课程教学大纲_时间序列分析
时间序列分析 教学大纲
时间序列分析教学大纲时间序列分析是统计学中的一个重要分支，它研究的是一组按时间顺序排列的数据。
这些数据可以是经济指标、气象数据、股票价格等等。
时间序列分析的目的是探索数据中的模式、趋势和周期性，并利用这些模式进行预测和决策。
一、时间序列分析的基本概念时间序列分析的基本概念包括：趋势、季节性、周期性和随机性。
趋势是指数据在长期内呈现的增长或下降的趋势。
季节性是指数据在短期内周期性地重复出现的模式。
周期性是指数据在较长时间内呈现的周期性波动。
随机性是指数据中无法被趋势、季节性和周期性所解释的部分。
二、时间序列分析的方法时间序列分析的方法主要包括：平滑法、分解法、移动平均法和自回归移动平均法（ARIMA模型）。
平滑法是通过对数据进行平均或加权平均来消除随机波动，从而揭示出数据的趋势。
分解法是将数据分解为趋势、季节性和随机性三个部分，以便更好地理解数据的特征。
移动平均法是通过计算一组连续时间段内的平均值来消除随机波动，以揭示出数据的趋势。
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它结合了自回归和移动平均的特点，可以对未来的数据进行预测。
三、时间序列分析的应用时间序列分析在实际应用中有广泛的应用。
例如，在经济领域，时间序列分析可以用来预测股票价格、经济增长率等。
在气象领域，时间序列分析可以用来预测气温、降雨量等。
在市场营销领域，时间序列分析可以用来预测销售量、市场份额等。
此外，时间序列分析还可以用于疾病预测、交通流量预测等领域。
四、时间序列分析教学大纲为了更好地教授时间序列分析，以下是一个可能的教学大纲：1. 时间序列分析的基本概念- 趋势、季节性、周期性和随机性的定义和特征- 时间序列数据的收集和整理2. 平滑法和分解法- 简单平均法、加权平均法和指数平滑法的原理和应用- 分解法的原理和步骤3. 移动平均法- 移动平均法的原理和计算方法- 如何选择合适的窗口大小4. ARIMA模型- 自回归和移动平均的概念和原理- ARIMA模型的建立和参数估计- ARIMA模型的预测和诊断5. 时间序列分析的应用案例- 经济领域的应用案例- 气象领域的应用案例- 市场营销领域的应用案例6. 时间序列分析软件的使用- 常用的时间序列分析软件介绍- 如何使用软件进行时间序列分析通过以上的教学大纲，学生可以系统地学习时间序列分析的基本概念、方法和应用。
时间序列 教学大纲
时间序列教学大纲时间序列教学大纲引言：时间序列分析是一门重要的统计学方法，广泛应用于经济、金融、气象、医学等领域。
掌握时间序列分析的基本概念和方法对于研究者和决策者来说至关重要。
本文将介绍一份时间序列教学大纲，旨在帮助学生全面理解时间序列的基本原理和应用。
一、概述时间序列分析1.1 时间序列的概念和特点- 时间序列的定义和基本特征- 时间序列的分类和应用领域1.2 时间序列分析的目标和意义- 时间序列分析的主要目标- 时间序列分析在实际问题中的应用意义二、时间序列数据的预处理2.1 数据收集和整理- 数据来源和获取方法- 数据质量的评估和处理2.2 数据的平稳性检验- 平稳时间序列的定义和判断方法- 平稳性检验的常用方法和步骤2.3 数据的转换和调整- 数据的差分和滞后处理- 数据的季节性调整和趋势分解三、时间序列模型的建立3.1 自回归模型（AR模型）- AR模型的基本原理和表达式- AR模型的参数估计和模型诊断3.2 移动平均模型（MA模型）- MA模型的基本原理和表达式- MA模型的参数估计和模型诊断3.3 自回归移动平均模型（ARMA模型）- ARMA模型的基本原理和表达式- ARMA模型的参数估计和模型诊断四、时间序列模型的应用和预测4.1 时间序列模型的预测方法- 单步预测和多步预测- 预测误差的评估和调整4.2 时间序列模型在经济和金融中的应用- 股票价格预测- 经济增长预测4.3 时间序列模型在气象和医学中的应用- 气温预测- 疾病传播预测五、时间序列分析的软件工具和实践案例5.1 时间序列分析软件的介绍- R语言和Python的时间序列分析库- 常用的时间序列分析软件和工具5.2 时间序列分析的实践案例- 实际数据的处理和分析- 时间序列模型的建立和预测结语：时间序列分析作为一门重要的统计学方法，对于研究者和决策者来说具有重要的意义。
通过学习本教学大纲，学生可以全面了解时间序列分析的基本原理和应用方法，并能够应用时间序列模型进行数据分析和预测。
《时间序列分析》教学大纲
《时间序列分析》教学大纲时间序列分析是一门研究时间序列数据的统计学方法，广泛应用于经济学、金融学、物理学等领域。
本课程旨在介绍时间序列分析的基本概念、方法和应用，并通过案例研究和实践操作，培养学生对时间序列数据进行分析和预测的能力。
以下是《时间序列分析》教学大纲的内容：一、引言A.课程背景和目的B.时间序列的概念和特点C.时间序列分析的应用领域二、时间序列的表示和描述统计A.时间序列的表示方法B.时间序列的图形展示C.时间序列的描述统计和特征分析D.季节性和趋势分解三、时间序列的平稳性分析A.平稳时间序列的定义和性质B.平稳性检验方法C.平稳时间序列的建模和预测四、时间序列的自相关和偏自相关A.自相关函数和偏自相关函数的概念和性质B.自相关和偏自相关的图形表示C.自相关和偏自相关的计算和解释五、时间序列的参数估计与模型选择A.自回归模型和移动平均模型B.参数估计方法：最大似然估计和最小二乘估计C.模型的选择和拟合优度的评价六、时间序列的预测方法A.单步预测和多步预测B.线性模型和非线性模型的预测方法C.时间序列的交叉验证和预测精度的评价七、时间序列的模型诊断和改进A.残差分析和模型诊断B.模型改进：参数调整和模型修正C.季节性调整和趋势消除八、时间序列的实际案例分析A.经济数据的时间序列分析B.金融数据的时间序列分析C.自然科学数据的时间序列分析九、时间序列分析软件的应用A.R语言在时间序列分析中的应用B. Python在时间序列分析中的应用C.其他时间序列分析软件的介绍和比较课堂教学组织形式：理论讲授、案例分析和实践操作相结合。
教材参考：- Wei, W. (2024). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. Addison-Wesley.- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press.评估方式：作业、小组项目和期末考试。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲时间序列分析教学大纲一、引言时间序列分析是一种重要的统计方法，用于研究时间序列数据的模式和趋势。
它在经济学、金融学、气象学等领域有着广泛的应用。
本教学大纲旨在介绍时间序列分析的基本原理和方法，并帮助学生掌握相关的数据处理和模型建立技巧。
二、基础知识1. 时间序列的概念和特点- 时间序列的定义和示例- 时间序列的组成和属性- 时间序列的平稳性和非平稳性2. 数据预处理- 数据收集和整理- 缺失数据的处理- 异常值的检测和处理- 数据平滑和插值三、时间序列分析方法1. 统计描述- 均值、方差和协方差- 自相关和偏自相关函数- 白噪声检验2. 经典时间序列模型- 移动平均模型(MA)- 自回归模型(AR)- 自回归移动平均模型(ARMA)- 差分自回归移动平均模型(ARIMA)3. 季节性时间序列模型- 季节性自回归移动平均模型(SARIMA)- 季节性分解模型4. 非线性时间序列模型- 广义自回归条件异方差模型(GARCH)- 非线性自回归模型(NAR)- 支持向量回归(SVR)四、时间序列分析实践1. 数据可视化- 时间序列图- 自相关图和偏自相关图- 部分自相关图2. 模型识别与估计- 模型识别准则(AIC、BIC)- 参数估计方法(最小二乘法、最大似然法) 3. 模型检验与评估- 残差分析- 模型诊断- 模型预测与评估五、应用案例分析1. 经济领域案例- GDP预测与分析- 通货膨胀模型建立- 股票价格预测2. 气象领域案例- 气温变化趋势分析- 降雨量预测- 空气质量指数模型建立六、课程评估与总结1. 课程评估- 课堂参与度和作业完成情况- 期末考试成绩2. 课程总结- 时间序列分析的基本原理和方法- 数据处理和模型建立的技巧- 应用案例的实践经验七、参考资料1. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (2015). Time series analysis: forecasting and control. John Wiley & Sons.2. Hamilton, J. D. (1994). Time series analysis. Princeton university press.3. Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2017). Time series analysis and its applications: with R examples. Springer.本教学大纲提供了时间序列分析的基本内容和学习路径，旨在帮助学生全面了解时间序列分析的理论和实践应用。
时间序列分析教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲一、课程名称（中英文）中文名称：时间序列分析英文名称：Time Series Analysis二、课程代码及性质学科（大类）基础课必修三、学时与学分总学时：48（理论学时：42学时；实践学时：6学时）学分：3四、先修课程先修课程：数学分析（一）~（三），线性代数，概率论与数理统计（三），计量经济学，高级计量经济学五、授课对象本课程面向统计、经实、经创专业学生开设六、课程教学目的（对学生知识、能力、素质培养的贡献和作用）掌握时间序列分析的最新进展，并能熟练应用时间序列分析方法并结合Eviews软件建模研究经济、金融方面的问题，为深入学习研究生阶段的计量经济学课程及开展研究工作打好基础。
七、教学重点与难点：课程重点：掌握平稳时间序列分析（ARMA）的建模与分析方法，掌握各类ARMA过程的性质、预测原理、估计方法，了解谱分析，掌握各类收敛性质及大样本理论，了解趋势平稳过程以及非平稳时间序列分析的基本思想课程难点：各类ARMA过程的识别，各种收敛性质的关系，中心极限定理及其适用情形，非平稳时间序列分析，运用时间序列分析的基本原理进行实证分析八、教学方法与手段：教学方法：以课堂讲授为主，安排4学时习题课，2学时复习课教学手段：课堂讲授、文献阅读、习题讲解九、教学内容与学时安排（一）差分方程（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时））教学内容：掌握求解1阶差分方程的步骤，了解高阶差分方程的解法（二）滞后算子（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时））教学内容：理解滞后算子的概念，会利用滞后算子表示差分方程并了解求解步骤，了解初值问题课后文献阅读：Thomas Sargent, Macroeconomic Theory, 2d ed. Boston: Academic Press, 1987.（三）平稳ARMA过程（教师课堂教学学时（12小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：理解平稳性和遍历性的概念，掌握ARMA类模型的表述与识别方法（期望、方差、自相关函数、偏自相关函数等），掌握ARMA类模型的可逆性与平稳性的判别方法课后作业和讨论：教材第三章练习3.1-3.8（四）预测原理（教师课堂教学学时（8小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：理解预测的基本原理与基本思想，掌握基于无穷个样本观测值的预测方法，会利用预测公式写出AR（1）、MA（1）、ARMA（1,1）的预测方程，了解高阶过程的预测方程，了解基于有限样本观测值的预测方法，了解校正线性投影，掌握识别各类ARMA 过程的和过程，理解Wold表述定理和B-J建模思想课后文献阅读：Richard Ashley. 1988, On the relative worth of recent macroeconomics forecasts, International Journal of Forecasting.课后作业和讨论：教材第四章练习4.1-4.6（五）极大似然估计（教师课堂教学学时（4小时）+ 学生课后学习学时（2小时）教学内容：理解运用极大似然方法求解ARMA类过程的基本思想，理解极大似然估计量的有限样本性质，了解利用数值方法求解极大似然估计的基本原理课后文献阅读：Halbert White.1982, Maximum likelihood estimation of misspecified models, Econometrica.课后作业和讨论：教材第五章练习5.1-5.3（六）谱分析（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时）教学内容：了解谱分析的基本原理，会求ARMA类过程的总体谱函数和样本谱函数课后作业和讨论：教材第六章练习6.1-6.2（七）渐进理论（教师课堂教学学时（4小时）+ 学生课后学习学时（2小时）教学内容：理解各种收敛的定义及其关系，理解大数定律和中心极限定理，了解平稳随机过程的中心极限定理，了解鞅差分序列的基本概念课后文献阅读：Ted W. Anderson. The Statistical Analysis of Time Series, New York: Willey, 1971.课后作业和讨论：教材第七章练习7.1-7.7（八）趋势平稳过程与非平稳时间序列分析（教师课堂教学学时（8小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：掌握线性时间趋势平稳过程的统计特征和系数估计量的性质，掌握单位根过程的统计特征及系数估计量的性质，掌握线性时间趋势平稳过程与单位根过程的识别方法，掌握单位根检验的基本思想，了解高次趋势平稳过程，了解ARCH类模型的建模思想、估计方法和检验，了解协整和Granger表述定理课后文献阅读：1. Michio Hatanaka, Time-Seriess-Based Econometrics: Unit Roots and Cointegration, New York: Oxford University Press, 1996.2. Peter C. B. Phillips. 1987, Time series regression with a unit root, Econometrica.3. Peter C. B. Phillips and Pierre Perron. 1988, Testing for a unit root in time series regression, Biometrika.4. Pierre Perron. 1989, The great crash, the oil price shock and the unit root hypothesis, Econometrica.5. Robert F. Engle. 1982, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica.6. Robert F. Engle and Clive W.J. Granger. 1987,Co-integration and error correction: representation, estimation and testing, Econometrica.7. Tim Bollerslev. 1986, Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, Journal of Econometrics.十、教学参考书及文献教学参考书：1、James D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994;课外文献阅读：1、James D. Stock, Mark W. Watson, New Approaches and Forecasting Records, Cambridge University Press, 1991.2、Thomas Sargent, Macroeconomic Theory, 2d ed. Boston: Academic Press, 1987.3、Ted W. Anderson. The Statistical Analysis of Time Series, New York: Willey, 1971.4、Michio Hatanaka, Time-Seriess-Based Econometrics: Unit Roots and Cointegration, New York: Oxford University Press, 1996.5、Peter C. B. Phillips. 1987, Time series regression with a unit root, Econometrica.6、Peter C. B. Phillips and Pierre Perron. 1988, Testing for a unit root in time series regression, Biometrika.7、Pierre Perron. 1989, The great crash, the oil price shock and the unitroot hypothesis, Econometrica.8、Robert F. Engle. 1982, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica.9、Robert F. Engle and Clive W.J. Granger. 1987, Co-integration and error correction: representation, estimation and testing, Econometrica.10、Tim Bollerslev. 1986, Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, Journal of Econometrics.十一、课程成绩评定与记载课程成绩构成：课程成绩=课后作业（20%）+课后文献阅读（10%）+终结性考试（70%）终结性考试形式：闭卷大纲制定：《时间序列分析》课程组审核：。
《时间序列分析》课程教学大纲(本科)
《时间序列分析》课程教学大纲课程编号：07245课程名称：时间序列分析英文名称：Time Series Analysis课程类型：专业方向课课程要求：限选课学时/学分：56^.5 （讲课学时：48实验学时：0上机学时：8）开课学期：7适用专业：数学与应用数学授课语言：中文课程网站：无一、课程性质与任务《时间序列分析》是高等院校应用数学类专业的一门专业理论课。
通过本门课程的教学, 使学生较系统、完整的了解线性回归理论和时间序列分析的基本理论，学会运用线性回归理论和时间序列分析理论构建数学模型，解决现实生产和生活中的实际问题。
时间序列分析的理论被广泛应用于经济学、生物医学、人口统计等多门学科领域，本课程的任务是使学生能够根据所学理论解决各个领域中的数学建模问题，并通过学习并使用统计软件Eviews,会对模型中的数据进行处理，得到符合实际的结论。
二、课程与其他课程的联系《时间序列分析》课程作为数学专业的专业课程之一，以《概率论》、《数理统计》为主要理论基础，并涉及到《数学分析》和《高等代数》的学科的应用。
该门学科紧密联系实际, 并紧跟时代发展前沿，在大数据时代，本学科能将数学系学生所学专业知识直接转化为解决数据分析问题方法和手段。
三、课程教学目标1.通过《时间序列分析》课程的学习，掌握时间序列的基本定义、模型建立前期数据处理、模型选择和建立等基本理论。
学生学会ARMA模型的预处理、模型识别、模型优化及预测。
并在该基础模型的基础上，掌握非平稳时间序列的基础知识和相应主要模型的构建。
掌握条件异方差模型的建立和应用，掌握伪回归的判定和协整理论。
要求学生能够熟练应用统计软件，如Eviews、STATA等。
（支撑毕业要求指标点4.1）2.通过学习，培养学生应用能力。
将所学的时间序列分析模型理论，利用实际数据，进行模型选择，对数据进行分析和处理，根据理论要求选择适当的模型，并能够准确进行模型建立和参数估计，并根据模型优化理论选择最优模型。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲1. 简介- 时间序列分析的定义和背景- 时间序列分析的应用领域和重要性2. 基础概念- 时间序列的定义和特征- 平稳性和非平稳性时间序列的区别- 自相关和偏自相关函数的概念- 白噪声序列和随机游走的特征3. 时间序列模型- 移动平均模型（MA）- MA(q)模型的定义和特征- MA(q)模型的参数估计方法- 自回归模型（AR）- AR(p)模型的定义和特征- AR(p)模型的参数估计方法- 自回归移动平均模型（ARMA）- ARMA(p,q)模型的定义和特征- ARMA(p,q)模型的参数估计方法- 季节性时间序列模型- 季节性时间序列的特点和检验方法- 季节性ARIMA模型的应用4. 时间序列分析的应用- 预测和预测准确性评估- 均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）的计算方法 - 预测误差的可视化及分析- 时间序列的平滑方法- 移动平均方法和指数平滑方法- 平均平滑和趋势平滑的原理和应用- 时间序列的季节性分解- 季节性分解模型的定义和原理- 季节性指数和季节性调整方法- 时间序列的异常检测- 异常值和离群点的定义和检测方法- 异常检测在时间序列分析中的应用5. 实践案例分析- 利用时间序列分析方法进行股票价格预测- 利用时间序列分析方法进行销售量预测- 利用时间序列分析方法进行气象数据分析6. 总结与展望- 时间序列分析的应用前景- 学习时间序列分析的重点和方法- 引导学生进行实际数据的应用与分析通过以上教学大纲的详细学习，学生将能够全面了解时间序列分析的基本理论和方法，能够应用时间序列模型进行数据预测和分析。
同时，通过实践案例的学习，学生将能够将时间序列分析方法应用于实际问题，提高数据分析和预测的能力。
希望本课程能够为学生提供一个系统、全面的时间序列分析学习平台，使他们在未来的研究和工作中能够灵活运用时间序列分析方法，做出准确可靠的数据分析和预测。
《时间序列分析》课程教学大纲
时间序列分析Time Series Analysis一、课程基本情况课程属性：专业主干课课程学分：3 学分课程总学时：48 学时（讲课：36学时，上机：12学时）课程性质：必修开课学期：第5学期先修课程：概率统计、随机过程适用专业：统计学教材：应用时间序列分析，中国人民大学出版社（第三版），王燕编，2012年12月出版。
开课院系：数学与统计学院统计系二、课程性质、教学目标和任务课程性质：本课程授课对象是统计学专业普通本科生，本课程是统计学专业的核心课程之一，作为专业方向主干课程和考试课程列入有关各专业的教学计划。
教学目标：本课程是为使学生掌握时间序列分析的基本知识和基本方法,培养学生运用时间序列分析的知识和方法来分析、拟合及预报时间序列的基本能力，并为实际问题的解决提供有效的方法。
教学任务：使学生掌握平稳和非平稳时间序列分析的AIAMA模型，自回归条件异方差模型（GARCH）,单位根检验和协整理论，了解时间序列分析的其它有关分析方法。
本课程的学习还使学生能熟练运用专业统计软件SAS和R对实际数据进行操作。
培养学生进一步学习和应用时间序列分析理论、方法的基础和能力。
三、教学内容和要求1、第一章时间序列分析简介（2学时）1.1引言1.2时间序列的定义了解：时间序列分析方法在现实生活中的应用；掌握：时间序列的定义；时间序列分析方法了解•：时间序列分析基本原理；理解：时间序列分析方法；1.3时间序列分析软件熟悉SAS软件和R软件上机的简单操作技巧；重点：时间序列的概念和分析方法及常用软件难点：时间序列分析的的思想2、第二章时间序列的预处理（4学时）平稳性检验（2学时）掌握：时间序列的常用统计量理解：平稳时间序列的定义和检验方法；了解•：平稳时间序列的统计性质和白噪声序列的性质：2.1纯随机性检验理解：纯随机序列的概念和性质掌握：白噪声检验的统计量及方法。
（2学时）熟悉：绘制时序图、平稳性检验以及白噪声检验的SAS实现和R实现；重点：时间序列平稳性和白噪声检验难点：检验平稳性和白噪声3、第三章平稳时间序列（10学时）方法性工具（1学时）掌握：差分运算、延迟算子理解：线性差分方程的概念及其解的性质1.1ARMA模型的性质（3学时）掌握:AR模型、MA模型、ARMA模型的结构，以及其平稳性、可逆性、因果性的概念及其条件；掌握它们的自相关、偏自相关函数的特点及计算方法；理解：上述几类模型之间的关系. 3平稳序列建模（4学时）掌握：平稳模型建模的基本步骤；掌握：模型的识别方法；理解：模型参数估计方法以及检验方法的基本原理；理解：模型优化的思想和几个准那么；3.4序列预测（2学时）理解：预测的方法；熟悉：平稳时间序列的建模的SAS实现及R实现；重点：平稳模型的性质及建模和预测方法，包括几种不同结构其自相关函数和偏相关函数的特征。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲一、课程简介时间序列分析是一门研究时间序列数据的统计学方法。
本课程旨在介绍时间序列的基本概念、常用模型和方法，以及如何应用它们进行实际数据分析和预测。
通过本课程的学习，学生将能够掌握时间序列分析的基本理论和实践技巧。
二、课程目标1. 理解时间序列的基本概念和性质；2. 掌握时间序列数据的可视化方法；3. 学会构建和评估时间序列模型；4. 熟悉时间序列预测的方法和技巧；5. 能够独立进行时间序列数据的分析和预测。
三、教学内容1. 时间序列基础知识- 时间序列的定义和特点- 常见时间序列数据的来源和应用领域2. 时间序列数据的可视化- 绘制时间序列图- 分析序列的趋势和周期性3. 平稳时间序列分析- 平稳时间序列的概念和性质- 自相关与偏自相关函数的计算- 白噪声检验和序列平稳性检验4. ARMA模型- 自回归模型AR(p)的原理和应用- 移动平均模型MA(q)的原理和应用 - ARMA(p,q)模型的建模和识别5. 季节性时间序列分析- 季节性时间序列的特点和分类- 季节性分解和季节性调整的方法- 季节性ARMA模型的建模和识别6. 时间序列预测- 简单移动平均法和指数平滑法- ARIMA模型和季节性ARIMA模型 - 模型的参数估计和预测效果评估7. 高级时间序列模型和方法- ARCH/GARCH模型及其应用- 面板数据的时间序列分析方法- VAR模型和VARMA模型的建模和预测四、教学方法1. 理论讲授：通过授课介绍时间序列分析的基本理论和方法；2. 实例分析：以真实数据为例，进行时间序列分析和预测的实践；3. 计算机实验：使用统计软件进行时间序列数据分析的实验；4. 讨论交流：组织学生进行小组讨论，分享和交流分析结果和思路。
五、考核方式1. 平时表现（20%）：包括课堂参与、作业完成情况等；2. 期中考试（30%）：考察对基本概念和模型的理解和应用能力；3. 实验报告（20%）：根据实验结果书写报告和分析；4. 期末论文（30%）：选取一个时间序列数据进行分析和预测，并撰写论文。
时间序列分析课程实验教学大纲
时间序列分析课程实验教学大纲
课程代码：z0605009 课程性质：专业主干课
课程名称：时间序列分析
英文名称：Time series analysis
适用专业：统计学开设学期：第6学期
实验学时/总学时：16/32 实验学分/总学分：1/2
大纲拟定人：
1.课程实验内容简介
《时间序列分析》课程是概率统计学中的一个重要分支，课程性质为必修课，主要讲述建立模型、参数估计及最佳预测与控制等。
初步了解时间序列数据并掌握一些处理时间序列数据的方法，实验教学重点是时间序列数据的散点图；运用计算机软件进行平稳时间序列数据的模拟及制作平稳时间序列数据的连线图，使学生对平稳时间序列模型有一个基本认识。
（1）培养学生运用所学数学知识，并利用计算机等现代化手段来解决实际问题的综合能力。
（2）使学生熟悉ＳＡＳ操作系统。
（3）掌握SAS/ETS模块进行时间序列分析的一些基本方法和技巧，并逐步了解科学研究的基本思维过程及方法。
二、实验项目
微机，Wndows xp，SAS，R软件：48套
四、实验成绩评定方法
根据学生上机的出勤情况、上机过程中的程序完成情况和实验报告的书写情况综合评定每个实验的成绩，再根据四个实验的成绩综合评定该实验课程的考查成绩。
五、参考资料
[1]《应用时间序列分析》，王燕编，中国人民大学出版社，2005.
[2]《时间序列分析》，王振龙主编，中国统计出版社，2000.
[3]《应用时间序列分析》，何书元著，北京大学出版社，2003.。
《时间序列分析》教学大纲
《时间序列分析》教学大纲一、课程名称：时间序列分的Time Series Analysis二、课程编码：三、学时与学分：48/3四、先修课程：概率论、数理统计、随机过程五、课程教学目标：1，熟练掌握时序分的中的几体概念。
2，掌握一般的平稳过程的分的模型。
3，熟悉常见的收敛性理论。
六、适用科学专业：经济学，统计学七、基本教学内容与学时安排：●差分方程一（4学时）一阶差分方程●差分方程二（4学时）P阶差分方程●滞后算子一（4学时）简介一阶差分方程二阶差分方程●滞后算子二（4学时）P阶差分方程初值条件与我无界序列●平稳ARMA过程一（4学时）期望、平稳性、遍历性自噪声过程移动平均过程●平稳ARMA过程二（4学时）自回归过程混和自回归移动平均过程●平稳ARMA过程三（4学时）自协方差生成函数不可逆性●预测一（4学时）预测原理基于无限样本的预测基于有限样本的预测●预测二（4学时）正定对称矩阵的三角因式分解线性预测修正高斯过程的最优预测ARMA过程之和●极大似然估计（4学时）简介AR(1)过程的似然函数AR（p）过程的似然函数MA（1）过程的似然函数MA（q）过程的似然函数ARMA(p,q)过程的似然函数数值方法求解似然函数●谱分析（4学时）总体谱样本周期图总体谱估计谱分析应用●渐进分布理论（4学时）渐进分布理论纵览相依序列的极限理论八、教学方法：课堂讲授、课后习题、习题与学生练习九、教材以及参考书：Time Series Analysis ,James D. Hamilton 十、考核方式：。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲时间序列分析教学大纲一、引言时间序列分析是一种统计方法，用于研究时间序列数据的特征、趋势和周期性。
它在经济学、金融学、气象学等领域中具有广泛的应用。
本课程旨在介绍时间序列分析的基本概念、方法和应用，并培养学生对时间序列数据的理解和分析能力。
二、基本概念1. 时间序列数据的定义和特点时间序列数据是按照时间顺序记录的一系列观测值。
它具有自相关性和趋势性的特点，需要通过适当的方法进行分析和建模。
2. 时间序列分析的目标时间序列分析的目标是揭示时间序列数据中的规律性、趋势性和周期性，并进行预测和决策。
三、时间序列分析方法1. 数据可视化通过绘制时间序列图、自相关图和偏自相关图等，可以直观地观察数据的趋势和周期性。
2. 平稳性检验平稳性是时间序列分析的基本假设，通过单位根检验、ADF检验等方法，可以判断时间序列数据是否平稳。
3. 自回归模型自回归模型是时间序列分析中常用的建模方法，通过AR(p)模型可以对时间序列数据进行预测和解释。
4. 移动平均模型移动平均模型是一种平滑时间序列数据的方法，通过MA(q)模型可以捕捉时间序列数据中的短期波动。
5. 自回归移动平均模型自回归移动平均模型（ARMA）是自回归模型和移动平均模型的结合，通过ARMA(p,q)模型可以对时间序列数据进行更准确的建模和预测。
6. 季节性调整对于具有明显季节性的时间序列数据，可以通过季节性调整方法，如季节性差分和季节性指数平滑法，来消除季节性影响。
7. 时间序列预测时间序列预测是时间序列分析的重要应用之一，通过选择适当的模型和方法，可以对未来一段时间内的数据进行预测。
四、应用案例1. 经济数据分析时间序列分析在经济学中有着广泛的应用，可以用于分析经济增长、通货膨胀、失业率等宏观经济指标的趋势和周期性。
2. 股票价格预测通过时间序列分析方法，可以对股票价格进行预测，帮助投资者做出决策。
3. 气象预测时间序列分析在气象学中也有重要的应用，可以用于气温、降雨量等气象数据的预测和分析。
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《时间序列分析》教学大纲
课程编号：120403B
课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课
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□学科基础课
总学时：48 讲课学时：32实验（上机）学时：16
学分：3
适用对象：统计学、经济统计学
先修课程：概率论、数理统计
毕业要求：
1.应用专业知识，解决数据分析问题
2.可以建立统计模型，获得有效结论
3.掌握统计软件及常用数据库工具的使用
4.关注国际统计应用的新进展
5.基于数据结论，提出决策咨询建议
6.具有不断学习的意识
7.扎实的数学基础和完整的统计知识体系
8.计算机编程技能与经济学基本常识
9.解决实际问题的能力，具有获取新知识的能力和创新意识
一、课程的教学目标
时间序列分析是一种根据动态数据特征揭示系统动态结构和规律的统计方法，是统计学的一个分支。
通过本课程的学习让学生掌握时间序列分析的基本原理、方法、模型，重点培养学生运用相关软件包进行经济金融学定量实证分析的能力，为以后的理论应用研究打下坚实的基础。
本课程要求学生掌握时间序列分
析的基本概念和模型，掌握用时间序列模型进行基本实证分析的方法。
二、教学基本要求
1. 对教学内容讲授上的要求
本课程重点讲授平稳时间序列模型的性质和建模方法，对于平稳时间序列模型的定义、平稳时间序列的类型、平稳时间序列的自协方差函数和自相关函数、平稳时间序列的性质、平稳时间序列建模中参数估计方法和白噪声检验等内容应细将、精讲，对于这些内容要结合大量案例和统计软件，使学生做到理论与实践的有机结合；其他内容应粗讲。
2. 对拟实现的教学目标所采取的教学方法、教学手段
教学方法以教师讲授为主，辅以大量的上机模拟，教学手段多样化。
3. 课程的考核方式
本课程采用上机作业和模型设计方式进行考核，其中上机练习占50%，模型设计占30%，平时考勤和作业占20%。
三、各教学环节学时分配
以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）
教学课时分配
四、教学内容（黑体，小四号字）
第一章绪论
第一节引言
1. 时间序列的定义
2. 时间序列的分类
第二节时间序列的建立
1.数据的采集
2.数据的预处理
第三节确定性时序方法概述
1.确定性时间序列模型
2.确定性时序的预测
第四节随机时序分析的基本概念
1.随机过程与平稳性
2.几种特殊的平稳序列
第五节Eviews软件入门
教学重点、难点：重点是时间序列的平稳性和白噪声，难点是离群点的检验和处理以及随机过程。
课程的考核要求：了解时间序列的定义和类型，了解时间序列数据的采集，掌握时序数据预处理思路和方法，了解确定性时间序列的几种常用模型和预测方法，理解随机过程的概念，理解随机过程平稳性的涵义，掌握白噪声过程的特征等。
复习思考题：
1.时间序列是如何建立的？
2.什么是随机过程的平稳性，并说明严平稳和宽平稳之间的关系。
3.如何检验时序数据的离群点？
4.确定性时间序列趋势的预测方法有哪些？
第二章线性平稳时间序列模型
第一节自回归模型
1.一阶自回归模型
2.多阶自回归模型
第二节滑动平均模型
1.一阶滑动平均模型
2.多阶滑动平均模型
第三节自回归滑动平均模型
1.自回归滑动平均模型的一般形式
2.ARMA模型的特性
教学重点、难点：ARMA模型的特性。
课程的考核要求：了解线性平稳时间序列模型的定义，理解一阶自回归模型与普通一元线性回归模型的关系，掌握AR模型平稳性的涵义及条件，了解滑动平均模型的一般形式，理解滑动平均模型可逆性涵义及条件，掌握ARMA 模型的特性，包括平稳性、可逆性、自协方差函数等。
复习思考题：
1. AR（p）模型的基本假设，模型结构如何？
2．比较自回归模型与一元线性回归的异同。
3. 什么是自相关函数，说明自协方差矩阵的性质。
第三章平稳时间序列模型的建立
第一节模型识别
第二节模型定阶
1. 参差方差图定阶法
2. 最佳准则函数定阶法
3. ACF和CACF定价法
4. F检验定阶法
第三节参数估计
1. 自回过模型参数的估计
2. 滑动平均模型参数的估计
3. 自回归滑动平均模型参数的估计
第四节模型的诊断检验
1. 三点图法
2. 残差分析检验法
3. Box-Pierce检验法
4. F检验
第五节案例分析
教学重点、难点：重点是模型识别和参数估计的方法，难点是最佳准则函数定阶法。
课程的考核要求：了解平稳时间序列模型的建模步骤，了解模型识别的含义，理解模型识别的方法和步骤，理解最佳准则函数定阶法和ACF法的基本原理和步骤，掌握三种不同参数估计方法的异同，理解模型的适应性检验的含义及检验方法，运用残差分析方法对模型进行诊断和检验。
复习思考题：
1. 简述模型的识别方法有哪些？
2. 区分矩估计法、极大似然估计法和最小二乘法的优劣。
3. 如何对模型的适应性进行诊断？
第四章平稳时间序列模型的预测
第一节最小均方误预测
第二节条件期望预测
第三节适时修正模型
教学重点、难点：重点是最小均方误预测和条件期望预测，难点是ARMA模型预测的一般结果。
课程的考核要求：了解最小均方误的概念，理解最小均方误预测的思想及结果，掌握最小均方误的几何预测法，了解条件期望的含义与规定，理解运用模型的逆转形式进行预测的方法，掌握差分方程形式进行预测的方法，理解ARMA模型预测的一般结果，了解适时修正模型的含义和常用方法。
复习思考题：
1. 最小均方误预测的基本原理是什么？
2. 什么是条件期望预测，简述条件期望预测的一般步骤。
3. 运用条件期望预测方法得到的ARMA模型预测一般结果是什么？
第三章非平稳时间序列分析
第一节非平稳性的检验
1. 数据图检验法
2. ACF和CACF函数检验法
3. 单位根检验法
4. 游程检验法
第二节平稳化方法
1. 差分法
2. 季节差分法
3. 对数变换法
第三节非平稳时间序列模型的建立
1. 齐次非平稳序列模型
2. 非平稳时间序列的组合模型
3. 案例分析
第四节X-11方法简介
教学重点、难点：重点是非平稳性的单位根检验和平稳化方法，难点是非平稳序列组合模型中各成分的判断。
课程的考核要求：了解非平稳时间序列的定义，了解数据图检验和游程检验法的原理，理解自相关偏自相关函数检验法的原理和步骤，掌握单位根检验的原理和操作步骤，理解平稳化的三种方法及其使用条件，了解齐次非平稳序列模型的定义及类型，了解非平稳时间序列的组合模型的含义和类型，理解确定性趋势的判断方法，了解X-11方法的基本思想和求解过程。
复习思考题：
1. 什么是平稳性，平稳性的检验方法有哪些？
2. 什么是单位根，说明单位根检验的一般步骤。
3. 说明齐次非平稳模型和组合模型的差别。
第七章两个前沿问题
第一节自回归条件异方差模型ARCH
1. ARCH模型的定义及特征
2. ARCH模型的发展
3. ARCH模型的估计和检验
4. 案例
第二节协整理论及误差修正模型
1. 协整性及其检验
2. 误差修正模型
教学重点、难点：重点是ARCH模型的估计和检验。
课程的考核要求：了解ARCH模型的定义和特征，了解ARCH模型的扩展形式，理解ARCH模型的估计和检验方法，了解协整性的定义及检验方法，了解误差修正模型的概念及估计等。
复习思考题：
1. 什么是ARCH模型，ARCH模型的特点是什么？
2. 什么是协整性，ECM有何作用？
五、其它
六、主要参考书
[1] 王振龙，时间序列分析，北京，中国统计出版社，2000.2.
[2] 时间序列分析，安鸿志，华东师大出版社，1992.
[3] 应用时间序列分析，何书元，北京大学出版社，2003
执笔人：张玉春教研室主任：系教学主任审核签名：。