第1章  导论 1

1.1  概念 1

1.2  时间序列构成要素的分析 4

1.3  时间序列分析发展历史 10

练习题 10

即测即练 11

第2章  基础知识 12

2.1  数理定义 12

2.2  平稳时间序列 14

2.3  偏自相关函数 17

2.4  遍历性 19

2.5  随机序列的特征描述 20

练习题 21

即测即练 22

第3章  线性平稳时间序列模型 23

3.1  自回归模型 23

3.2  滑动平均模型 25

3.3  自回归滑动平均模型 27

练习题 29

即测即练 30

第4章  平稳时间序列模型的建立 31

4.1  模型定阶 31

4.2  模型参数估计 40

4.3  最小二乘估计 43

4.4  模型的适应性检验 45

练习题 49

即测即练 51

第5章  平稳时间序列预测 52

5.1  最小均方误预测法 52

5.2  条件期望预测法 56

练习题 59

即测即练 60

第6章  非平稳时间序列分析 61

6.1  非平稳序列的识别 61

6.2  非平稳时间序列的平稳化 63

6.3  ARIMA模型 69

练习题 69

即测即练 70

第7章  季节时间序列分析 71

7.1  随机季节模型 71

7.2  乘积季节模型 72

7.3  季节时序模型的建立 74

练习题 76

即测即练 76

第8章  单位根及检验 77

8.1  时间序列非平稳问题的提出 77

8.2  单位根过程 79

8.3  维纳过程和泛函中心极限定理 84

8.4  单位根过程的假设检验 87

8.5  蒙特卡洛模拟方法 88

8.6  增广的迪基-福勒（ADF）检验法 97

即测即练 98

第9章  协整理论 99

9.1  协整理论的建立和意义 99

9.2  两变量的E-G协整检验 100

9.3  多变量协整关系的检验 101

9.4  Granger因果关系检验 107

9.5  误差修正模型（ECM） 108

9.6  脉冲响应函数和方差分解 110

即测即练 113

第10章  平滑转换自回归模型 114

10.1  非线性检验 114

10.2  STAR模型 116

10.3  STAR模型的建立 118

即测即练 125

第11章  自回归条件异方差模型 126

11.1  时间序列异方差特征 126

11.2  ARCH模型及检验 127

11.3  GARCH模型 131

11.4  ARCH模型其他形式 134

即测即练 136

第12章  门限自回归模型 137

12.1  基本门限自回归模型 137

12.2  线性检验及参数估计 140

12.3  门限自回归模型扩展 145

即测即练 146

参考文献 147

附录 148