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时间序列分析
课程类型：
选修课
发布时间：
2020-03-20 10:03:49
主讲教师：
课程来源：
建议学分：
3.00分
课程编码：
mkyxy000024
课程介绍
课程目录
教师团队
第一章 时间序列分析简介
s
1.1时间序列的定义
（9分钟）
s
1.2时间序列分析方法
（12分钟）
第二章 时间序列的预处理
s
2.1平稳时间序列的定义
（14分钟）
s
2.2平稳时间序列的统计性质和意义
（10分钟）
s
2.3平稳性的检验
（13分钟）
s
2.4纯随机序列的定义和性质
（11分钟）
s
2.5纯随机性检验
（16分钟）
第三章 平稳时间序列分析
s
3.1方法性工具介绍
（9分钟）
s
3.2平稳时间序列模型概念
（11分钟）
s
3.3时间序列模型平稳性的判定
（14分钟）
s
3.4平稳时间序列模型的统计性质（1）
（11分钟）
s
3.5平稳时间序列模型的统计性质（2）
（12分钟）
s
3.6平稳时间序列模型的参数估计
（11分钟）
s
3.7平稳时间序列模型检验及模型优化
（12分钟）
s
3.8平稳时间序列模型的预测（1）
（11分钟）
s
3.9平稳时间序列模型的预测（2）
（11分钟）
s
3.10平稳时间序列模型的建模过程
（14分钟）
s
3.11基于Eviews的案例分析
（12分钟）
第四章 非平稳时间序列的随机分析
s
4.1非平稳时间序列的构成
（9分钟）
s
4.2非平稳时间序列的平稳化方法
（15分钟）
s
4.3 ARIMA模型
（14分钟）
s
4.4 ARIMA模型预测
（12分钟）
s
4.5 疏系数模型
（13分钟）
s
4.6简单季节模型
（9分钟）
s
4.7乘积季节模型
（12分钟）
s
4.8残差自回归模型（1）
（12分钟）
s
4.9残差自回归模型（2）
（12分钟）
s
4.10方差齐性变换
（12分钟）
s
4.11 ARCH模型
（18分钟）
s
4.12 GARCH模型
（8分钟）
第五章 非平稳序列的确定性分析
s
5.1 确定性因素分解
（15分钟）
s
5.2 移动平均方法（1）
（13分钟）
s
5.3 移动平均方法（2）
（14分钟）
s
5.4 X-11季节调整模型的计算过程
（13分钟）
s
5.5 X-11季节调整模型案例
（11分钟）
s
5.6 X-12-ARIMA模型的操作步骤
（13分钟）
s
5.7 X-12-ARIMA模型案例
（14分钟）
s
5.8 指数平滑预测
（14分钟）
第六章 多元时间序列分析
s
6.1平稳多元时间序列模型
（5分钟）
s
6.2虚假回归
（8分钟）
s
6.3四种重要的非平稳过程
（16分钟）
s
6.4 DF检验
（18分钟）
s
6.5 ADF检验
（10分钟）
s
6.6协整
（14分钟）
s
6.7误差修正模型
（11分钟）
测试题
s
测试题
京公网安备 11011502004263