时间序列分析课程考核大纲.docx

时间序列分析课程考核大纲一、适应对象修读完本课程规定内容的信息与计算科学专业的学生。二、考核目的本课程主要考核评价学生对时间序列分析方法的基本概念、基础知识、基本理论的掌握 情况，考核学生能否正确掌握时间序列分析方法，并考查学生理论联系实践，运用理论和方 法并使用相关软件解决实际问题的能力。三、考核形式与方法考核形式分为平时考查与期末考试，平时考查主要针对学生完成作业与考勤，作业评阅 分A、B、C三等，考勤主要针对无故旷课；期末考试为开卷，考试时间为100分钟。四、课程考核成绩构成期评成绩=平时考查成绩(30%) +期末开卷考试(70%)。平时考查成绩采用扣分制，考勤与作业各占平时成绩的60%和40%；满勤及每次作业 在B等以上可评定为总分值100分；缺勤1课时扣3分，缺勤累计最多扣60分，缺交作业一 次扣5分，缺交作业累计最多扣40分。五、考核内容与要求第1章时间序列分析简介考核内容：时间序列的定义，时间序列分析方法。考核要求：理解时间序列的定义。第2章时间序列的预处理考核内容：平稳性检验，纯随机性检验。考核要求：掌握时间序列的均值、自协方差函数和自相关系数的概念和性质；理解并掌握严平 稳、宽平稳的定义、意义以及二者的关系；掌握宽平稳的判别方法；理解白噪声序列 的定义及判别方法。第3章平稳时间序列分析考核内容：方法性工具，ARMA模型的性质，平稳序列建模，序列预测。考核要求：掌握线性差分方程的定义、通解的结构；重点掌握常见AR(1)模型和AR(2)模型；重点掌握MA(1)序列和MA(2)序列的自协方差函数和偏相关系数：了解AR(p)序列和 MA(q)序列的对偶关系；掌握自回归滑动平均(ARMA(p,q)模型和日回归滑动平均 (ARMA(p,q)序列的概念及其自协方差函数的性质：重点掌握ARMA(1,1)序列的自协方 差函数和偏相关系数；掌握平稳序列的建模方法和参数估计方法。第4章非平稳序列的随机分析考核内容：时间序列的分解，差分运算，ARIMA模型，残差自回归模型，异方差的性质，方 差齐性变换，条件异方差模型。考核要求：理解并掌握Wold分解定理和Cramer分解定理；理解差分运算，掌握ARIMA模型、 残差自回归模型、异方差的性质、方差齐性变换，分析的建模方法和基本步骤。第5章非平稳序列确实定性分析考核内容：确定性因素分解，季节调整模型，季节效应分析，指数平滑预测模型。考核要求：掌握确定性因素分解的加法模型和乘法模型；重点掌握趋势分析的线性拟合法和移 动平均法：掌握季节效应分析的基本步骤。