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時間序列分析是在工程技術領域和金融領域都有眾多應用的理論和方法。隨著我國的科技和經(jīng)濟發(fā)展，時間序列分析正變得越來越重要。本書是高等院�！皯脮r間序列分析”課程的教材，是“北京大學數(shù)學教學系列叢書”《應用時間序列分析》的第二版，較系統(tǒng)地講授了應用時間序列分析的基本理論、方法及其應用，目的是使學生對時間序列分析的內(nèi)容和方法有基本的了解，能夠用時間序列分析的基本方法處理簡單的時間序列數(shù)據(jù)。全書共分十章，內(nèi)容主要包括：時間序列的分解、平穩(wěn)序列、線性平穩(wěn)序列、ARMA模型、時間序列的預報、潛周期模型、條件異方差模型、加窗譜估計和多維平穩(wěn)序列介紹。每章配有適量習題和部分計算機作業(yè)。為適應我國金融領域的快速發(fā)展，本書第二版增加了條件異方差模型、單位根檢驗、t分布白噪聲、時間序列的采樣定理等內(nèi)容，進一步提升了本書的實用性。本書可作為理工類高年級本科生課程或其他學科類研究生課程的教材或教學參考書，也可以作為相關應用工作者的參考書。學習本書的先修課程是高等數(shù)學和概率統(tǒng)計。

第一章時間序列 1.1 時間序列的分解 1.2 平穩(wěn)序列 1.3 線性平穩(wěn)序列和線性濾波 1.4 正態(tài)時間序列和隨機變量的收斂性 1.5 嚴平穩(wěn)序列及其遍歷性 1.6 Hilbert 空間中的平穩(wěn)序列 1.7 平穩(wěn)序列的譜函數(shù) 1.8 離散譜序列及其周期性第二章自回歸模型 2.1 推移算子和常系數(shù)差分方程 2.2 自回歸模型 2.3 AR 序列的譜密度和Yule-Walker 方程 2.4 平穩(wěn)序列的偏相關系數(shù)和Levinson 遞推公式 2.5 AR 序列舉例第三章滑動平均與自回歸滑動平均模型 3.1 滑動平均模型 3.2 自回歸滑動平均模型 3.3 廣義ARMA 模型和ARIMA 模型第四章數(shù)學期望和自協(xié)方差函數(shù)的估計 4.1 數(shù)學期望的估計 4.2 自協(xié)方差函數(shù)的估計 4.3 白噪聲檢驗 4.4 單位根檢驗第五章時間序列的預測 5.1 最佳線性預測的性質 5.2 平穩(wěn)序列的Wold 表示 5.3 時間序列的遞推預測 5.4 ARMA 序列的遞推預測第六章ARMA 模型的參數(shù)估計 6.1 AR 模型的參數(shù)估計 6.2 MA 模型的參數(shù)估計 6.3 ARMA 模型的參數(shù)估計 6.4 求和ARIMA 模型的參數(shù)估計 6.5 季節(jié)ARMA 模型的參數(shù)估計第七章潛周期模型及參數(shù)估計 7.1 潛周期模型 7.2 參數(shù)估計第八章條件異方差模型 8.1 資產(chǎn)收益率 8.2 ARCH 模型 8.3 ARCH 模型的平穩(wěn)解 8.4 ARCH 模型的參數(shù)估計 8.5 GARCH 模型第九章時間序列的譜估計 9.1 隨機積分 9.2 平穩(wěn)序列的譜表示 9.3 平穩(wěn)序列的周期圖 9.4 加窗譜估計 9.5 加窗譜估計的比較第十章多維時間序列 10.1 多維平穩(wěn)序列 10.2 數(shù)學期望和自協(xié)方差函數(shù)的估計 10.3 多維AR 序列 10.4 多維平穩(wěn)序列的譜分析附錄1 部分定理的證明附錄2 時間序列數(shù)據(jù) 部分習題參考答案和提示名詞索引參考文獻

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