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首页 - 课程列表 - 课程详情
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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
1.1时间序列的定义
（9分钟）
1.2时间序列分析方法
（12分钟）
第二章 时间序列的预处理
2.1平稳时间序列的定义
（14分钟）
2.2平稳时间序列的统计性质和意义
（10分钟）
2.3平稳性的检验
（13分钟）
2.4纯随机序列的定义和性质
（11分钟）
2.5纯随机性检验
（16分钟）
第三章 平稳时间序列分析
3.1方法性工具介绍
（9分钟）
3.2平稳时间序列模型概念
（11分钟）
3.3时间序列模型平稳性的判定
（14分钟）
3.4平稳时间序列模型的统计性质（1）
（11分钟）
3.5平稳时间序列模型的统计性质（2）
（12分钟）
3.6平稳时间序列模型的参数估计
（11分钟）
3.7平稳时间序列模型检验及模型优化
（12分钟）
3.8平稳时间序列模型的预测（1）
（11分钟）
3.9平稳时间序列模型的预测（2）
（11分钟）
3.10平稳时间序列模型的建模过程
（14分钟）
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
4.1非平稳时间序列的构成
（9分钟）
4.2非平稳时间序列的平稳化方法
（15分钟）
4.3 ARIMA模型
（14分钟）
4.4 ARIMA模型预测
（12分钟）
4.5 疏系数模型
（13分钟）
4.6简单季节模型
（9分钟）
4.7乘积季节模型
（12分钟）
4.8残差自回归模型（1）
（12分钟）
4.9残差自回归模型（2）
（12分钟）
4.10方差齐性变换
（12分钟）
4.11 ARCH模型
（18分钟）
4.12 GARCH模型
（8分钟）
第五章 非平稳序列的确定性分析
5.1 确定性因素分解
（15分钟）
5.2 移动平均方法（1）
（13分钟）
5.3 移动平均方法（2）
（14分钟）
5.4 X-11季节调整模型的计算过程
（13分钟）
5.5 X-11季节调整模型案例
（11分钟）
5.6 X-12-ARIMA模型的操作步骤
（13分钟）
5.7 X-12-ARIMA模型案例
（14分钟）
5.8 指数平滑预测
（14分钟）
第六章 多元时间序列分析
6.1平稳多元时间序列模型
（5分钟）
6.2虚假回归
（8分钟）
6.3四种重要的非平稳过程
（16分钟）
6.4 DF检验
（18分钟）
6.5 ADF检验
（10分钟）
6.6协整
（14分钟）
6.7误差修正模型
（11分钟）
测试题
测试题
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