应用时间序列分析(第四版) 笨牛图书满28元包邮::有路网

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店主称呼：陈生联系方式：

02085287516 地址：广东省广州市天河区五山粤汉路22号笨牛图书
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图书分类

店铺公告

特大好消息，小店满28元包邮(默认发汇通中通快递)

包邮地区：上海市、江苏省、浙江省、安徽省、江西省、北京市、天津市、山西省、山东省、河北省、湖南省、湖北省、河南省、广东省、广西、福建省、海南省、辽宁省、吉林省、黑龙江省、陕西省、重庆市、云南省、贵州省、四川省；

不包邮偏远;地区

新疆，内蒙，青海，宁夏，西藏，地区均不包邮。

自2018年2月6日起停止发货，春节期间不定时上线处理订单，付款的订单将在2月24号左右陆续发出

平时下午4点前付的书一律当天发货，4点后的订单款第二天发货，谢谢大家选购我们的图书。
本店合作的快递是汇通快递。旧书库存不稳定，亲们拍之前最好咨询下客服是否有库存。
联系电话：02039354923 客服QQ：2910194587

发布时间：2019年02月12日

店铺介绍

笨牛书店购书满18元包邮，本店为真实库存，查询有货的，可直接购买！需要请联系！本店同时承诺：本店售出的任何一本书都会先检查再发货，保证书籍无缺页，无破损等影响阅读的情况！

入驻时间：2015年03月16日

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书名：应用时间序列分析(第四版)

图书分类 >> 经济金融 >> 会计审计统计

作/译者：王燕出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2015年12月
ISBN：9787300222752 [十位：7300222757]
页数：279
定价：￥36.00
店铺售价：￥36.00 （为您节省：￥0.00）
店铺库存：19 本
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[2019-09-09 18:03:33]

严**
佛山市

混凝土结构设计自考教材02440（2016年版）￥17.20
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[2019-09-05 17:08:53]

许**
潮州市

税收学概论￥15.20
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[2019-09-05 16:14:45]

郑**
温州市

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企业组织与环境-2013年版-课程代码:00797-附:企业组织与环境自学考试大纲￥15.60
100分
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[2019-09-02 10:44:57]

李**
绍兴市

第二次世界大战战史￥30.00
100分
满分

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[2019-08-30 15:52:41]

胡**
深圳市

外国文学作品选（2013年版）（00534）￥19.20

《应用时间序列分析(第四版)》内容提要：

《21世纪统计学系列教材:应用时间序列分析(第四版)》在每一章后面都有一小节的内容详细介绍本章的分析方法在SAS软件上的实现。为使同学们更好地学习和操作，所有例题的数据、习题数据、例题的操作程序及上机指导程序都放在人大经管在线上，读者可免费下载。为了便于教师上课，《21世纪统计学系列教材:应用时间序列分析(第四版)》特别制作了课件（PPT）及简要的习题参考答案，教师可上人大经管在线下载使用。

《应用时间序列分析(第四版)》图书目录：

第1章时间序列分析简介
1.1 引言
1.2 时间序列的定义
1.3 时间序列分析方法
1.3.1 描述性时序分析
1.3.2 统计时序分析
1.4 时间序列分析软件
1.5 习题
1.6 上机指导
1.6.1 SAS操作界面
1.6.2 创建时间序列SAS数据集
1.6.3 时间序列数据集的处理
第2章时间序列的预处理
2.1 平稳性检验
2.1.1 特征统计量
2.1.2 平稳时间序列的定义
2.1.3 平稳时间序列的统计性质
2.1.4 平稳时间序列的意义
2.1.5 平稳性的检验
2.2 纯随机性检验
2.2.1 纯随机序列的定义
2.2.2 白噪声序列的性质
2.2.3 纯随机性检验
2.3 习题
2.4 上机指导
2.4.1 绘制时序图
2.4.2 平稳性与纯随机性检验
第3章平稳时间序列分析
3.1 方法性工具
3.1.1 差分运算
3.1.2 延迟算子
3.1.3 线性差分方程
3.2 ARMA模型的性质
3.2.1 AR模型
3.2.2 MA模型
3.2.3 ARMA模型
3.3 平稳序列建模
3.3.1 建模步骤
3.3.2 样本自相关系数与偏自相关系数
3.3.3 模型识别
3.3.4 参数估计
3.3.5 模型检验
3.3.6 模型优化
3.4 序列预测
3.4.1 线性预测函数
3.4.2 预测方差*小原则
3.4.3 线性*小方差预测的性质
3.4.4 修正预测
3.5 习题
3.6 上机指导
3.6.1 模型识别
3.6.2 参数估计
3.6.3 序列预测
第4章非平稳序列的确定性分析
4.1时间序列的分解
4.1.1Wold分解定理
4.1.2Cramer分解定理
4.2差分运算
4.2.1差分运算的实质
4.2.2差分方式的选择
4.2.3过差分
4.3ARIMA模型
4.3.1ARIMA模型的结构
4.3.2ARIMA模型的性质
4.3.3ARIMA模型建模
4.3.4ARIMA模型预测
4.3.5疏系数模型
4.3.6季节模型
4.4残差自回归模型
4.4.1模型结构
4.4.2残差自相关检验
4.4.3模型拟合
4.5异方差的性质
4.5.1异方差的影响
4.5.2异方差的直观诊断
4.6方差齐性变换
4.7条件异方差模型
4.7.1ARCH模型
4.7.2GARCH模型
4.7.3GARCH的衍生模型
4.8习题
4.9上机指导
4.9.1拟合ARIMA模型
4.9.2拟合Auto—Regressive模型
4.9.3拟合GARCH模型
第5章非平稳序列的确定性分析
5.1确定性因素分解
5.2X—11季节调整模型
5.2.1移动平均方法
5.2.2X—11季节调整模型的计算过程
5.3X—12—ARIMA模型
5.4指数平滑预测模型
5.4.1简单指数平滑
5.4.2Holt两参数指数平滑
5.4.3Holt—Winters三参数指数平滑
5.5习题
5.6上机指导
5.6.1X—11过程
5.6.2X—12过程
5.6.3Forecast过程
第6章多元时间序列分析
6.1平稳多元序列建模
6.2虚假回归
6.3单位根检验
6.3.1DF检验
6.3.2ADF检验
6.3.3PP检验
6.4协整
6.4.1单整与协整
6.4.2协整检验
6.5误差修正模型
6.6习题
6.7上机指导
附录1
附录2
附录3
参考文献