《时间序列分析》课程教学大纲.docx

时间序列分析TimeSeriesAna1ysis一、课程基本信息学时：40学分：2.5考核方式：考试，平时成绩占总成绩的30%中文简介：应用时间序列分析研究按时间顺序记录下来的有序数据，对其进行观察和研究，找出事物发展的规律性，并对未来状态作出估计和预测。应用足迹遍及日常生产、生活中各个环节。作为数理统计的一个分支，时间序列分析遵循数理统计的基本原理，即利用观察信息估计总体性质。在理论上是对统计专业基础课程的一个综合应用。二、教学目的与要求本课程内容是统计学的重要分支，着重讲解时间序列分析的基本理论与方法，目的是为了让学生掌握该内容的基本理论和方法，并能运用到实践中去。课程教学基本目标是使学生初步掌握利用时间序列分析方法处理问题的能力。预修课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计，回归分析后续课程：计量经济学，随机过程。三、教学方法与手段本课程的教学以讲授为主，辅以习题练习、讨论与自学。基本内容由老师讲授，通过习题课巩固，其余部分（主要是*号部分）由学生自学提高。注意加强学习方法的引导及课外辅导，同时在教学中注意与几何直观相结合，逐步推广使用多媒体教学手段。四、教学内容及目标教学内容教学目标学时分配第一章绪论21.时间序列的发展简史了解0.52.时间序列的含义、时间序列的主要分类了解13.时间序列的分析软件了解0.5重点与难点：时间序列的含义，时间序列数据集的创建。时间序列的含义衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及课后习题的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。第二章时间序列的预处理41.平稳时间序列的定义了解0.52.平稳性检验掌握13.纯随机序列的定义了解14.纯随机性检验掌握1.5实验一时间序列数据的预处理掌握2重点与难点：时间序列的平稳性和纯随机性的检验。时间序列纯随机性的含义，平稳性的含义衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及课后习题的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。第三章平稳时间序列分析161.差分运算、一般差分方程的解法掌握42.格林函数、平稳性、逆函数、AR(I)和MA(I)模型的逆函数、自协方差函数、自相关函数、偏自相关函数掌握103.平稳序列建模与预测，修正预测掌握2实验二平稳时间序列模型的R实现掌握2重点与难点：平稳ARMA模型的性质，平稳ARMA模型的建模步骤。平稳ARMA模型的性质衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及课后习题的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。第四章非平稳时间序列的确定性分析61.时间序列的分解理解22.确定性因素分解、趋势分解、季节分解掌握33.综合分析、X-H过程了解1实验三非平稳序列的确定性分析掌握2重点与难点：非平稳时间序列的确定性因素分解。趋势分析，季节分析衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及课后习题的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。第五章非平稳时间序列的随机性分析81差分运算、AR1MA模型掌握42.残差自回归模型理解23.异方差的性质、方差齐性变换理解14.条件异方差模型了解1实验四非平稳序列的随机性分析掌握2重点与难点：非平稳时间序列的随机分析，ARIMA模型。异方差的性质和条件异方差模型。衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及课后习题的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。第六章多元时间序列分析41.虚假回归理解12.单位根检验掌握13.协整理解14.误差修正模型了解1重点与难点：动态回归模型(AR1MAX)的拟合过程，单位根检验原理和方法。单位根检验原理。衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及课后习题的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。实验教学内容本实验课程属于验证性实验，结合理论知识和实际应用，让学生掌握时间序列分析的基本理论、方法、模型，掌握R的时间序列分析方法的操作，具备利用时间序列分析方法分析研究实际问题的初步能力和解决经济领域常见问题的基本操作。实验项目实验类型学时分配实验一时间序列数据的预处理验证性实验2实验二平稳时间序列模型的R实现验证性实验2实验三非平稳序列的确定性分析验证性实验2实验四非平稳序列的随机性分析验证性实验2合计8五、推荐教材和教学参考费源推荐教材王燕编时间序列分析，北京：中国人民大学出版社，2015教学参考书1王黎明，王连，杨楠编应用时间序列分析，上海：复旦大学出版社，20092何书元编应用时间序列分析，北京：北京大学出版社，20073王正龙，胡永红编应用时间序列分析，北京：科学出版社，20074王沁编应用时间序列分析，西安：西南交通大学出版社，20085消枝宏，郭明月编时间序列分析及SAS应用，武汉：武汉大学出版社，20096Shumway.R.H.,时间序列分析及应用,北京：世界图书出版社，2009