《《應(yīng)用時間序列分析》課程教學(xué)大綱》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《《應(yīng)用時間序列分析》課程教學(xué)大綱（10頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、一、課程基本信息 課程代碼： 課程名稱：應(yīng)用時間序列分析 英文名稱：AppliedTimeSeriesAnalysis 課程類別：專業(yè)課 學(xué)時：48 學(xué)分：3 適用對象:統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)本科生考核方式：考試 先修課程：數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計 二、課程簡介時間序列分析是統(tǒng)計學(xué)科的一個重要分支，它主要研究隨著時間的變化，事物發(fā)生、發(fā)展的過程，尋找事物發(fā)展變化的規(guī)律，并預(yù)測未來的走勢。在日常生產(chǎn)生活中，時間序列比比皆是，目前時間序列分析方法廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、金融、天文、氣象、海洋、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、質(zhì)量控制等諸多領(lǐng)域，成為眾多行業(yè)經(jīng)常使用的

2、統(tǒng)計方法。作為數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的一個分支，時間序列分析遵循數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的基本原理，但由于時間的不可重復(fù)性，使得我們在任意一個時刻只能獲得唯一的序列觀察值，這種特殊性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致時間序列分析又存在其非常特殊，自成的一套分析方法。應(yīng)用時間序列分析根據(jù)時序分析方法對各種社會、金融等現(xiàn)象進(jìn)行認(rèn)識分析，并使用時間序列分析的相關(guān)軟件，具有較強(qiáng)的應(yīng)用性和可操作性。本課程主要介紹時間序列分析的基本理論和方法，包括AR模型，MA模型，ARMA模型，單位根檢驗法，平穩(wěn)序列的模型識別方法、模型檢驗、優(yōu)化、預(yù)測，非平穩(wěn)時序模型，無季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析，有季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析，包括因素分解理論、指數(shù)平滑預(yù)測模型等時間

3、序列分析理論和方法。 其次，R語言不僅是一款統(tǒng)計軟件，還是一個可以進(jìn)行交互式數(shù)據(jù)分析和探索的強(qiáng)大平臺，金融、經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療、數(shù)據(jù)挖掘等諸多領(lǐng)域都基于R研發(fā)它們的分析方法。在這個平臺上，時間序列分析方法可以非常便捷地嵌入其他領(lǐng)域的研究中，成為各行業(yè)實務(wù)分析的基礎(chǔ)方法。最重要的一點是，由于R語言的開放性和資源共享性，它可以匯集全球R用戶的智慧和創(chuàng)造力，以驚人的速度發(fā)展。在R平臺上，新方法的更新速度是以周為單位計算的，這是傳統(tǒng)統(tǒng)計軟件所無法比擬的。R具有自由廣闊的發(fā)展前景，可以預(yù)期，它很有可能會打破傳統(tǒng)的統(tǒng)計軟件的功能邊界，與時俱進(jìn)，不斷拓寬應(yīng)用領(lǐng)域，不斷創(chuàng)造出更多的功能和解法。因此，我們需要學(xué)習(xí)并共

4、同發(fā)展R語言。 本課程理論與實踐相結(jié)合，培養(yǎng)學(xué)生扎實的理論基礎(chǔ)和熟練的動手能力，使其能進(jìn)行簡單的時序問題的建模和分析，為學(xué)生們今后從事統(tǒng)計相關(guān)職業(yè)或者進(jìn)一步深造 提供相關(guān)技術(shù)知識和操作技能。 Timeseriesanalysisisanimportantbranchofstatistics。Itmainlystudiestheprocessoftheoccurrenceanddevelopmentofthingswiththechangeoftime,looksforthelawofthedevelopmentandchangeofthings,andpredictsthefutur

5、etrend.Timeseriescanbefoundeverywhereindailylife.Atpresent,timeseriesanalysismethodiswidelyusedinmanyfields,suchaseconomy,finance,astronomy,meteorology,oceanography,physics,chemistry,medicinequalitycontrol,etc.Ithasbecomeacommonstatisticalmethodinmanyindustries.Asabranchofmathematicalstatistics,time

6、seriesanalysisfollowsthebasicprincipleofmathematicalstatistics,butduetothetimeoftheunrepeatable,wecanonlygettheonlyoneobservationatatime.Thisspecialdatastructuremakestimeseriesanalysisveryspecialandleadstoaself-containedsetofanalyticalmethodsfortimeseriesdata.Accordingtothetimeseriesanalysismethods,

7、timeseriesanalysisisappliedtounderstandandanalyzevarioussocialandfinancialphenomena.Withtheuseofrelevantsoftwareintimeseries,itiseasytooperateandhasastrongapplication.Thiscoursemainlyintroducesthebasictheoriesandmethodsoftimeseriesanalysis,includingARmodel,MAmodel,ARMAmodel,unitroottestmethod,stable

8、sequencemodelidentificationmethod,modeltestoptimizationandprediction,non-stationarytimeseriesmodel,non-stationaryseriesanalysiswithoutseasonaleffect,non-stationaryseriesanalysiswithseasonaleffectmodel,factordecompositiontheory,exponentialsmoothingpredictionmodeletc. Inaddition,Risnotjustastatistica

9、lsoftware.Itisalsoapowerfulplatformforinteractivedataanalysisandexploration.Manyfields,suchasfinancialeconomyandmedicaldatamining,havedevelopedtheiranalysismethodsbasedonR.Onthisplatform,timeseriesanalysismethodscanbeeasilyembeddedintotheresearchofotherfieldsandbecomethebasicmethodofpracticalanalysi

10、sofvariousindustries.ThemostimportantpointisthatbecauseofR'sopennessandresourcesharing,itcanpoolthewisdomandcreativityofRusersallovertheworldanddevelopatanamazingspeed.Ithasfreeandbroaddevelopmentprospectsthatcanbeexpected. Thecombinationoftheoryandpracticeofthiscoursecancultivatethestudents'theore

11、ticalfoundationandmanipulativeability.Itprovidesstudentswithrelevanttechnicalknowledgeandskillsfortheirfuturecareerorfurtherstudyinstatistics. 三、課程性質(zhì)與教學(xué)目的 （一）課程性質(zhì)應(yīng)用時間序列分析時統(tǒng)計學(xué)中的一個非常重要的分支。時間序列分析在自然學(xué)科，管理學(xué)科和金融學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。對時間序列進(jìn)行觀察，研究，找尋它變 化發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測它將來的走勢就是時間序列分析。它是統(tǒng)計學(xué)及相關(guān)專業(yè)的專業(yè)必修課。 （二）教學(xué)目的通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌

12、握時間序列分析的基本思想原理、方法、模型，并了解建立時間序列模型的步驟，能用模型對實際問題進(jìn)行分析和預(yù)測，掌握用統(tǒng)計軟件實現(xiàn)時間序列分析方法的技能，達(dá)到利用統(tǒng)計軟件用時間序列的方法和思路解決實際問題的目的。 四、教學(xué)內(nèi)容及要求 第一章時間序列分析簡介 （一）目的與要求 1．理解時間序列的定義及意義。 2．理解時間序列分析兩大類分析方法。3．了解時間序列分析軟件。 （二）教學(xué)內(nèi)容 第一節(jié) 1. 主要內(nèi)容：時間序列的定義 2. 基本概念和知識點 時間序列，觀測值序列 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：時間序列分析方法 2. 基本概念和知識點 描述性時序分析方法，如時序圖；統(tǒng)計時序

13、分析方法，如頻域分析方法，時域分析方法，時間序列分析方法簡史。 課程思政融入主要體現(xiàn)：以《史記.貨殖列傳》，《越絕書.計倪內(nèi)經(jīng)》古代描述時間序列描述方法的誕生和范蠡提出的我國古代穩(wěn)定糧價的方法——“平糶法”對當(dāng)時社會生活的影響說明科學(xué)方法的價值和作用，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用自己的專業(yè)知識和技能為國家和人民做貢獻(xiàn)。其次，通過介紹時間序列研究方法的發(fā)展史是由一系列科學(xué)家的逐步貢獻(xiàn)形成讓學(xué)生明確科學(xué)的發(fā)展需要科學(xué)家經(jīng)過長期的探索與實踐，進(jìn)而培養(yǎng)學(xué)生堅持不懈的專注精神。再次，從繼范蠡之后，歐洲經(jīng)濟(jì)學(xué)家才發(fā)現(xiàn)類似的規(guī)律為例說明我國古代對相關(guān)科學(xué)研究的巨大貢獻(xiàn)，增強(qiáng)學(xué)生的民族自豪感和自信心。 第三節(jié) 1. 主

14、要內(nèi)容：R簡介 2. 基本概念和知識點 R的特點，R和Rstudio下載和安裝，R包的安裝與調(diào)用及R語言基本規(guī)則，如何生成時間序列數(shù)據(jù)，導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)文件及其轉(zhuǎn)換，時間序列數(shù)據(jù)的處理，繪制時序圖，時間序列數(shù)據(jù)的輸出等。 （三）思考與實踐思考時間序列的分析對象與其他學(xué)科的相似和不同之處。 （四）教學(xué)方法與手段課堂講授、多媒體教學(xué)與上機(jī)實驗 第二章時間序列的預(yù)處理 （一）目的與要求 1. 理解平穩(wěn)時間序列的定義。 2. 掌握平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計性質(zhì)。 3. 熟練掌握平穩(wěn)性檢驗理論及R操作程序（時序圖檢驗，自相關(guān)圖檢驗）。 4. 理解白噪聲序列的定義及性質(zhì)。 5. 熟練掌握純隨機(jī)性

15、檢驗（假設(shè)條件，檢驗統(tǒng)計量）及R中統(tǒng)計量的調(diào)用。 （二）教學(xué)內(nèi)容第一節(jié) 1. 主要內(nèi)容：平穩(wěn)序列的定義 2. 基本概念和知識點 概率分布、特征統(tǒng)計量，平穩(wěn)時間序列定義，包括嚴(yán)平穩(wěn)和寬平穩(wěn)，平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計性質(zhì)，平穩(wěn)時間序列的意義 3. 問題與應(yīng)用（能力要求）思考在平穩(wěn)性的條件下，時間序列的統(tǒng)計特征 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：平穩(wěn)性檢驗 2. 基本概念和知識點 時序圖檢驗，自相關(guān)圖檢驗 第三節(jié) 1. 主要內(nèi)容：純隨機(jī)性檢驗 2. 基本概念和知識點 （三）思考與實踐思考檢驗純隨機(jī)序列的方法，以及圖檢驗法檢驗平穩(wěn)序列的優(yōu)缺點。 （四）教學(xué)方法與手段課堂講授、多媒體教學(xué)與上

16、機(jī)實驗 第三章ARMA模型的性質(zhì) （一）目的與要求 1. 了解Wold分解定理。 2. 掌握AR模型的平穩(wěn)性判別方法，熟練掌握AR模型的統(tǒng)計性質(zhì)。 3. 掌握MA模型的可逆性判別方法，熟練掌握MA模型的統(tǒng)計性質(zhì)。 4. 掌握ARMA模型的平穩(wěn)性和可逆條件，理解ARMA模型的統(tǒng)計性質(zhì)。 5. 掌握MA模型的逆轉(zhuǎn)形式，ARMA模型的傳遞形式和逆轉(zhuǎn)形式。 （二）教學(xué)內(nèi)容 第一節(jié) 1. 主要內(nèi)容：Wold分解定理 2. 基本概念和知識點 Wold分解定理的思想，其具體形式及其意義 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：AR模型 2. 基本概念和知識點 AR模型的定義，AR模型的平穩(wěn)性

17、判別（包括特征根判別和平穩(wěn)由于判別），平穩(wěn)AR模型的統(tǒng)計性質(zhì)（均值，方差自協(xié)方差函數(shù)，自相關(guān)系數(shù)函數(shù)，偏自相關(guān)系數(shù)函數(shù)），相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)拖尾和截尾性。 第三節(jié) 1. 主要內(nèi)容：MA模型 2. 基本概念和知識點 MA模型的定義，MA模型的統(tǒng)計性質(zhì)，MA模型的可逆性定義，MA模型的可逆條件，逆函數(shù)的遞推公式，MA模型的偏自相關(guān)系數(shù)函數(shù)及其性質(zhì)。 第四節(jié) 1. 主要內(nèi)容：ARMA模型 2. 基本概念和知識點 ARMA模型的定義，ARMA模型的平穩(wěn)條件和可逆條件，ARMA模型的傳遞形式與逆轉(zhuǎn)形式，ARMA模型的統(tǒng)計性質(zhì) 3. 問題與應(yīng)用 ARMA模型表示為AR模型或MA模型的作用及

18、意義。 （三）思考與實踐 思考平穩(wěn)時間序列的ARMA模型族建模方法和步驟，推導(dǎo)AR模型，MA模型，ARMA模型的基本統(tǒng)計性質(zhì)。 （四）教學(xué)方法與手段 課堂講授、多媒體教學(xué)與上機(jī)實驗 第四章平穩(wěn)序列的擬合與預(yù)測 （一）目的與要求 1. 掌握時間序列建模的步驟。 2. 掌握單位根檢驗，包括DF檢驗和ADF檢驗。 3. 掌握模型識別。 3. 熟練掌握時間序列的參數(shù)估計，包括矩估計、極大似然估計和最小二乘估計。 4. 掌握模型的檢驗，包括模型的顯著性檢驗以及參數(shù)的顯著性檢驗。 5. 掌握如何優(yōu)化模型，學(xué)會利用AIC,BIC準(zhǔn)則。 6. 掌握序列預(yù)測，理解線性預(yù)測函數(shù)，了解預(yù)測

19、方差最小原則，掌握AR模型，MA模型及ARMA模型序列預(yù)測及修正預(yù)測。 （二）教學(xué)內(nèi)容 第一節(jié) 1. 主要內(nèi)容：單位根檢驗 2. 基本概念和知識點 DF檢驗統(tǒng)計量的構(gòu)造，DF檢驗的等價表達(dá)，DF檢驗的三種類型，ADF檢驗的原理，ADF檢驗統(tǒng)計量，R軟件單位根檢驗的函數(shù)使用及結(jié)果分析。 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：模型識別 2. 基本概念和知識點自相關(guān)系數(shù)拖尾，截尾的判斷，樣本自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的漸進(jìn)分布，模型定階的經(jīng)驗方法。 第三節(jié) 1. 主要內(nèi)容：參數(shù)估計 2. 基本概念和知識點矩估計，極大似然估計，最小二乘估計 第四節(jié) 1. 主要內(nèi)容：模型檢驗 2. 基本概念

20、和知識點模型檢驗的意義，模型的顯著性檢驗，參數(shù)的顯著性檢驗（包括精確檢驗方法和近似檢驗方法），R軟件模型檢驗和參數(shù)顯著性檢驗實操及其結(jié)果分析。 第五節(jié) 1. 主要內(nèi)容：模型優(yōu)化 2. 基本概念和知識點 模型優(yōu)化的提出及意義，模型優(yōu)化準(zhǔn)則：AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則，R軟件模型優(yōu)化實操。 課程思政融入只要體現(xiàn)：對同一現(xiàn)實生活中的時序數(shù)據(jù)建模，從原始數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)分析到建立不同的模型，并對模型進(jìn)行優(yōu)化，培養(yǎng)學(xué)生實事求是，精益求精的工匠精神。 第六節(jié) 1. 主要內(nèi)容：序列預(yù)測 2. 基本概念和知識點線性預(yù)測函數(shù)，預(yù)測方差最小原則，線性最小方差預(yù)測的性質(zhì)，條件五篇最小方差估計值，AR（p）

21、序列預(yù)測，MA（q）序列預(yù)測，ARMA（p,q）序列預(yù)測，R軟件序列預(yù)測的函數(shù)調(diào)用。 （三）思考與實踐思考平穩(wěn)時間序列的建模方法和步驟，以及思考如何尋找最優(yōu)的擬合模型。結(jié)合實際思考預(yù)測結(jié)果的現(xiàn)實意義。 （四）教學(xué)方法與手段課堂講授、多媒體教學(xué)與上機(jī)實驗 第五章無季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析 （一）目的與要求 1?了解Cramer分解定理。 2.了解差分運(yùn)算的實質(zhì)，掌握差分方式的選擇，理解過差分問題。 2. 熟練掌握ARIMA模型的結(jié)構(gòu)，理解ARMA模型的性質(zhì)。 3. 熟練掌握ARIMA模型建模的具體步驟。 4. 利用ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測，掌握疏系數(shù)模型處理方法。 5. 掌握時

22、間序列的預(yù)測，理解修正預(yù)測。 （二）教學(xué)內(nèi)容第一節(jié) 1. 主要內(nèi)容：Crammer分解定理及差分平穩(wěn) 2. 基本概念和知識點 Cramer分解定理，差分運(yùn)算的實質(zhì)，差分方式的選擇，序列蘊(yùn)含顯著的線性趨勢，1階差分就可以實現(xiàn)趨勢平穩(wěn)，序列蘊(yùn)含曲線趨勢，低階差分就可以提取出曲線趨勢的影響，蘊(yùn)含固定周期的序列差分，過差分問題。 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：ARIMA模型 2. 基本概念和知識點 ARIMA模型的結(jié)構(gòu)，ARIMA模型的性質(zhì)：平穩(wěn)性，方差齊性，ARIMA模型建模，ARIMA模型預(yù)測，R軟件ARIMA模型建模及預(yù)測實操。 課程思政融入主要體現(xiàn)：通過對來自社會、政治，文化、生態(tài)

23、等的 實際問題中時序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，分析社會熱點問題，預(yù)測未來 走勢，指導(dǎo)未來經(jīng)濟(jì)生活，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用專業(yè)理論和知識，對具體問題具體分析，如消費(fèi)品零售總額序列，小麥價格序列，最高氣溫序列、工人季度失業(yè)率序列等分析及預(yù)測，讓其深切意識到自己有責(zé)任也有能力運(yùn)用專業(yè)知找出問題所在，揭示特殊現(xiàn)象，反映群眾心聲，傳播正能量，同時感受時間序列分析方法的強(qiáng)大魅力。 第三節(jié) 1. 主要內(nèi)容：疏系數(shù)模型 2. 基本概念和知識點 疏系數(shù)模型的定義，疏系數(shù)模型的應(yīng)用及R軟件中疏系數(shù)模型的建立。 （三）思考與實踐 思考ARIMA模型建模的具體步驟，思考差分運(yùn)算的作用及過差分的弊端。 （四）教學(xué)方法與

24、手段 課堂講授、多媒體教學(xué)與上機(jī)實驗 第六章有季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析 （一）目的與要求 1. 了解因素分解理論。 2．掌握常用的因素分解模型，學(xué)會選擇何種因素分解模型，如何進(jìn)行 趨勢效應(yīng)的提取，季節(jié)效應(yīng)的提取及XII季節(jié)調(diào)節(jié)模型。 3. 掌握指數(shù)平滑預(yù)測模型，主要是簡單指數(shù)平滑及Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑。 4. 掌握ARIMA加法模型及乘法模型 （二）教學(xué)內(nèi)容 第一節(jié) 1. 主要內(nèi)容：因素分解理論 2. 基本概念和知識點 長期趨勢，循環(huán)波動，季節(jié)性變化，隨機(jī)波動，加法模型，乘法模型 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：因素分解模型 2. 基本概念和知識點 因素分解模型的選

25、擇，趨勢效應(yīng)的提取，：簡單中心移動平均方法，季節(jié)性效應(yīng)的提取（包括加法模型中季節(jié)指數(shù)的構(gòu)造，乘法模型中季節(jié)指數(shù)的構(gòu)造），XII季節(jié)調(diào)節(jié)模型，Henderson加權(quán)移動平均，Musgrave非對稱移動平均 第三節(jié) 1. 主要內(nèi)容：指數(shù)平滑預(yù)測模型 2. 基本概念和知識點 簡單指數(shù)平滑，Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑，Holt-Winters三參數(shù)指數(shù)平滑（包括加法模型和乘法模型的三參數(shù)指數(shù)平滑） 第四節(jié) 1. 主要內(nèi)容：ARIMA加法模型和乘法模型 2. 基本概念和知識點 ARIMA模型對具有季節(jié)效應(yīng)的序列建模，ARIMA加法模型，ARIMA乘法模型，R軟件ARIMA加法模型和乘法模型的

26、實現(xiàn)及結(jié)果分析。 （三）思考與實踐思考非平穩(wěn)時間序列建模的條件和步驟。思考非平穩(wěn)時間序列產(chǎn)生的方 法，分析如何實現(xiàn)非平穩(wěn)時間序列建模。 （四）教學(xué)方法與手段 課堂講授、多媒體教學(xué)與上機(jī)實驗 五、各教學(xué)環(huán)節(jié)學(xué)時分配 教學(xué)環(huán)節(jié) 教學(xué)時數(shù) 課程內(nèi)容 講 課 習(xí)題課 討論課 實驗 其他教學(xué)環(huán)節(jié) 小 計 第一章時間序列分析簡介 1 1 第二章時間序列的預(yù)處理 3 2 5 第三章ARMA模型的性質(zhì) 12 4 16 第四章平穩(wěn)序列的擬合和預(yù)測 5 4 9 第五章無季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析 4

27、 4 8 第六章有季節(jié)效應(yīng)的非平穩(wěn)序列分析 5 2 7 總復(fù)習(xí) 2 0 2 合計 32 16 48 六、課程考核 （一）考核方式：集中筆試 （二）成績構(gòu)成：平時成績占比：40%（上機(jī)實驗30%+平時表現(xiàn)10%）期末考試占比：60% （三）成績考核標(biāo)準(zhǔn) 《應(yīng)用時間序列分析》屬于考核科目，該門課程綜合成績由平時成績和期末考試成績兩部分組成，每部分均采用百分制評定?？傇u成績二平時成績X40%+期末考試成績X60%。平時成績包括：（D上課出勤情況，學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度，教師對學(xué)生的課堂提問，作業(yè)等，占25%，由任課

28、老師給出；0上機(jī)實驗課實操，實驗作業(yè)等占75%,由任課老師給出。期末考試成績按照期末試卷卷面成績計算，期末考試主要考核學(xué)生對時間序列分析中的基本概念，基本理論，基本應(yīng)用等的理解和掌握程度。 七、推薦教材和教學(xué)參考資源 推薦教材： 王燕.應(yīng)用時間序列分析一基于R（第二版）.北京：中國人民大學(xué)出版社，2020王燕.應(yīng)用時間序列分析（第四版）.北京：中國人民大學(xué)出版社.2015易丹輝,王燕應(yīng)用時間序列分析（第5版）.北京：中國人民大學(xué)出版社.2019參考資源： ［英］C.查特菲爾德.時間序列分析引論（第二版）.駱振華譯.廈門：廈門大學(xué)出版社，1987 ［英］特倫斯.C?米爾斯.金融時間序列的經(jīng)濟(jì)計量學(xué)模型（第二版）.俞卓菁譯.北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2002 王振龍.時間序列分析.北京：中國統(tǒng)計出版社，2000 何書元.應(yīng)用時間序列分析.北京：北京大學(xué)出版社，2003 常學(xué)將?時間序列分析.北京：高等教學(xué)出版社，1991 八、其他說明 大綱修訂人：范金宇 大綱審定人： 修訂日期：2020年12月 審定日期：