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随机过程与时间序列分析

发布时间:2017-11-27 14:14    浏览次数:    来源:

随机过程与时间序列分析

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2011-11-18 17:26

课程

名称

随机过程与时间序列分析

英文

名称

Time Series Analysis

课程

代码

A1006031M

 

3

48

开课 时间

□春季

□秋季

课程*

类别

(2)

开课

单位

数学与计量经济学院

任课教师

(姓名、职称)

罗汉,教授

面向

专业

概率论与数理统计

考核

方式

□考试

□考查

预修

课程

概率论与数理统计、矩阵代数、差分方程

教学

目的

要求

时间序列分析是一种根据动态数据特征揭示系统动态结构和规律的统计方法,是统计学的一个重要分支。本课程以经济时间序列为主要研究对象,通过教学,使学生了解时间序列分析在经济理论研究和实际工作中的应用,掌握时间序列分析的基本理论与方法,了解时间序列分析的最新发展,学会时间序列数据的动态建模及其应用。掌握EviewsSPSS软件时间序列分析的计算。

教学

内容

(1)时间序列的一般问题。时间序列的建立,确定性时间序列模型,随机时间序列分析的基本概念。

(2)平稳时间序列模型及其特性。噪声序列,线性过程,自回归移动平均ARMA模型,ARMA模型的等价形式及其特性,模型参数的平稳域与可逆域,ARMA模型的自协方差函数与逆自协方差函数及其特征,ARMA模型的偏相关函数与逆偏相关函数及其特征。

(3)平稳时间序列模型的建立。ARMA模型的识别,ARMA模型的定阶,ARMA模型参数的矩估计,ARMA模型的参数的精估计,ARMA模型的适应性检验,建模的其他方法(Pandit-Wu法,长阶自回归法)

(4)平稳时间序列模型的预报。平稳线性最小均方误差预报,ARMA序列的新息预报,条件期望预报,适时修正预测。

(5)非平稳时间序列分析。非平稳性的检验,平稳化的方法,齐次非平稳序列ARIMA模型,非平稳时间序列的组合模型。

(6)季节性时间序列分析方法。随机季节时序模型,乘积季节模型,季节时序模型的建立。

主要

参考

书目

1.王炜炘等.应用时间序列分析.广西师范大学出版社,1999.

2.王振龙.时间序列分析.中国统计出版社, 2000. 

3.杜金观等.时间序列分析-建模与预报.安徽教育出版社,1994.

4J.D.Hamilton. Time Series Analysis. Princeton University Press. 1994.