《时间序列分析引论 第2版》求取 ⇩

第二版序1

缩写字3

1引论4

1.1 例子4

1.2 术语7

1.3 时间序列分析的目标8

1.4 时间序列分析方法11

1.5 有关时间序列的书评12

2简单的描述方法13

2.1 变化的类型13

2.2 平稳时间序列14

2.3 时序图15

2.4 变换15

2.5 含有趋势的序列分析16

2.5.1 曲线拟合16

2.5.2 滤波17

2.5.3 差分方法22

2.6 季节波动22

2.7 自相关23

2.7.1 相关图26

2.7.2 相关图解释26

2.8 随机性的其它检验法31

习题32

3时间序列的概率模型34

3.1 随机过程34

3.2 平稳过程36

3.2.1 二阶平稳性38

3.3 自相关函数39

3.4 一些实用的随机过程40

3.4.1 纯随机过程40

3.4.2 随机游动41

3.4.3 移动平均过程42

3.4.4 自迥归过程45

3.4.5 混合模型51

3.4.6 综合模型52

3.4.7 一般线性过程52

3.4.8 连续过程53

3.5 Wold分解定理54

习题55

4时域估计60

4.1 自协方差和自相关函数的估计60

4.1.1 相关图解释64

4.1.2 遍历性定理64

4.2 自迥归过程的拟合65

4.2.1 自迥归过程的参数估计65

4.2.2 自迥归过程阶的确定69

4.3.1 移动平均过程的参数估计70

4.3 移动平均过程的拟合70

4.3.2 移动平均过程阶的确定73

4.4 混合模型的参数估计73

4.5 综合模型的参数估计74

4.6 Box—Jenkins季节模型74

4.7 残量分析75

4.8 关于模型建立的一般评论79

习题80

5.1 引言82

5预测82

5.2 单元法83

5.2.1 趋势曲线的外推84

5.2.2 指数修匀84

5.2.3 Holt—Winters预测方法87

5.2.4 Box—Jenkins预测方法89

5.2.5 逐步自迥归92

5.2.6 其它方法93

5.3.1 多重迥归94

5.3 多元法94

5.3.2 计量经济模型95

5.3.3 Box-Jenkins方法96

5.4 预测方法的比较96

5.5 一些实例100

5.6 预报理论104

习题105

6频域中的平稳过程107

6.1 引言107

6.2 谱分布函数107

6.3 谱密度函数112

6.4 连续过程的谱115

6.5 实例115

习题120

7谱分析122

7.1 傅里叶分析122

7.2 简单正弦模型123

7.2.1 Nyquist频率126

7.3 周期图分析127

7.3.1 周期图和自协方差函数之间的关系131

7.3.2 周期图的性质132

7.4 谱分析：某些相容估计方法133

7.4.1 截尾自协方差函数的变换134

7.4.2 Hanning法136

7.4.3 Hamming法137

7.4.4 周期图的平滑化138

7.4.5 快速傅里叶变换140

7.5 频谱的置信区间144

7.6 不同估计方法的比较145

7.7 连续时间序列的分析149

7.8 讨论152

7.9 一个实例158

习题161

8.1 交互协方差函数与交互相关函数162

8二元过程162

8.1.1 实例164

8.1.2 估计165

8.1.3 解释166

8.2 交叉谱167

8.2.1 实例170

8.2.2 估计173

8.2.3 解释176

习题176

9线性系统178

9.1 引言178

9.2 时域中的线性系统179

9.2.1 一些实例180

9.2.2 脉冲响应函数183

9.2.3 阶跃响应函数184

9.3.1 频率响应函数185

9.3 频域中的线性系统185

9.3.2 增益与相位图189

9.3.3 一些实例191

9.3.4 输入和输出的一般关系193

9.3.5 串联线性系统199

9.3.6 滤波器的设计201

9.4 线性系统的辩识203

9.4.1 频率响应函数的估计204

9.4.2 Box—Jenkins方法208

9.4.3 含有反馈的系统212

习题215

10 一些其它的论题217

附录Ⅰ 傅里叶变换、拉普拉斯变换及Z—变换224

附录Ⅱ 狄拉克δ函数228

附录Ⅲ 协方差230

参考文献232

习题解答250