江西财经大学统计学院《时间序列分析与随机过程》课程介绍

 

一、   课程信息

《时间序列分析与随机过程》课程代码：06163  课时数：48   学分：3

 

二、   授课老师

万兆泉

统计学院经济统计系副教授、博士

电话：13979185209

电子邮箱：zqwan@163.com

陈孝新

统计学院数理统计系教授、博士

电话：13979180613

电子邮箱：xiaoxinchen@vip.sina.com

三、   课程简介

时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法。其基本思想是根据系统的有限长度的运行记录（观察数据），建立能够比较精确地反映序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并利用此模型对系统的未来发展趋势进行预报与分析。时间序列分析在经济学、社会科学领域以及自然科学领域均得到了十分广泛的应用。随着计算机技术尤其是统计分析软件的发展与普及，时间序列分析将在我们的研究与实践中日益发挥更加重要的作用。学好时间序列分析已成为对统计学专业及一些相关专业本科生的基本要求，同时也能为学生后续的学习与实践建立重要的方法论基础。

 

四、   教材及参考文献

1、教材

应用时间序列分析，中国人民大学出版社，王燕编，2008年12月出版。

参考书目

（1）陆懋祖，高等时间序列经济计量学，上海人民出版社，1999年版；

（2）王振龙主编，时间序列分析，中国统计出版社，2000；

（3）王耀东等编，经济时间序列分析，上海财经大学出版社，1996；

（4）马薇，协整理论与应用，南开大学出版社，2004；

（5）金融时间序列分析　Ruey S.Tsay著，潘家栋译　机械工业出版社，2006；

（6）王少平，宏观计量的若干前沿理论与应用，南开大学出版社，2003；

（7）史代敏，谢小燕，应用时间序列分析，高等教育出版社，2011；

（8）王黎明，王连，杨楠，应用时间分析，复旦大学出版社，2009；

（9）易丹辉，时间序列分析方法与应用，中国人民大学出版社，2011。

五、   评分标准

评分采用平时成绩与课堂考试成绩相结合的方式：

平时成绩占20%，课堂考试成绩占80%。

平时成绩：由任课教师根据学生的课堂纪律、考勤、课堂回答老师的提问、作业完成情况与质量等确定；

课堂考试成绩：由教务处统一安排或由任课教师提出、经教务处同意安排随堂考试的卷面成绩或课程大论文的综合评定成绩。

 

六、   授课计划

1、授课时数  3课时×16周=48课时

2、教学进度安排

第一章 　绪论　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2课时

要求学生了解时间序列的概念，时间序列分析的一般方法，初步了解随机时间序列的建模思想。

 

第二章 时间序列的预处理　　　　　　　　　　　　　　　　　　8学时

了解几种重要随机过程及其分布数字特征、随机过程的平稳性；掌握时间序列平稳性检验和白噪声检验的方法；熟悉绘制时序图、平稳性检验以及白噪声检验；理解平稳时间序列的定义和白噪声的定义；了解平稳时间序列的统计性质和白噪声序列的性质；初步了解平稳时间序列的意义。

 

第三章 平稳时间序列　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　10学时

了解几种重要随机过程及其分布数字特征、掌握平稳时间序列的建模和预测的方法；熟悉平稳时间序列模型的几种类型；理解平稳时间序列ARMA模型的性质；了解参数估计方法以及检验方法的基本原理；初步了解ARMA模型在现实生活的应用。

 

第四章 非平稳时间序列分析　　　　　　　　　　　　　　　　　10学时

掌握齐次非平稳序列、季节性时间序列以及带有干预序列时间序列的建模和预测的方法；熟悉非平稳序列平稳化的方法、干预序列预白噪声方法、齐次非平稳序列ARIMA模型和乘积型模型以及ARIMAX模型建模；了解利用ARIMA模型、乘积型模型和ARIMAX模型对非平稳序列预测的基本原理。

 

第五章 条件异方差模型　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 9学时

掌握带有确定性趋势的序列以及带有异方差序列的建模和预测的方法；熟悉异方差检验的方法、带有确定性趋势的自回归模型和条件异方差模型建模的SAS实现；理解ARTUREG过程和ARIMA过程的区别；了解模型参数估计和预测的基本原理；初步了解带有确定性趋势的自回归模型和条件异方差模型在实际中的应用。

第六章 多元时间序列分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　9学时

掌握平稳多维时间序列的建模和预测的方法；熟悉多维ARMA模型和状态空间模型建模；理解多维时间序列的定义和性质、多维ARMA模型的定义和性质、多维ARMA模型与状态空间模型的互化；了解利用状态空间模型建模的基本原理；初步了解多维ARMA模型和状态空间模型在实际中的应用。

 

七、   先修课程

《统计学》、《数理统计》、《概率论》、《高等数学》、《线性代数》