《應(yīng)用時(shí)間序列分析》課程教學(xué)大綱

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1、一、課程基本信息 課程代碼： 課程名稱(chēng)：應(yīng)用時(shí)間序列分析 英文名稱(chēng)：AppliedTimeSeriesAnalysis 課程類(lèi)別：專(zhuān)業(yè)課 學(xué)時(shí)：48 學(xué)分：3 適用對(duì)象:統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)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(jì) 二、課程簡(jiǎn)介時(shí)間序列分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)科的一個(gè)重要分支，它主要研究隨著時(shí)間的變化，事物發(fā)生、發(fā)展的過(guò)程，尋找事物發(fā)展變化的規(guī)律，并預(yù)測(cè)未來(lái)的走勢(shì)。在日常生產(chǎn)生活中，時(shí)間序列比比皆是，目前時(shí)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(jì)方法。作為數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支，時(shí)間序列分析遵循數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理，但由于時(shí)間的不可重復(fù)性，使得我們?cè)谌我庖粋€(gè)時(shí)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(shí)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(shí)間序列分析根據(jù)時(shí)序分析方法對(duì)各種社會(huì)、金融等現(xiàn)象進(jìn)行認(rèn)識(shí)分析，并使用時(shí)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(shí)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(yàn)法，平穩(wěn)序列的模型識(shí)別方法、模型檢驗(yàn)、優(yōu)化、預(yù)測(cè)，非平穩(wěn)時(shí)序模型，無(wú)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(cè)模型等時(shí)間

3、序列分析理論和方法。 其次，R語(yǔ)言不僅是一款統(tǒng)計(jì)軟件，還是一個(gè)可以進(jìn)行交互式數(shù)據(jù)分析和探索的強(qiáng)大平臺(tái)，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(gè)平臺(tái)上，時(shí)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(shí)務(wù)分析的基礎(chǔ)方法。最重要的一點(diǎn)是，由于R語(yǔ)言的開(kāi)放性和資源共享性，它可以匯集全球R用戶(hù)的智慧和創(chuàng)造力，以驚人的速度發(fā)展。在R平臺(tái)上，新方法的更新速度是以周為單位計(jì)算的，這是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)軟件所無(wú)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(huì)打破傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)軟件的功能邊界，與時(shí)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(yǔ)言。 本課程理論與實(shí)踐相結(jié)合，培養(yǎng)學(xué)生扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和熟練的動(dòng)手能力，使其能進(jìn)行簡(jiǎn)單的時(shí)序問(wèn)題的建模和分析，為學(xué)生們今后從事統(tǒng)計(jì)相關(guān)職業(yè)或者進(jìn)一步深造 提供相關(guān)技術(shù)知識(shí)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(shí)間序列分析時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)非常重要的分支。時(shí)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(duì)時(shí)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(cè)它將來(lái)的走勢(shì)就是時(shí)間序列分析。它是統(tǒng)計(jì)學(xué)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)必修課。 （二）教學(xué)目的通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌

12、握時(shí)間序列分析的基本思想原理、方法、模型，并了解建立時(shí)間序列模型的步驟，能用模型對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，掌握用統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列分析方法的技能，達(dá)到利用統(tǒng)計(jì)軟件用時(shí)間序列的方法和思路解決實(shí)際問(wèn)題的目的。 四、教學(xué)內(nèi)容及要求 第一章時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介 （一）目的與要求 1．理解時(shí)間序列的定義及意義。 2．理解時(shí)間序列分析兩大類(lèi)分析方法。3．了解時(shí)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(shí)間序列的定義 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn) 時(shí)間序列，觀測(cè)值序列 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：時(shí)間序列分析方法 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn) 描述性時(shí)序分析方法，如時(shí)序圖；統(tǒng)計(jì)時(shí)序

13、分析方法，如頻域分析方法，時(shí)域分析方法，時(shí)間序列分析方法簡(jiǎn)史。 課程思政融入主要體現(xiàn)：以《史記.貨殖列傳》，《越絕書(shū).計(jì)倪內(nèi)經(jīng)》古代描述時(shí)間序列描述方法的誕生和范蠡提出的我國(guó)古代穩(wěn)定糧價(jià)的方法——“平糶法”對(duì)當(dāng)時(shí)社會(huì)生活的影響說(shuō)明科學(xué)方法的價(jià)值和作用，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用自己的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能為國(guó)家和人民做貢獻(xiàn)。其次，通過(guò)介紹時(shí)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(guò)長(zhǎng)期的探索與實(shí)踐，進(jìn)而培養(yǎng)學(xué)生堅(jiān)持不懈的專(zhuān)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(lèi)似的規(guī)律為例說(shuō)明我國(guó)古代對(duì)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(jiǎn)介 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn) R的特點(diǎn)，R和Rstudio下載和安裝，R包的安裝與調(diào)用及R語(yǔ)言基本規(guī)則，如何生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)，導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)文件及其轉(zhuǎn)換，時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理，繪制時(shí)序圖，時(shí)間序列數(shù)據(jù)的輸出等。 （三）思考與實(shí)踐思考時(shí)間序列的分析對(duì)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(shí)驗(yàn) 第二章時(shí)間序列的預(yù)處理 （一）目的與要求 1. 理解平穩(wěn)時(shí)間序列的定義。 2. 掌握平穩(wěn)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。 3. 熟練掌握平穩(wěn)性檢驗(yàn)理論及R操作程序（時(shí)序圖檢驗(yàn)，自相關(guān)圖檢驗(yàn)）。 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(yàn)（假設(shè)條件，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量）及R中統(tǒng)計(jì)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(shí)點(diǎn) 概率分布、特征統(tǒng)計(jì)量，平穩(wěn)時(shí)間序列定義，包括嚴(yán)平穩(wěn)和寬平穩(wěn)，平穩(wěn)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，平穩(wěn)時(shí)間序列的意義 3. 問(wèn)題與應(yīng)用（能力要求）思考在平穩(wěn)性的條件下，時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：平穩(wěn)性檢驗(yàn) 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn) 時(shí)序圖檢驗(yàn)，自相關(guān)圖檢驗(yàn) 第三節(jié) 1. 主要內(nèi)容：純隨機(jī)性檢驗(yàn) 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn) （三）思考與實(shí)踐思考檢驗(yàn)純隨機(jī)序列的方法，以及圖檢驗(yàn)法檢驗(yàn)平穩(wěn)序列的優(yōu)缺點(diǎn)。 （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(shí)驗(yàn) 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(jì)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(jì)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(jì)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(shí)點(diǎn) 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(shí)點(diǎn) 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(jì)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(shí)點(diǎn) MA模型的定義，MA模型的統(tǒng)計(jì)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(shí)點(diǎn) 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(jì)性質(zhì) 3. 問(wèn)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(shí)踐 思考平穩(wěn)時(shí)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(jì)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(shí)驗(yàn) 第四章平穩(wěn)序列的擬合與預(yù)測(cè) （一）目的與要求 1. 掌握時(shí)間序列建模的步驟。 2. 掌握單位根檢驗(yàn)，包括DF檢驗(yàn)和ADF檢驗(yàn)。 3. 掌握模型識(shí)別。 3. 熟練掌握時(shí)間序列的參數(shù)估計(jì)，包括矩估計(jì)、極大似然估計(jì)和最小二乘估計(jì)。 4. 掌握模型的檢驗(yàn)，包括模型的顯著性檢驗(yàn)以及參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。 5. 掌握如何優(yōu)化模型，學(xué)會(huì)利用AIC,BIC準(zhǔn)則。 6. 掌握序列預(yù)測(cè)，理解線(xiàn)性預(yù)測(cè)函數(shù)，了解預(yù)測(cè)

19、方差最小原則，掌握AR模型，MA模型及ARMA模型序列預(yù)測(cè)及修正預(yù)測(cè)。 （二）教學(xué)內(nèi)容 第一節(jié) 1. 主要內(nèi)容：?jiǎn)挝桓鶛z驗(yàn) 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn) DF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)造，DF檢驗(yàn)的等價(jià)表達(dá)，DF檢驗(yàn)的三種類(lèi)型，ADF檢驗(yàn)的原理，ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，R軟件單位根檢驗(yàn)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(shí)別 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn)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(yàn)方法。 第三節(jié) 1. 主要內(nèi)容：參數(shù)估計(jì) 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn)矩估計(jì)，極大似然估計(jì)，最小二乘估計(jì) 第四節(jié) 1. 主要內(nèi)容：模型檢驗(yàn) 2. 基本概念

20、和知識(shí)點(diǎn)模型檢驗(yàn)的意義，模型的顯著性檢驗(yàn)，參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（包括精確檢驗(yàn)方法和近似檢驗(yàn)方法），R軟件模型檢驗(yàn)和參數(shù)顯著性檢驗(yàn)實(shí)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(shí)點(diǎn) 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(shí)操。 課程思政融入只要體現(xiàn)：對(duì)同一現(xiàn)實(shí)生活中的時(shí)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(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，培養(yǎng)學(xué)生實(shí)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(cè) 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn)線(xiàn)性預(yù)測(cè)函數(shù)，預(yù)測(cè)方差最小原則，線(xiàn)性最小方差預(yù)測(cè)的性質(zhì)，條件五篇最小方差估計(jì)值，AR（p）

21、序列預(yù)測(cè)，MA（q）序列預(yù)測(cè)，ARMA（p,q）序列預(yù)測(cè)，R軟件序列預(yù)測(cè)的函數(shù)調(diào)用。 （三）思考與實(shí)踐思考平穩(wěn)時(shí)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(shí)際思考預(yù)測(cè)結(jié)果的現(xiàn)實(shí)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(shí)驗(yàn) 第五章無(wú)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(shí)質(zhì)，掌握差分方式的選擇，理解過(guò)差分問(wèn)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(cè)，掌握疏系數(shù)模型處理方法。 5. 掌握時(shí)

22、間序列的預(yù)測(cè)，理解修正預(yù)測(cè)。 （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(shí)點(diǎn) Cramer分解定理，差分運(yùn)算的實(shí)質(zhì)，差分方式的選擇，序列蘊(yùn)含顯著的線(xiàn)性趨勢(shì)，1階差分就可以實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)平穩(wěn)，序列蘊(yùn)含曲線(xiàn)趨勢(shì)，低階差分就可以提取出曲線(xiàn)趨勢(shì)的影響，蘊(yùn)含固定周期的序列差分，過(guò)差分問(wèn)題。 第二節(jié) 1. 主要內(nèi)容：ARIMA模型 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn) 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(cè)，R軟件ARIMA模型建模及預(yù)測(cè)實(shí)操。 課程思政融入主要體現(xiàn)：通過(guò)對(duì)來(lái)自社會(huì)、政治，文化、生態(tài)

23、等的 實(shí)際問(wèn)題中時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，分析社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題，預(yù)測(cè)未來(lái) 走勢(shì)，指導(dǎo)未來(lái)經(jīng)濟(jì)生活，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用專(zhuān)業(yè)理論和知識(shí)，對(duì)具體問(wèn)題具體分析，如消費(fèi)品零售總額序列，小麥價(jià)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(cè)，讓其深切意識(shí)到自己有責(zé)任也有能力運(yùn)用專(zhuān)業(yè)知找出問(wèn)題所在，揭示特殊現(xiàn)象，反映群眾心聲，傳播正能量，同時(shí)感受時(shí)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(shí)點(diǎn) 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(shí)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(guò)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(shí)驗(yàn) 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(huì)選擇何種因素分解模型，如何進(jìn)行 趨勢(shì)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(cè)模型，主要是簡(jiǎn)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(shí)點(diǎn) 長(zhǎng)期趨勢(shì)，循環(huán)波動(dòng)，季節(jié)性變化，隨機(jī)波動(dòng)，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(shí)點(diǎn) 因素分解模型的選

25、擇，趨勢(shì)效應(yīng)的提取，：簡(jiǎn)單中心移動(dòng)平均方法，季節(jié)性效應(yīng)的提?。ò臃Ｐ椭屑竟?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(dòng)平均，Musgrave非對(duì)稱(chēng)移動(dòng)平均 第三節(jié) 1. 主要內(nèi)容：指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型 2. 基本概念和知識(shí)點(diǎn) 簡(jiǎn)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(shí)點(diǎn) ARIMA模型對(duì)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(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析。 （三）思考與實(shí)踐思考非平穩(wěn)時(shí)間序列建模的條件和步驟。思考非平穩(wěn)時(shí)間序列產(chǎn)生的方 法，分析如何實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)時(shí)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(shí)驗(yàn) 五、各教學(xué)環(huán)節(jié)學(xué)時(shí)分配 教學(xué)環(huán)節(jié) 教學(xué)時(shí)數(shù) 課程內(nèi)容 講 課 習(xí)題課 討論課 實(shí)驗(yàn) 其他教學(xué)環(huán)節(jié) 小 計(jì) 第一章時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介 1 1 第二章時(shí)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(cè) 5 4 9 第五章無(wú)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(jì) 32 16 48 六、課程考核 （一）考核方式：集中筆試 （二）成績(jī)構(gòu)成：平時(shí)成績(jī)占比：40%（上機(jī)實(shí)驗(yàn)30%+平時(shí)表現(xiàn)10%）期末考試占比：60% （三）成績(jī)考核標(biāo)準(zhǔn) 《應(yīng)用時(shí)間序列分析》屬于考核科目，該門(mén)課程綜合成績(jī)由平時(shí)成績(jī)和期末考試成績(jī)兩部分組成，每部分均采用百分制評(píng)定?？傇u(píng)成績(jī)二平時(shí)成績(jī)X40%+期末考試成績(jī)X60%。平時(shí)成績(jī)包括：（D上課出勤情況，學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度，教師對(duì)學(xué)生的課堂提問(wèn)，作業(yè)等，占25%，由任課

28、老師給出；0上機(jī)實(shí)驗(yàn)課實(shí)操，實(shí)驗(yàn)作業(yè)等占75%,由任課老師給出。期末考試成績(jī)按照期末試卷卷面成績(jī)計(jì)算，期末考試主要考核學(xué)生對(duì)時(shí)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(shí)間序列分析一基于R（第二版）.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2020王燕.應(yīng)用時(shí)間序列分析（第四版）.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社.2015易丹輝,王燕應(yīng)用時(shí)間序列分析（第5版）.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社.2019參考資源： ［英］C.查特菲爾德.時(shí)間序列分析引論（第二版）.駱振華譯.廈門(mén)：廈門(mén)大學(xué)出版社，1987 ［英］特倫斯.C?米爾斯.金融時(shí)間序列的經(jīng)濟(jì)計(jì)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(shí)間序列分析.北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2000 何書(shū)元.應(yīng)用時(shí)間序列分析.北京：北京大學(xué)出版社，2003 常學(xué)將?時(shí)間序列分析.北京：高等教學(xué)出版社，1991 八、其他說(shuō)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：