《时间序列分析》课程教学大纲

统计学专业教学大纲时间序列分析教学大纲课程名称：时间序列分析课程编号：103262课程类型：专业基础必修课学时：72学分：3适用对象：理学类本科先修课程：概率论、随机过程等课程的教学目的和基本要求时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在经济金融、气象水文等众多领域有着广泛的应用。本课程以时间序列的线性模型和平稳序列的研究为主线，介绍时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法。并且了解估计方法的可使用性。课程教学内容及学时分配教学环节课时安排上机其他合计讲课习题课讨论课实验课3612548第一部分时间序列分析概述（2学时）【目的要求】了解时间序列分析的由来和定义，时间序列分析的主要内容及其一般模型以及建立实际问题回归模型的过程。【教学内容】介绍时间序列分析的由来和定义，时间序列分析的主要内容及其一般模型，建立实际问题时间序列建模的过程。第二部分确定性时间序列模型（4学时）【目的要求】了解时间序列的分解，掌握对时间序列的平滑和预测方法：掌握确定性时间序列模型建立方法，包括趋势的拟合和季节调整。【教学内容】讲解时间序列的分解，时间序列的平滑和预测方法以及确定性时间序列模型建立的方法。第三部分平稳线性ARMA模型（16学时）【目的要求】掌握对单变量平稳时间序列建立线性模型的方法，其中包括随机过程的基本概念；几个重要的平稳随机过程；建立线性模型；预测：具有趋势性的ARIMA模型；掌握季节时间序列模型

统 计 学 专 业 教 学 大 纲 时间序列分析教学大纲 课程名称：时间序列分析 课程编号：103262 课程类型：专业基础必修课 学 时：72 学 分：3 适用对象：理学类本科 先修课程：概率论、随机过程等 一、 课程的教学目的和基本要求 时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在经济金融、气象水文等众多 领域有着广泛的应用。本课程以时间序列的线性模型和平稳序列的研究为主线，介绍时间序 列的基本知识、常用的建模和预测方法。并且了解估计方法的可使用性。 课程教学内容及学时分配 第一部分 时间序列分析概述（2 学时） 【目的要求】 了解时间序列分析的由来和定义，时间序列分析的主要内容及其一般模型以及建 立实际问题回归模型的过程。 【教学内容】 介绍时间序列分析的由来和定义，时间序列分析的主要内容及其一般模型，建立 实际问题时间序列建模的过程。 第二部分 确定性时间序列模型（4 学时） 【目的要求】 了解时间序列的分解，掌握对时间序列的平滑和预测方法；掌握确定性时间序列 模型建立方法，包括趋势的拟合和季节调整。 【教学内容】 讲解时间序列的分解，时间序列的平滑和预测方法以及确定性时间序列模型建立 的方法。 第三部分 平稳线性 ARMA 模型（16 学时） 【目的要求】 掌握对单变量平稳时间序列建立线性模型的方法，其中包括随机过程的基本概念； 几个重要的平稳随机过程；建立线性模型；预测；具有趋势性的 ARIMA 模型；掌握 季节时间序列模型。 教学环节课时安排 讲课 习题课 讨论课 实验课 上机 其他 合计 36 8 12 54

统计学专业教学大纲【教学内容】讲解随机过程的基本概念；几个重要的平稳随机过程：建立线性模型；预测：具有趋势性的ARIMA模型：掌握季节时间序列模型。第四部分波动率模型（12学时）【目的要求】了解波动率模型的定义、模型的基本特点，掌握波动率模型的估计和预测，具体包括自回归条件异方差模型GARCH模型：非对称条件异方差模型：ARCH-M模型：其他单变量模型：向量自回归条件异方差模型；随机波动率模型。【教学内容】波动率模型的概述；自回归条件异方差模型；GARCH模型：非对称条件异方差模型：ARCH-M模型：其他单变量模型：向量自回归条件异方差模型：随机波动率模型。第五部分多维平稳时间序列模型（8学时）【目的要求】了解多维时间序列基础知识，掌握向量自回归模型；Granger因果检验；脉冲响应函数和方差分解。【教学内容】讲解多维时间序列基础知识，向量自回归模型；Granger因果检验；脉冲响应函数和方差分解。对教学大纲的说明及对各教学环节的基本要求二、要求学生通过时间序列分析的学习，掌握建立时间序列模型并对参数进行估计以及对方程进行检验的方法。三、教材与参考书教材：《时间序列分析》，潘红宇编著，对外经济贸易大学出版社，2006参考书：《时间序列分析》，何书元编著，北京大学出版社，2003《时间序列分析》，刘志民译，中国社会科学出版社，1999四、责任认定1、大纲制定（修改者）：高艳2、大纲审定者：3、大纲批准者：4、大纲责任校对：5、制定（修订）日期：2007.07

统 计 学 专 业 教 学 大 纲 【教学内容】 讲解随机过程的基本概念；几个重要的平稳随机过程；建立线性模型；预测；具 有趋势性的 ARIMA 模型；掌握季节时间序列模型。 第四部分 波动率模型（12 学时） 【目的要求】 了解波动率模型的定义、模型的基本特点，掌握波动率模型的估计和预测，具体 包括自回归条件异方差模型；GARCH 模型；非对称条件异方差模型；ARCH-M 模型； 其他单变量模型；向量自回归条件异方差模型；随机波动率模型。 【教学内容】 波动率模型的概述；自回归条件异方差模型；GARCH 模型；非对称条件异方差 模型；ARCH-M 模型；其他单变量模型；向量自回归条件异方差模型；随机波动率模 型。 第五部分 多维平稳时间序列模型（8 学时） 【目的要求】 了解多维时间序列基础知识，掌握向量自回归模型；Granger 因果检验；脉冲响应 函数和方差分解。 【教学内容】 讲解多维时间序列基础知识，向量自回归模型；Granger 因果检验；脉冲响应函数 和方差分解。 二、 对教学大纲的说明及对各教学环节的基本要求 要求学生通过时间序列分析的学习，掌握建立时间序列模型并对参数进行估计以及对方 程进行检验的方法。 三、 教材与参考书 教材：《时间序列分析》，潘红宇编著，对外经济贸易大学出版社，2006. 参考书：《时间序列分析》，何书元编著，北京大学出版社，2003. 《时间序列分析》，刘志民译，中国社会科学出版社，1999. 四、 责任认定 1、大纲制定（修改者）：高艳 2、大纲审定者： 3、大纲批准者： 4、大纲责任校对： 5、制定（修订）日期：2007.07