時間序列分析與SAS應用

內(nèi)容概要

　　時間序列分析是數(shù)理統(tǒng)計的一個分支。它是一種利用具有“時序特性”的觀測數(shù)據(jù)，根據(jù)研究對象的統(tǒng)計特征發(fā)掘其內(nèi)在規(guī)律并建立動態(tài)模型，再對所建立的動態(tài)模型進行模式識別、參數(shù)估計和檢驗，然后以此模型為依據(jù)對序列的未來發(fā)展或動態(tài)進行合理的預測和控制的統(tǒng)計方法。在工程技術、經(jīng)濟管理、氣象學、地球物理學等方面有著廣泛的應用。
　　SAS軟件是國際上流行的統(tǒng)計分析的標準軟件?！陡叩葘W校本科生教材：列分析與SAS應用（第2版）》只介紹與時間序列有關的程序編寫和結(jié)果分析
　　《高等學校本科生教材：列分析與SAS應用（第2版）》主要介紹時間序列的概念、異常點的診斷、自相關分析、偏自}目關分析、時序模型的識別、時序模型的參數(shù)估計與檢驗及其預報，同時也對檢驗模型平穩(wěn)性的單位根檢驗方法、條件異方差模型、傳遞函數(shù)模型、干預模型及誤差修正模型進行了介紹。本書既可以作為統(tǒng)計專業(yè)、應用數(shù)學專業(yè)、信息與計算科學專業(yè)、經(jīng)濟管理專業(yè)和工程技術專業(yè)的本科生教材，也可以作為科技工作者的參考書。

書籍目錄

1時間序列的基本知識
　1.1 時間序列概念
　1.2 SAS介紹
　　1.2.1 SAS的顯示管理系統(tǒng)
　　1.2.2 SAS的程式結(jié)構(gòu)
　　1.2.3 SAS程式的輸入及運行
　　1.2.4 DATA語句
　　1.2.5 CARDS語句
　　1.2.6 INPUT語句
　　1.2.7 PROC語句
　　1.2.8 PRINT過程
　1.3 時間序列的平穩(wěn)性
　　1.3.1 統(tǒng)計特征
　　1.3.2 時間序列的平穩(wěn)性
　　1.3.3 嚴平穩(wěn)與寬平穩(wěn)的關系
　　1.3.4 樣本均值、方差、自協(xié)方差與自相關函數(shù)
　　1.3.5 平穩(wěn)時間序列的意義
　1.4 異常點檢驗與缺省值的補足
　　1.4.1 時間序列數(shù)據(jù)的采集
　　1.4.2 異常點的檢驗與處理
　　1.4.3 缺省值的補足
　1.5 平穩(wěn)性檢驗
　1.6 純隨機性檢驗
　1.7 方差的同質(zhì)性檢驗
　　1.7.1 方差的同質(zhì)性檢驗
　　1.7.2 方差的穩(wěn)定性轉(zhuǎn)換
　1.8 差分運算與后移算子
　　1.8.1 差分運算
　　1.8.2 后移算子
　　習題1
2 穩(wěn)時間序列
　2.1 AR（p）模型
　　2.1.1 p階自回歸模型
　　2.1.2 p階自回歸模型的統(tǒng)計特性
　2.2 MA模型
　　2.2.1 q階移動平均模型
　　2.2.2 移動平均模型的統(tǒng)計特性
　2.3 ARMA模型（AutoRegressionMovingAverageModel）
　　2.3.1 ARMA（p，g）模型
　　2.3.2 ARMA（p，q）模型的統(tǒng)計特性
　2.4 ARMA模型的識別與參數(shù)估計
　　2.4.1 模型的初步識別
　　2.4.2 模型定階
　　2.4.3 模型參數(shù)估計
　　2.4.4 模型的適應性檢驗和參數(shù)的顯著性檢驗
　2.5 平穩(wěn)時間序列的預測
　2.6 實例分析（I）
　　習題2
3 平穩(wěn)時間序列的確定性分析
　3.1 時間序列的分解
　　3.1.1 Cramer分解定理
　　3.1.2 確定性因素分解
　3.2 長期趨勢分析及預報
　　3.2.1 平滑法
　　3.2.2 趨勢擬合法
　3.3 季節(jié)變動分析及預報
　　3.3.1 季節(jié)變動及其測定目的
　　3.3.2 季節(jié)變動分析及預測的原理與方法
　3.4 X-ll方法簡介
　　3.4.1 X-ll方法的基本思想
　　3.4.2 X-ll方法
　　習題3
4 RIMA模型
　4.1 平穩(wěn)化方法
　　4.1.1差分運算的實質(zhì)
　　4.1.2 平穩(wěn)化方法
　　4.1.3 過差分
　4.2 ARIMA（p，d，q）模型
　　4.2.1 ARIMA（p，d，g）模型
　　4.2.2 ARIMA（p，d，q）模型的參數(shù)估計與預報
　4.3 實例分析（Ⅱ）
　4.4 條件異方差模型
　　4.4.1 模型介紹
　　4.4.2 擬合模型
　　習題4
5 遞函數(shù)模型
　5.1 傳遞函數(shù)模型
　5.2 傳遞函數(shù)模型的識別
　5.3 干預模型
　5.4 協(xié)整
　　5.4.1 單整及其檢驗（Integration）
　　5.4.2 協(xié)整及其檢驗（Cointegration）
　　5.4.3 誤差修正模型（EICM）
　　習題5
附表
參考文獻

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   時間序列的不規(guī)則成分是剩余的或“包羅萬象”的因素，它用來說明在分離了趨勢、循環(huán)和季節(jié)成分的給定期望值后，時間序列值的真正偏差。不規(guī)則成分是由那些影響時間序列的短期的、不可預期的和不重復出現(xiàn)的因素起的。因為這種成分說明時間序列中的隨機變動，所以是無法預測的，因此我們不能預測它對時間序列的影響。 在實際分析時，人們發(fā)現(xiàn)沒有固定周期的循環(huán)波動與長期趨勢的影響很難嚴格分解開，而有固定周期的循環(huán)波動和季節(jié)性變化又很難嚴格分解開。近年來，人們對四因素的確定性分析作了改進，現(xiàn)在通常把序列分解為三大因素的綜合影響： ①長期趨勢波動，它包括長期趨勢和無固定周期的循環(huán)波動； ②季節(jié)性變化，它包括所有具有穩(wěn)定周期的循環(huán)波動； ③隨機波動，除了長期趨勢波動、季節(jié)性變化之外，其他因素的綜合影響歸為隨機波動。 這三大因素的綜合影響會導致序列呈現(xiàn)出各種變化情況，而我們進行確定性時序分析的目的： 一是克服其他因素的影響，單純測度出某一個確定性因素對序列的影響； 二是推斷出各種確定性因素彼此之間的相互作用關系及它們對序列的綜合影響。

編輯推薦

《高等學校本科生教材:時間序列分析與SAS應用(第2版)》在介紹時間序列分析理論的同時，對涉及的具體計算，將給出相應的SAS程序以及比較詳細的結(jié)果分析。這樣做，一方面使讀者有一種能夠解決問題的工具在手的感覺，以增強讀者的自信心；另一方面，可以使讀者進一步加深對理論分析的理解。我們認為這樣處理也符合現(xiàn)代教學理念，因為我們現(xiàn)在課堂教學基本上使用多媒體，在講解理論的同時，也可以演示計算機運行的結(jié)果。為了方便讀者閱讀，在編寫過程中，《高等學校本科生教材:時間序列分析與SAS應用(第2版)》將數(shù)據(jù)與問題同時陳述出來，將程序與解答過程同時陳述出來。這樣做可以幫助讀者不斷積累識別時間序列模型的經(jīng)驗，熟悉程序運行結(jié)果的解釋。在自然現(xiàn)象和經(jīng)濟現(xiàn)象中，人們?yōu)榱藢δ承┦挛锘蛳到y(tǒng)的運行規(guī)律探索其究竟，需要觀測所要研究的某種現(xiàn)象，從而得到一定順序的數(shù)據(jù)資料。通過分析這些數(shù)據(jù)資料，對事物或系統(tǒng)的未來發(fā)展進行預測或控制的方法，稱為時間序列分析。在實際問題中，當數(shù)據(jù)很多時，如果沒有計算程序，人們很難完成工作。

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