应用时间序列分析大纲3.docx

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1、应用时间序列分析教学大纲数学与信息科学学院金融数学教研室4、时间序列分析，詹姆斯D.汉密尔顿，中国社会科学出版社，1999年版。5、高等时间序列计量经济学，陆懋祖著，上海人民出版社，应用时间序列分析课程实验教学大纲编写蒋翠侠核对蒋翠侠课程类别专业必修授课专业应用数学数理金融课程学时48实验学时16一、实验教学目的和基本要求1 .系统掌握时间序列的基本思想、基本原理、基本方法，使学生初步具备应用时间序 列的理论和方法来解决实际问题的能力。2 .培养学生利用EViews进行数据处理的能力，能够掌握利用EViews对各种实除中的 时间序列进行分析。二、实验环境计算机安装有EViews软件。三、实验教

2、学内容四、考核方式序号项目名称项目类型项目学时项目内容1时间序 列的图 彩综合性2复习时间序列分析的基本图形方法2时间序 列自相关图综合性3利用EV i ew s软件对不同的社会经济现象进行时间序列分析3ARMA 模型的模拟综合性3掌握AR IMA几种常用的判别方法考核方法通过笆试和上机作业相结合的方式，综合评估学生的成绩。五、推荐参考书王燕编，应用时间序列分析，中国人民大学出版社 六、说明教学目的和要求:通过本课程的学习，让学生试图借助计算机的存储功能和计算功能来抽象掉其深奥的数学理论和复杂的运算，通过建模练习来掌握时间序列分析的基本思路和方法。教学内容:第一章时间序列分析简介【教学目的与要

3、求】1、理解时间序列的意义。2、理解时间序列分析两大类分析方法。3、了解时间序列分析软件。【教学重点】：时间序列分析软件使用【教学难点】时间序列分析两大类分析方法【教学内容】1.1 引言时间序列的定义1.2 时间序列分析方法一、描述性时序分析 二、统计时序分析1.3 时间序列分析软件第二章时间序列的预处理【教学目的与要求】1、理解平稳时间序列的定义。2、掌握平稳时间序列的统计性质。3、熟练掌握平稳性的检验（时序图检验、自相关图检验）。4、理解白噪声序列的定义及性质5、熟练掌握纯随机性的检验（假设条件、检验统计量）【教学重点】自相关图检验【教学难点】纯随机性的检验统计量【教学内容】2.1平稳性检

4、验一、特征统计量二、平稳时间序列的定义三、平稳时间序列的统计性质四、平稳时间序列的意义五、平稳性的检验时序图检验、自相关图检验 2. 2纯随机性检验一、纯随机序列的定义二、白噪声序列的性质：纯随机性、方差齐性三、纯随机性检验：假设条件、检验统计量第三章平稳时间序列模型分析【教学目的与要求】1、了解线性常系数差分方程及其解的般形式。2、掌握AR模型的平稳性判别方法，熟练掌握AR模型的统计性质。3、掌握MA模型的可逆性判别方法，熟练掌握MA模型的统计性质。4、掌握ARMA模型的平稳条件和可逆条件，理解ARMA模型的统计性质5、熟练掌握平稳时间序列的建模方法和步骤6、掌握时间序列的预测，理解修正预测

5、。【教学重点】AR模型平稳性的判别方法、MA模型可逆性的判别方法。平稳时间序列的建模方法和 步骤。【教学难点】AR模型、MA模型、ARMA模型的统计性质时间序列的预测、修正预测。【教学内容】方法性工具一、差分运算二、延迟算子三、线性差分方程ARMA模型的性质一、AR模型AR模型的定义、AR模型平稳性判断、平稳AR模型的统计性质二、MA模型MA模型的定义、平稳MA模型的统计性质、MA模型的可逆性三、ARMA模型ARMA模型的定义、平稳条件和可逆条件、传递形式和逆转形式、ARMA模型的统计性质 3 3平稳时间序列建模一、建模步骤二、样本自相关函数和偏相关函数三、模型识别四、参数估计矩估计、极大似然

6、估计、最小二乘估计五、模型检验模型的显著性检验、参数的显著性检验六、模型优化问题的提出、AIC准则、SBC准则3.4时间序列预测一、线性预测函数二、预测方差最小预测原则三、线性最小方差预测的性质条件无偏最小方差估计值、AR序列预测、MA序列预测、ARMA序列的预测、修正预 测第四章非平稳时间序列的确定性分析【教学目的与要求】1、了解时间序列的Wold分解和Cramer分解。2、掌握时间序列确定性因素分解3、熟练掌握时间序列的趋势分析（曲线拟合、平滑法）。4、掌握模型季节效应分析的基本思想和具体操作步骤。5、掌握复杂序列的综合分析方法。6、了解X-11过程的思想方法和具体步骤。【教学重点】时间序

7、列的趋势分析。【教学难点】复杂序列的综合分析方法。【教学内容】时间序列的分解一、Wold分解定理二、Cramer分解定理4.1 确定性因素分解趋势分析一、趋势拟合法二、平滑法 4. 4季节效应分析5综合分析4.6 X-11 过程第五章非平稳序列的随机分析【教学目的与要求】1、了解差分运算的实质，掌握差分方式的选择，理解过差分问题。2、熟练掌握ARIMA模型的结构，理解ARIMA模型的性质。3、熟练掌握ARIMA模型建模的具体步骤。4、掌握ARIMA模型预测方法，掌握疏系数模型的处理方法。5、掌握利用ARIMA模型对具有季节效应的序列建模。6、熟练掌握残差自相关检验。7、理解异方差的概念及性质，

8、学会判断异方差性，理解方差齐性变换。8、掌握条件异方差模型。【教学重点】ARIMA模型建模。【教学难点】条件异方差模型。【教学内容】5.1差分运算一、差分运算的实质二、差分运算的选择三、过差分运算ARIMA 模型一、ARIMA模型的结果二、ARIMA模型的性质三、ARIMA模型建模四、ARIMA模型预测五、疏系数模型六、季节模型 5. 3 Auto-Regress i ve 模型一、模型结构二、残差自相关检验三、模型拟合 5. 4异方差的性质一、异方差的影响二、异方差的直观诊断一、适用场合二、转换函数的确定 5 6条件异方差模型一、模型结构二、模型拟合第六章多元时间序列分析【教学目的与要求】1

9、、掌握平稳多元时间序列建模。2、理解虚假回归的意义，掌握单位根检验方法。3、理解协整检验的概念，掌握协整检验方法和具体步骤。4、理解误差修正模型，掌握构造误差修正模型的方法。【教学重点】平稳多元时间序列建模。【教学难点】单位根检验方法、协整和误差修正模型。【教学内容】平稳多元时间序列建模6.1 虚假回归 6. 3单位根检验一、DF检验二、ADF检验三、PP检验6.4协整一、单整二、协整检验课时分配表章节内容课时第一章时间序列分析简介1第二章时间序列的预处理3第三章平稳时间序列模型的分析14+4第四章非平稳时间序列的确定性分析8+4第五章非平稳时间序列的随机性分析14+4第六章多元时间序列分析8+4合计48+16考核：期末考试：闭卷考试教材：应用时间序列分析(第二版)，王燕编，中国人民大学出版社。主要参考书目：1、时间序列分析，王振龙主编，中国统计出版社，2()00年版。2、应用时间序列分析，何书元著，北京大学出版社，2003年版。3、高等时间序列经济计量学，易纲，海闻主编，上海人民出版社，1999年版