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| 編輯推薦： |
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本书系统性阐述时间序列分析理论与方法，并加入非线性时间序列分析内容，通过案例辅以软件实现过程，让读者能理解时间序列建模思想的同时，能熟练应用软件对方法加以应用。
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| 內容簡介： |
本书以主流时间序列分析为主要内容，涵盖线性、非线性时间序列分析，线性时间序列分析包括单变量平稳时间序列分析以及多变量非平稳时间序列分析，非线性时间序列分析包括常用的平滑转换自回归模型、阈值自回归模型、自回归条件异方差模型。本书内容阐述清晰、逻辑性强，突出时间序列分析方法思想的讲授，并辅以案例及软件实现过程、阅读材料、习题、原始数据等，便于读者掌握知识、学会应用。
本书可以作为经济类、管理类本科生和研究生教材，也可作为教师及经济管理工作者的参考用书。
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| 關於作者： |
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赵春艳，教授，博士生导师，现任经济与金融学院副院长。自工作以来，主讲本科生《时间序列分析》和研究生《多变量时间序列分析》、《应用统计学》等课程；主持省部级教改项目2项；出版《应用统计学及python应用》、《应用统计学》、《营销调研方法论基础》教材3部，《平滑转换自回归模型的理论与应用研究》、《趋势结构断点经济时间序列协整理论与应用研究》专著2部；在《数量经济技术经济研究》、《统计研究》等发表代表性论文十余篇；承担、参与多项国家级、省级科研项目；获陕西省教学成果奖3项，获陕西省哲学社会科学优秀成果奖2项。
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| 目錄：
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第1章 导论 1
1.1 概念 1
1.2 时间序列构成要素的分析 4
1.3 时间序列分析发展历史 10
练习题 10
即测即练 11
第2章 基础知识 12
2.1 数理定义 12
2.2 平稳时间序列 14
2.3 偏自相关函数 17
2.4 遍历性 19
2.5 随机序列的特征描述 20
练习题 21
即测即练 22
第3章 线性平稳时间序列模型 23
3.1 自回归模型 23
3.2 滑动平均模型 25
3.3 自回归滑动平均模型 27
练习题 29
即测即练 30
第4章 平稳时间序列模型的建立 31
4.1 模型定阶 31
4.2 模型参数估计 40
4.3 最小二乘估计 43
4.4 模型的适应性检验 45
练习题 49
即测即练 51
第5章 平稳时间序列预测 52
5.1 最小均方误预测法 52
5.2 条件期望预测法 56
练习题 59
即测即练 60
第6章 非平稳时间序列分析 61
6.1 非平稳序列的识别 61
6.2 非平稳时间序列的平稳化 63
6.3 ARIMA模型 69
练习题 69
即测即练 70
第7章 季节时间序列分析 71
7.1 随机季节模型 71
7.2 乘积季节模型 72
7.3 季节时序模型的建立 74
练习题 76
即测即练 76
第8章 单位根及检验 77
8.1 时间序列非平稳问题的提出 77
8.2 单位根过程 79
8.3 维纳过程和泛函中心极限定理 84
8.4 单位根过程的假设检验 87
8.5 蒙特卡洛模拟方法 88
8.6 增广的迪基-福勒（ADF）检验法 97
即测即练 98
第9章 协整理论 99
9.1 协整理论的建立和意义 99
9.2 两变量的E-G协整检验 100
9.3 多变量协整关系的检验 101
9.4 Granger因果关系检验 107
9.5 误差修正模型（ECM） 108
9.6 脉冲响应函数和方差分解 110
即测即练 113
第10章 平滑转换自回归模型 114
10.1 非线性检验 114
10.2 STAR模型 116
10.3 STAR模型的建立 118
即测即练 125
第11章 自回归条件异方差模型 126
11.1 时间序列异方差特征 126
11.2 ARCH模型及检验 127
11.3 GARCH模型 131
11.4 ARCH模型其他形式 134
即测即练 136
第12章 门限自回归模型 137
12.1 基本门限自回归模型 137
12.2 线性检验及参数估计 140
12.3 门限自回归模型扩展 145
即测即练 146
参考文献 147
附录 148
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| 內容試閱：
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作为计量经济学的分支，时间序列分析研究单变量、多变量时间序列的建模理论与方法，是一门应用性非常强的学科，在经济、管理领域的各个方面都有广泛的应用。掌握时间序列分析理论与方法可以增强对社会经济现象定量分析的能力，强化经济问题研究的手段，提高实际工作的决策水平。
本书共包括12章内容，系统地阐述了时间序列分析的理论和方法。前7章讲授单变量平稳线性时间序列分析的内容，第8、9章讲授多变量非平稳线性时间序列分析的内容，第10、11、12章讲授非线性时间序列分析的内容。根据编著本书的初衷，本书有如下几个特点。
（1）突出引入思政元素。书中引入的例题绝大多数来自于实际经济数据，通过量化数据和背景解析两个方面设计合理的“思政要点与育人目标”，通过运用时间序列分析理论与方法对相关数据的量化分析，帮助学生了解当下中国经济现实；同时，在时间序列分析的理论讲解中将辩证思维、实事求是等统计思想传授给学生。
（2）突出时间序列分析理论的思想讲授。为使学生能深入理解时间序列分析理论与方法，本书侧重讲述相关理论与方法的原理、思想，让学生能知其所以然，并能灵活应用。
（3）突出地厘清时间序列分析内容脉络并介绍最新研究成果。时间序列分析的内容庞杂，有不同分支，本书以主流时间序列分析内容设计，同时将各分支的关系讲清楚，让学生了解时间序列分析发展的脉络，并将最新研究成果介绍给学生。
（4）突出统计分析软件的使用。每章例题均附有相关的Eviews或R软件操作步骤，希望在说明时间序列分析方法应用的同时教会学生使用统计软件。
本书可以作为经济类、管理类本科生和研究生教材，也可作为教师及经济管理工作者的参考用书。
本书是在作者多年讲授时间序列分析的讲稿基础上完成的，其中，第12章由西安交通大学经济与金融学院张飞鹏教授撰写，最后由编者定稿。
本书的完成得到了多方面的支持和帮助。首先，本书获得西安交通大学经济与金融学院高水平教材出版计划的资助，感谢学院领导、同事在编写过程中给予的指导和帮助；其次，本书获得了产学研合作项目“时间序列分析课程建设”的资助，获得合作企业——北京百智享公司的资助；最后，感谢清华大学出版社的领导和编辑同志，他们以严谨、认真的工作态度保证了本书的顺利出版。
在本书的编写过程中，同瑶、郭冉、李强、王良卓秀、肖淇方、贺瑶、王璐等同学在资料搜集、例题的软件实现方面做了大量的工作，在此一并表示感谢。
本书的编写中，部分例题参考了相关文献（见参考文献），在此向文献作者表示感谢。
笔者深知教材建设对教学的重要性，力争为时间序列分析的教材建设贡献绵薄之力，但是书中还有许多缺陷和不足，恳请读者批评指正。
编者
2023年11月于西安交通大学
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