时间序列分析经典书

摘要: 《时间序列分析与应用》

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• 时间：2011(中文版)
• 作者：Jonathan D.Cryer
• 代码：R 语言安装 TSA 包

• Time-Series-Analysis-with-Applications-in-R-Second-Edition

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基本概念

• 时间序列与随机过程
• 均值、方差和协方差
• 平稳性

趋势

• 确定性趋势与随机趋势
• 常数均值的估计
• 回归方法
• 回归估计的可靠性和有效性
• 回归结果的解释
• 残差分析

平稳时间序列模型

• 一般线性过程
• 滑动平均过程
• 自回归过程
• 自回归滑动平均混合
• 可逆性

非平稳时间序列模型

• 通过差分平稳化
• ARIMA模型
• ARIMA模型中的常数项
• 其他变换

模型识别

• 样本自相关函数的性质
• 偏自相关函数和扩展的自相关函数
• 对一些模拟的时间序列数据的识别
• 非平稳性
• 其他识别方法

参数估计

• 矩估计
• 最小二乘估计
• 极大似然与无条件最小二乘
• 估计的性质
• 参数估计例证
• 自助法估计ARIMA模型

模型诊断

• 残差分析
• 过度拟合和参数冗余

预测

• 最小均方误差预测
• 确定性趋势
• ARIMA预测
• 预测极限
• 预测的图示
• ARIMA预测的更新
• 预测的权重与指数加权滑动平均
• 变换序列的预测
• 某些ARIMA模型预测的总结

季节模型

• 季节ARIMA模型
• 乘法季节ARMA模型
• 非平稳季节ARIMA模型
• 模型识别、拟合和检验
• 季节模型预测

时间序列回归模型

• 干预分析
• 异常值
• 伪相关
• 预白化与随机回归

异方差时间序列模型

• 金融时间序列的一些共同特征
• ARCH(1)模型
• GARCH模型
• 极大似然估计
• 模型诊断
• 条件方差非负条件
• GARCH模型的一些扩展
• 另一个示例：USD/HKD汇率日数据

谱分析入门

• 周期图
• 谱表示和谱分布
• 谱密度
• ARMA过程的谱密度
• 样本谱密度的抽样性质

谱估计

• 平滑谱密度
• 偏差和方差
• 带宽
• 谱置信区间
• 泄露和锥削
• 自回归谱估计
• 其他谱估计法

门限模型

• 用图解法探索非线性
• 非线性检验
• 多项式模型一般是爆炸性的
• 一阶门限自回归模型
• 门限模型
• 门限非线性的检验
• TAR模型的估计
• 模型诊断

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