1. 为什么要学习这门课？

时间序列分析是现代数据分析中一个重要的领域，它被广泛应用于经济学、金融、气象、工程、市场营销等多个学科。如果你希望在这些领域取得优势，掌握时间序列分析将是非常有价值的技能。学习这门课可以帮助你理解和处理随时间变化的数据，为你的职业发展铺平道路。

2. 这门课的主题是关于什么？

这门课的主题围绕时间序列数据的分析和建模。时间序列数据是指按照时间顺序收集的数据，例如股票价格、气温变化、销售额等。课程内容将涵盖时间序列数据的基本特征、分析方法、建模技术（如自回归模型、移动平均模型、季节性模型等）以及如何评估模型的性能。

3. 学习这门课可以获得什么？

通过学习这门课程，你将获得以下几点收获：

• 数据分析能力：提升分析和解读时间序列数据的能力，理解其变化模式和潜在趋势。
• 建模技能：学习如何构建合适的时间序列模型，从而能更好地进行预测和决策。
• 实际应用：掌握将时间序列分析应用于实际案例中，如市场调研、财务预测、天气预报等，从而提高解决实际问题的能力。
• 软件工具：掌握一些主流工具（如R、Python等）和技术，帮助你高效地进行数据分析。

4. 这门课有什么特色和亮点？

• 实践导向：课程将通过案例分析和项目实践，让学生在动手操作中巩固理论知识，增强实际应用能力。
• 多学科交叉：结合经济学、统计学、计算机科学等多个学科的知识，使学生能够从多角度理解时间序列分析的广泛应用。
• 最新研究成果：课程内容结合当前的研究动态和行业发展趋势，使学生了解最新的时间序列分析技术和工具。
• 优秀师资：授课教师具有丰富的行业经验和学术背景，可以为学生提供宝贵的指导和建议。

通过学习这门课程，你不仅能够提升自己的数据分析能力，还能在实际工作中脱颖而出，成为时间序列分析领域的专家。欢迎加入我们的课程，共同探索时间序列分析的精彩世界！

平时50%+期末50%

学习《时间序列分析》课程需要有一定的数学基础，需要对微积分和概率论与数理统计、应用回归分析等方面的知识有一定的了解。

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