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第一章 绪论 1

第一节 时间序列分析的一般问题 1

第二节 时间序列的建立 8

第三节　确定性时序分析方法概述 13

第四节 随机时序分析的几个基本概念 19

本章小结 27

思考与练习 27

第二章 平稳时间序列模型 28

第一节　一阶自回归模型 28

第二节 一般自回归模型 32

第三节 移动平均模型 34

第四节 自回归移动平均模型 36

本章小结 40

思考与练习 41

第三章 ARMA模型的特性 42

第一节　格林函数和平稳性 42

第二节　逆函数和可逆性 65

第三节 自协方差函数 71

第四节 自谱 79

本章小结 86

思考与练习 86

第四章 平稳时间序列模型的建立 88

第一节　模型识别 89

第二节　模型定阶 92

第三节　模型参数估计 98

第四节　模型的适应性检验 101

第五节　Pandit-Wu建模方法 104

第六节 建模实例 106

本章小结 111

思考与练习 111

第五章 平稳时间序列预测 113

第一节　条件期望预测 114

第二节　预测的三种形式 114

第三节　预测值的适时修正 122

本章小结 124

思考与练习 124

第六章 趋势模型 126

第一节 趋势性时间序列的重要特征 126

第二节 随机时间序列的趋势性检验 128

第三节　平稳化方法 131

第四节　趋势模型 133

本章小结 140

思考与练习 140

第七章 季节模型 142

第一节 季节时间序列的重要特征 142

第二节 季节性时间序列模型 144

第三节　季节性检验 146

第四节 季节时间序列模型的建立 157

第五节 X-11方法简介 159

本章小结 173

思考与练习 175

第八章 条件异方差模型 177

第一节　条件异方差模型 178

第二节 条件异方差模型的建立 182

第三节　几种扩展模型 191

本章小结 196

思考与练习 197

第九章 传递函数模型 198

第一节　模型简介 198

第二节　传递函数模型的识别 202

第三节 传递函数的拟合与检验 212

第四节 干预模型 217

本章小结 224

思考与练习 225

第十章 异常值分析 227

第一节 含异常值的ARIMA模型 228

第二节　异常值的检测 230

第三节 异常值分析的实例 233

本章小结 234

思考与练习 234

参考文献 235

附录 236

附录A　X-11报表与说明 236

附录B　数据资料 239

附录C　统计表 246