本书主要介绍了时间序列分析的一些经典和常用分析方法，主要包括ARMA模型、ADF单位根检验、残差自回归模型、ARIMA模型、季节性模型、GARCH类模型、VAR模型、协整和误差修正理论。本书在介绍基本理论的同时，注重厘清在建模实践过程中容易困扰初学者的典型问题。例如在ADF单位根检验过程中如何选择合适的检验模型来进行检验，趋势平稳过程和差分平稳过程的区分以及分别适用于何种建模方法，VAR模型识别过程中变量先后次序的重要性，协整和误差修正模型中何时应加入截距或时间趋势项等。书中针对各种模型，以应用实例的方式介绍了EViews软件中的建模实践过程和注意事项，以帮助初学者掌握时间序列实证分析方法。同时，对每个应用实例还列示了相应的R语言实现命令及其结果，以方便习惯使用R语言的初学者掌握基本的时间序列建模方法。 本书可作为经济、统计、管理或金融类本科生或研究生的入门教材，也可作为时间序列分析实际工作者的应用型参考书。

前 言 　　随着时间序列理论研究的不断深入，自然科学和社会科学各领域应用时间序列分析技术的实践研究也日益广泛和深入。特别是在经济、统计、管理和金融等学科领域，应用时间序列分析方法对研究对象进行建模分析，已经成为这些学科开展实证研究的主流方法。本书在介绍时间序列分析方法过程中的实例主要以经济类的应用为主，介绍不同性质的时间序列数据应如何进行分析和建模。 　　时间序列分析实践应用能力的提高，一定是建立在必要的理论知识积累基础上的。因此，本书中的内容都是以理论知识和应用实例相结合的方式进行介绍。为了适应数学基础不是特别扎实的学习者的需求，本书在理论知识部分，重要公式的推导过程都力求详细。即使本书已经尽量考虑了学习者在数学基础上的差异，但为了更好地学习和掌握本书中的内容，学习者需要掌握必要的概率统计、回归分析和线性代数基础知识。本书几乎在每章中都设置有应用实例，目的是帮助实践研究者熟悉实际问题的研究方法和研究步骤，以及具体研究过程中的一些细节性问题。本书中的所有应用实例都借助EViews 7软件给出了详细的建模分析操作过程示例。同时，为了方便习惯使用R语言的学习者，也在每章的最后给出了所有实例在R语言中实现的编程命令和相应的输出结果（本书中的R语言编程命令和输出结果是借助于RStudio软件系统输出的）。为了更好地理解本书中应用实例的操作过程，学习者需要具备EViews软件或R语言操作的基础知识。由于EViews软件涉及更多的操作步骤（而R语言只是通过编程输出结果），为了方便不具备EViews软件操作基础的学习者，本书在书后附录中简要介绍了EViews软件操作的基础知识。 ...