时间序列分析
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课程评价
spContent=《时间序列分析》课程是为分析时间序列数据提供分析方法和理论支撑的一门课程。时间序列分析是通过对社会经济活动中的时间序列数据进行观察、研究,寻找其内在的发展变化规律,建立合理的统计模型,来预测变量的未来走势。通过学习时间序列分析这门课程,相信一定会提高你们分析和解决实际问题的能力。
—— 课程团队
课程概述

时间序列分析是数理统计的一个专业分支,其分析方法遵循概率统计的基本原理。但是由于时间的不可重复性,使得我们在实际观测某个变量时在任意时刻只能获得唯一的序列观察值,这种特殊的数据结构导致时间序列有其特殊、自成体系的一套分析方法。

本课程是时间序列分析的入门课程,其内容主要包括:时间序列的基本概念;时间序列的平稳性检验与纯随机性检验;平稳时间序列的随机分析方法;非平稳时间序列的随机分析方法;非平稳时间序列的确定性分析方法以及多元时间序列分析。

对于想从事数据分析工作的学生来说,本课程提供了分析时间序列数据的方法和工具,学习本课程可以提高数据分析能力。同时,在学习的过程中,通过对课程中相关案例的学习,也能够提升同学们分析和解决经济社会中实际问题的能力。


课程大纲
预备知识

        学习《时间序列分析》课程需要有一定的数学基础,如果你对微积分和概率论与数理统计方面的知识有一定的了解,就能相对轻松地学好《时间序列分析》课程。

证书要求

本课程综合成绩满分为100,60分至79分为合格,80分至100分为优秀。

1. 单元测试占50%,

2. 课程讨论成绩占10%

3. 期末考试成绩占40%。


参考资料

参考教材

1.王燕:《应用时间序列分析》(第四版),中国人民大学出版社,北京

2.詹姆斯.D.汉密尔顿:《时间序列分析》,中国人民大学出版社,北京

3.Rueyt S. Tsay【美】:《金融时间序列分析》,机械工业出版社,北京

4. 张晓峒:《计量经济学》,清华大学出版社,北京

5. 高铁梅,《计量经济方法与建模-EViews应用及实例》(第三版),清华大学出版社,北京