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季節(jié)時間序列理論與應用

季節(jié)時間序列理論與應用

出版社：南開大學出版社出版時間：2008-06-01
開本： 16開 頁數(shù)： 226
本類榜單：經(jīng)濟銷量榜
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季節(jié)時間序列理論與應用 版權信息

季節(jié)時間序列理論與應用 內容簡介

本書是國內**本系統(tǒng)地對季節(jié)時間序列進行介紹和研究的專著。全書共分為七章。**章首先展示了時間序列中季節(jié)特征的多樣性以及不同的季節(jié)模型，回顧了季節(jié)時間序列理論的發(fā)展歷程。在隨后各章中，對各種季節(jié)模型進行了詳盡的介紹。其中，第二章介紹了SARIMA模型：第三章介紹了季節(jié)模式的常用檢驗方法；第四章介紹了季節(jié)調整方法的原理：第五章介紹了多變量季節(jié)模型；第六章介紹了周期性過程；第七章介紹了非線性季節(jié)模型。在介紹基本理論時，本書給出了一些應用案例。本書是適用于經(jīng)濟、管理類教師、研究者和研究生的參考讀物，要求讀者有時間序列分析的基礎。

季節(jié)時間序列理論與應用 目錄

**章 總論
**節(jié) 季節(jié)時問序列的多樣性
第二節(jié) 季節(jié)時間序列模型
一、季節(jié)ARIMA過程
二、周期性過程
三、非線性季節(jié)模型
第三節(jié) 季節(jié)性時間序列理論發(fā)展概覽
一、早期觀點
二、季節(jié)調整理論
三、*新觀點及研究前沿
第二章 季節(jié)ARIMA模型
**節(jié) 基本概念
第二節(jié) 季節(jié)ARIMA模型的類別
一、自回歸移動平均乘積性季節(jié)模型
二、確定性季節(jié)時間序列
三、季節(jié)性單整過程
第三節(jié) 非平穩(wěn)性的誤設定
一、趨勢平穩(wěn)（TS）與差分平穩(wěn)（DS）
二、確定性季節(jié)性與季節(jié)性單整
第四節(jié) 季節(jié)ARIMA模型的建立與預測
一、數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗
二、SARMA模型的識別、估計和檢驗
三、預測
第五節(jié) 案例：美國國際航空公司旅客客票數(shù)的乘積模型和組合模型
第三章 季節(jié)模式的假設檢驗
**節(jié) 確定性季節(jié)性的假設檢驗
一、Canova-Hansen檢驗
二、Caner檢驗
三、Tam—Reinsel檢驗
四、一些評論
第二節(jié) 季節(jié)單整的檢驗
一、Dickey-Hasza-Fuller檢驗
二、HEGY檢驗
三、Kunst檢驗
四、Osborn-Chui-Smith-Birchenhall檢驗
五、一些評論
第三節(jié) 擴展
一、附加動態(tài)項
二、確定項
三、高階非平穩(wěn)性工
四、復合檢驗及顯著性水平
五、一些實證研究結果
第四節(jié) 案例：我國進出口總額的季節(jié)模式
一、平穩(wěn)季節(jié)模式的檢驗
二、季節(jié)單位根檢驗
第四章 季節(jié)調整技術原理
**節(jié) 構成因素的分解
第二節(jié) X-12-ARIMA
一、X-11程序
二、RegARIMA建模與診斷
**節(jié) TRAMO/SEATS程序
一、SEATS方法的基本原理
二、與X-11的比較
第四節(jié) 季節(jié)調整對單位根檢驗的影響
一、數(shù)據(jù)生成過程為單位根過程
二、數(shù)據(jù)生成過程為平穩(wěn)ARMA過程
第五節(jié) 與其他數(shù)據(jù)變換的關系
第六節(jié) 案例
案例1：中美進出口總額的季節(jié)調整
案例2：基于調整和未調整序列的單位根檢驗
第五章 多變量季節(jié)模型
**節(jié) 單方程季節(jié)模型
一、季節(jié)調整對回歸效果的影響
二、季節(jié)虛假回歸
第二節(jié) 季節(jié)向量ARIMA模型
一、季節(jié)向量ARMA的性質
二、季節(jié)向量ARIMA模型的建立
三、擴展
第三節(jié) 季節(jié)協(xié)整與誤差修正模型
一、單一方程季節(jié)協(xié)整方法
二、向量季節(jié)協(xié)整方法
三、擴展
第四節(jié) 案例：中國進出口貿易的誤差修正模型
第六章 周期性ARIMA過程
**節(jié)周期性過程的類別和性質
一、周期性過程的定義與分類
二、PAR過程的性質
第二節(jié) 非平穩(wěn)的PAR過程
一、PAR過程的單整類型
二、PAR過程的單整性檢驗
第三節(jié) 周期性協(xié)整
一、周期性協(xié)整的定義
二、周期協(xié)整的檢驗
第四節(jié) 案例：理性預期下生命周期持久收入假說的檢驗
一、REPIH的（季節(jié)）檢驗方法
二、中國消費行為的REPIH檢驗結果
第七章 非線性季節(jié)模型
**節(jié) 季節(jié)GARCH模型
一、季節(jié)GARCH類模型的定義和性質
二、檢驗和估計
第二節(jié) 隨機系數(shù)季節(jié)自回歸過程
一、隨機系數(shù)ARIMA模型的性質
二、檢驗和估計
第三節(jié) 周期馬爾可夫開關模型
一、周期馬爾可夫開關模型的定義和性質
二、估計和檢驗
參考文獻
附表1 t分布百分位數(shù)表
附表2 X2分布百分位數(shù)表
附表3 F分布百分位數(shù)表
附表4 VM分布百分位數(shù)表
附表5 DHF分布百分位數(shù)表
附表6 季節(jié)單位根檢驗臨界值表
附表7 Kunst分布百分位數(shù)表
附表8 季節(jié)協(xié)整檢驗臨界值表
展開全部

季節(jié)時間序列理論與應用 節(jié)選

**章 總論
時間序列就是將某一個指標在不同時間上的不同數(shù)值，按照時間的先后順序排列而成的數(shù)列。這種數(shù)列由于受到各種偶然因素的影響，往往表現(xiàn)出某種隨機性，同時彼此之間存在著統(tǒng)計上的依賴關系。例如，從l980年到2006年我國的國內生產總值GDP和消費價格指數(shù)CPl就分別構成了兩個不同的時間序列。在金融市場方面，上證指數(shù)和深圳指數(shù)在過去十五年內每個交易日甚至每分鐘的指數(shù)水平也構成一個時間序列。事實上，宏觀經(jīng)濟學、國際經(jīng)濟學和金融學里絕大多數(shù)的實證研究都是建立在時間序列分析的基礎上的。在國外，大部分經(jīng)濟時間序列都是月度或季度數(shù)據(jù)。近年來，我國也開始公開發(fā)布月度和季度數(shù)據(jù)。這些經(jīng)濟時間序列的變化常常表現(xiàn)出某種程度的年度內的周期性規(guī)律。比如：每逢五月和十月（“黃金周”期間），我國的鐵路客運量、旅游業(yè)的收入等都出現(xiàn)一個高峰。再如：深圳成分指數(shù)的日收益率具有某種程度的“日歷效應”，在星期二出現(xiàn)一個高峰，在星期五出現(xiàn)低谷。我們將數(shù)據(jù)中所呈現(xiàn)出的這種在經(jīng)過一定的時間間隔后（通常是一年以內）的相似性，稱為具有季節(jié)（周期）性。相應地，稱這樣的時間序列為季節(jié)性時間序列。通過研究時間序列的季節(jié)（周期）性，我們能夠更好地分析影響時間序列的因素以及時間序列之間的關系。
　　**節(jié)　季節(jié)時間序列的多樣性
　 在科技領域中，對周期現(xiàn)象的理解包含兩個特征，即等間隔性和可重復性，在數(shù)學上用函數(shù)表示為f（x）和f（x+T），其中T為周期長度。有的文獻中將季節(jié)變動因素描述為在固定間距（如年、季或周、日）中自我循環(huán)，是一個以T為周期的確定的周期性因素，它可以用啞變量形式來刻畫。然而，采用這樣一個定義將導致實際中的經(jīng)濟時間序列中大部分季節(jié)性問題不可解決。我們將給出幾個經(jīng)濟中常見的時間序列的例子，從而對經(jīng)濟時間序列中的季節(jié)性有一個直觀的了解。通過這幾個例子，我們看到經(jīng)濟時間序列中的季節(jié)性有著極為不同的表現(xiàn)形式。
　……

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