shumway，David S. Stoffer(2011),Time Series Analysis and Its Applications With R Examples。Third edition4、Jonathan D. Cryer , Kung-Sik Chan.(2008)