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时间序列基本概念、分析方法及应用案例
内容简介
工业及金融领域针对时间序列的应用都非常广泛。本书将系统介绍时间序列的基本概念、分析方法以及典型的应用案例。全书将分三篇，第一篇介绍时间序列的定义、基本概念、分析方法概况等基本知识。 第二篇系统介绍时间序列的分析方法和分析模型，对于每个方法，都将介绍方法的原理、步骤、及详细的MATLAB实现过程。第三篇将介绍几个时间序列方法在经济、金融等领域的实际应用案例。
章节目录
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内容简介
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前 言
目录
1 绪论
1.1 时间序列的发展过程
1.2 时间序列的基本概念
1.3 平稳时间序列分析方法
1.4 季节指数预测法
1.5 时间序列主要模型介绍
1.6 时间序列分析工具
1.7 应用实例：基于时间序列的股票预测
1.8 小结
参考文献
2 时间序列基本概念
2.1 时间序列的统计概念
2.2 时间序列的平稳性
2.3 时间序列的相关性
2.4 时间序列的运算
2.5 白噪声
2.6 小结
参考文献
3 自回归模型——AR模型
3.1 AR模型的定义
3.2 AR模型的平稳性
3.3 AR模型的统计性质
3.4 AR模型的MATLAB实现
3.5 AR模型的应用实例
3.6 小结
参考文献
4 滑动平均模型——MA模型
4.1 MA模型的定义
4.2 MA模型的性质
4.3 MA模型的应用实例
4.4 小结
参考文献
5 自回归滑动平均模型——ARMA模型
5.1 ARMA模型介绍
5.2 ARMA模型的性质
5.3 ARMA模型的图像定阶
5.4 ARMA模型的应用实例
5.5 小结
参考文献
6 非平稳序列的随机分析——ARIMA模型
6.1 ARIMA模型的定义
6.2 ARIMA模型的MATLAB实现
6.3 ARIMA模型的应用实例
6.4 小结
参考文献
7 建模及预测
7.1 平稳性检验方法
7.2 AIC准则定阶
7.3 模型的检验
7.4 ADF检验方法的MATLAB实现
7.5 模型的预测
7.6 模型的建立及预测应用实例
7.7 小结
参考文献
8 趋势及季节性时间序列建模
8.1 趋势分析
8.2 季节效应分析
8.3 模型的应用实例
8.4 小结
参考文献
9 条件异方差模型
9.1 时间序列的异方差性
9.2 异方差性检验
9.3 自回归条件异方差模型
9.4 广义自回归条件异方差模型
9.5 模型的MATLAB方法
9.6 模型的应用实例
9.7 小结
参考文献
10 多元时间序列分析
10.1 平稳多元序列建模
10.2 协整
10.3 模型的MATLAB方法
10.4 模型的应用实例
10.5 小结
参考文献
11 航空公司乘客预测的时间序列模型
11.1 时序数据的分析
11.2 模型的估计
11.3 模型的测试
11.4 模型预测
11.5 模型的评估
11.6 小结
12 股票收益时间序列的建模与预测
12.1 时序数据的获取与预处理
12.2 时序数据分析
12.3 模型估计
12.4 模型的测试
12.5 GARCH模型的估计
12.6 模型的仿真
12.7 小结
封底
MATLAB时间序列方法与实践是2019年由电子工业出版社出版,作者 卓金武。
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