图书介绍
时间序列分析与SAS应用 第2版PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 肖枝洪，郭明月编著 著
- 出版社： 武汉：武汉大学出版社
- ISBN：9787307095229
- 出版时间：2012
- 标注页数：219页
- 文件大小：8MB
- 文件页数：228页
- 主题词：时间序列分析－教材；统计分析－应用软件，SAS－教材
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时间序列分析与SAS应用 第2版PDF格式电子书版下载
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图书目录
1时间序列的基本知识1
1.1时间序列概念1
1.2 SAS介绍5
1.2.1 SAS的显示管理系统5
1.2.2 SAS的程式结构6
1.2.3 SAS程式的输入及运行6
1.2.4 DATA语句8
1.2.5 CARDS语句8
1.2.6 INPUT语句9
1.2.7 PROC语句9
1.2.8 PRINT过程10
1.3时间序列的平稳性13
1.3.1统计特征13
1.3.2时间序列的平稳性14
1.3.3严平稳与宽平稳的关系15
1.3.4样本均值、方差、自协方差与自相关函数16
1.3.5平稳时间序列的意义18
1.4异常点检验与缺省值的补足18
1.4.1时间序列数据的采集18
1.4.2异常点的检验与处理19
1.4.3缺省值的补足20
1.5平稳性检验21
1.6纯随机性检验28
1.7方差的同质性检验33
1.7.1方差的同质性检验33
1.7.2方差的稳定性转换35
1.8差分运算与后移算子38
1.8.1差分运算38
1.8.2后移算子41
习题142
2平稳时间序列44
2.1 AR（p）模型44
2.1.1 p阶自回归模型44
2.1.2 p阶自回归模型的统计特性49
2.2 MA模型58
2.2.1 q阶移动平均模型58
2.2.2移动平均模型的统计特性59
2.3 ARMA模型（Auto Regression Moving Average Model）65
2.3.1 ARMA（p，q）模型65
2.3.2 ARMA（p，q)模型的统计特性66
2.4 ARMA模型的识别与参数估计77
2.4.1模型的初步识别78
2.4.2模型定阶81
2.4.3模型参数估计88
2.4.4模型的适应性检验和参数的显著性检验96
2.5平稳时间序列的预测98
2.6实例分析（I）104
习题2109
3非平稳时间序列的确定性分析112
3.1时间序列的分解112
3.1.1 Cramer分解定理112
3.1.2确定性因素分解113
3.2长期趋势分析及预报114
3.2.1平滑法115
3.2.2趋势拟合法119
3.3季节变动分析及预报125
3.3.1季节变动及其测定目的125
3.3.2季节变动分析及预测的原理与方法125
3.4 X—11方法简介134
3.4.1 X—11方法的基本思想135
3.4.2 X—11方法135
习题3142
4 ARIMA模型145
4.1平稳化方法145
4.1.1差分运算的实质145
4.1.2平稳化方法146
4.1.3过差分152
4.2 ARIMA（p,d,q）模型153
4.2.1 ARIMA（p,d,q）模型153
4.2.2 ARIMA（p,d,q）模型的参数估计与预报155
4.3实例分析（Ⅱ）163
4.4条件异方差模型168
4.4.1模型介绍169
4.4.2拟合模型171
习题4179
5传递函数模型184
5.1传递函数模型184
5.2传递函数模型的识别185
5.3干预模型201
5.4协整206
5.4.1单整及其检验（Integration）206
5.4.2协整及其检验（Cointegration）210
5.4.3误差修正模型（ECM）212
习题5214
附表217
参考文献219