应用时间序列分析教学大纲
应用时间序列分析教学大纲
课程编号：
课程名称：应用时间序列分析
英文名称：
学时：40（理论）+16（实验）
学分：3
适用专业：统计学、数学-经济实验班
课程性质：
选修课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计
一、课程教学目标
时间序列分析是金融学研究中重要的应用分析工具，通过本课程的学习让学生掌握时间序列分析的基本原理、方法、模型，重点培养学生运用相关软件包进行金融学定量实证分析的能力，为以后的理论应用研究打下坚实的基础。
本课程要求学生掌握时间序列分析的基本概念和模型，掌握用时间序列模型进行基本实证分析的方法。
二、教学内容及基本要求
第一章绪论
第一节时间序列分析的一般问题及时间序列的建立
（1）了解时间序列的含义及时间序列的主要分类；了解时间序列分析的主要方法及其应用领域；了解时间序列分析与数理统学的主要区别；
（2）了解时间序列数据的采集，掌握离群点的检验与处理，理解缺损值的补足方法。
第二节确定性时序分析方法概述和几个基本概念
（1）理解时间序列的构成因素及几个常用的模型；掌握移动平均法、指数平滑法、时间回归法和季节周期预测法；
（2）了解随机过程的概念；理解平稳随机过程、自相关和动态性概念。
第二章平稳时间序列模型
第一节一阶自回归模型
（1）了解一阶自回归模型的特点；理解AR(1)与普通一元线性回归的关系；了解相关序列的独立化过程和AR(1)模型的特例—随机游动。
第二节一般自回归模型
（1）掌握AR(2)模型的假设和结构；理解一般自回归模型。
第三节移动平均模型
（1）理解一阶移动平均模型MA(1)和一般移动平均模型。
第四节自回归移动平均模型
（1）理解ARMA(2,1)模型的基本假设和结构，了解其相关序列的独立化过程及其与AR(1)的区别；
（2）了解ARMA(2,1)模型的非线性回归及其其他特殊情形；了解
ARMA(n,n-1)模型与ARMA(n,m)模型。
第三章ARMA模型的特性
第一节格林函数和平稳性
（1）理解线性常系数差分方程及其解的一般形式；掌握AR(1)系统的格林函数的形式和AR(1)模型的后移算子表达式。
（2）理解AR(1)系统的平稳性及其平稳性条件，了解World分解；掌握ARMA(2,1)系统的格林函数及其平稳性。
第二节逆函数和可逆性
（1）理解AR(1)模型和ARMA(2,1)模型的逆函数。
第三节自协方差函数
（1）了解自协方差函数的直观解释和理论依据；
（2）理解理论自相关函数和样本自相关函数；理解格林函数和自协方差函数之间的关系；掌握偏自相关函数。
第四节自谱
（1）了解有限离散傅立叶变换、周期图和频谱的概念；
（2）了解平稳过程的谱密度及其与自相关函数的关系；了解ARMA模型的谱密度。
第四章平稳时间序列模型的建立
第一节模型识别
（1）掌握Box-Jenkins的模型识别方法。
第二节模型定阶
（1）掌握残差方差图定阶法和F检验定阶法；了解自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF) 定阶法;
（2）掌握最佳准则函数定阶法；
第三节模型参数估计
（1）掌握AR模型、MA模型和ARMA模型参数的相关矩估计；了解模型的最小二乘估计和极大似然估计。
第四节模型的适应性检验
（1）了解散点图法和估计相关系数法；掌握F检验和卡方检验法。
第五节建摸的其他方法
（1）掌握Pandit-Wu的建摸方法；了解用长阶自回归法建立近似模型；
（2）掌握几个建摸的实例。
第五章平稳时间序列预测
第一节正交投影预测（几何预测法）
（1）了解从几何角度提出预测问题；掌握求解正交投影；
第二节条件期望预测
（1）了解用模型的逆转形式预测；掌握用模型（即差分方程形式）进行预测；
（2）了解ARMA(n,m)模型预测的一般结果及预测的稳定性；。
第三节适时修正预测和指数平滑预测
（1）理解适时修正预测的方法；
（2）掌握指数平滑预测；了解指数平滑与ARMA模型的关系。
第六章非平稳时间序列分析
第一节非平稳性的检验
（1）了解数据图检验法和自相关、偏自相关函数检验法和特征根检验法；
（2）掌握参数检验法、逆序检验法和游程检验法。
第二节平稳化方法
（1）掌握差分和季节差分方法对数据进行平稳化；
（2）了解对数变换与差分运算的结合运用。
第三节齐次非平稳序列模型
（1）了解齐次非平稳的概念；掌握ARIMA模型；理解ARMA(n,m) 与ARIMA (n,d,m)的区别与联系；
第四节非平稳时间序列的组合模型
（1）掌握确定性趋势的判定；
（2）了解组合模型的建立。
第七章季节性时间序列分析方法
第一节简单随机时序模型
（1）理解季节时间序列的概念，了解随机季节模型。
第二节乘积季节模型
（1）理解乘积季节模型的一般形式；了解几个常用的随机季节模型。
第三节季节时序模型的建立
（1）掌握季节性MA模型的自相关函数及其偏自相关函数；
（2）掌握季节性模型的建摸方法。
第四节X—11方法简介
（1）了解X—11方法的基本思想；掌握X—11方法的实施。
第八章传递函数模型
第一节模型简介
（1）了解模型的形式及传递函数的性质和稳定性。
第二节传递函数模型的识别
（1）掌握互协方差和互相关函数及传递函数模式的识别；
（2）了解参数的初估计及干扰序列模式的识别
第三节传递函数模型的拟合与检验
（1）了解非线性估计的含义；了解模型的自相关检验和互相关检验。
三、教学安排及方式
教学以课堂讲授方式为主，配合实验教学等教学形式。
计划理论课时40学时，试验课时16学时，学生课内课外所用时间之比为：1:1.2。
教学安排列表如下：
四、考核方式
闭卷，笔试，上机考试
五、推荐教材及参考资料
[1] 时间序列分析，王振龙，中国统计出版社，1999.
[2] 时间序列分析，安鸿志，华东师大出版社，1992.
[3] 时间序列分析，常学将，高等教育出版社，1991.
[4] 应用时间序列分析，何书元，北京大学出版社，2003.。
时间序列教学大纲
时间序列分析教学大纲编写说明由于社会经济现象往往受许多因素的影响，且这些因素之间又保持着错综复杂的联系，因而运用结构式的因果模型进行分析和预期往往比较困难，而根据其自身的变动规律建立动态模型（即时间序列分析）则往往行之有效。
时间序列分析着重研究具有随机性的动态数据，近些年来，借助于依时间推移变量之间的相关结构来研究数据变化规律，即时域方法的理论和方法日趋成熟，内容极为丰富。
这对于分析、探索社会经济现象的动态结构和发展变动规律，进而对未来状态进行预测控制提供了现实可能性。
本课程主要采用多媒体教学方式，在讲授理论与方法的同时，更加注重理论与实际相结合，培养学生运用所学知识对现实经济问题进行分析和处理的能力。
另外，学生在学习时，要侧重于对课程理论与方法原理的理解，并学会运用相关软件进行数据处理，包括模型的建立、参数估计、模型精度评价以及模型的应用，通过对结果的分析以达到探索社会经济现象的动态结构和发展变动规律的目的。
学生在学习本课程前，必须先修《高等数学》，《统计学》（含经济统计和数理统计）等课程。
本大纲适用于财经类院校各专业。
本课程约需68学时，根据各类专业具体情况相应调整。
按照新的形势要求和我校课程改革的设想，我们第三次对本大纲进行修订，由李双成老师、李春林老师修正、审核，定稿。
数学与统计学学院数量经济教研室课时分配表目录第一章绪论第一节时间序列分析的一般问题第二节时间序列的建立第三节确定性时间序列分析方法概述第四节随机时间序列分析的几个基本概念第二章平稳时间序列模型第一节一阶自回归模型第二节一般自回归模型第三节移动平均模型第四节自回归移动平均模型第三章ARMA模型的特征第一节格林函数和平稳性第二节逆函数和可逆性第三节自协方差函数第四节自谱第四章平稳时间序列模型的建立第一节模型识别第二节模型定阶第三节模型参数估计第四节模型的适应性检验第五章平稳时间序列预测第一节正交投影预测（几何预测法）第二节条件期望预测第三节指数平滑预测―ARMA模型特例第六章非平稳时间序列分析第一节非平稳性的检验第二节平稳化方法第三节齐次非平稳序列模型第四节非平稳时间序列的组合模型第七章季节时间序列分析方法第一节简单随机时序模型第二节乘积季节模型第三节季节时序模型的建立第四节X－11方法简介第八章传递函数模型第一节模型简介第二节传递函数模型的识别第三节传递函数模型的拟合及检验第九章条件异方差模型第一节ARCH模型第二节GARCH 模型第三节GARCH模型的变体第四节GARCH模型拟合步骤第一章绪论【教学目的与要求】了解时间序列的含义、主要分类及建立，了解时间序列分析的作用，以及确定性时间序列分析方法和随机时间序列的几个基本概念。
应用时间序列分析
量、同方差场合的线性模型
完善阶段
异方差场合 Robert F.Engle，1982年，ARCH模型 Bollerslov，1985年GARCH模型
多变量场合 C.Granger ，1987年，提出了协整（cointegration）理论
非线性场合 汤家豪等，1980年，门限自回归模型
1.2 时间序列的定义
随机序列::随机序列的 n个有序观察值，称之 为序列长度为 n的观察值序列
x1,x2,,xt 随机序列和观察值序列的关系
观察值序列是随机序列的一个实现 我们研究的目的是想揭示随机时序的性质 实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断
《应用时间序列分析》
目录
第一章 时间序列分析简介 第二章 时间序列的预处理 第三章 平稳时间序列分析 第四章 非平稳序列的确定性分析 第五章 非平稳序列的随机分析 第六章 多元时间序列分析
第一章
时间序列分析简介
本章结构
引言 时间序列的定义 时间序列分析方法简介 时间序列分析软件
1.4 时间序列分析软件
常用软件
S-plus，Matlab，Gauss，TSP，Eviews 和SAS
推荐软件——SAS
在SAS系统中有一个专门进行计量经济与时间序列 分析的模块：SAS/ETS。SAS/ETS编程语言简洁， 输出功能强大，分析结果精确，是进行时间序列分 析与预测的理想的软件
特点
非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结 果抽象，有一定的使用局限性
时域分析方法
原理
事件的发展通常都具有一定的惯性，这种惯性用统 计的语言来描述就是序列值之间存在着一定的相关 关系，这种相关关系通常具有某种统计规律。
《时间序列分析》课程教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标本课程的目的是使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，让学生借助计算机的存储功能和计算功能来抽象掉其深奥的数学理论和复杂的运算，通过建模练习来掌握时间序列分析的基本思路和方法。
第一，通过这门课程的学习，培养学生对分析方法的理解，使学生初步掌握分析随机数据序列的基本思路和方法。
第二，通过这门课程的学习，使得学生能够运用时间序列分析知识和理论去分析、解决实际问题。
第三，通过这门课程的学习，提高学生利用时间序列的基本思想来处理实际问题，为后续学习打下方法论基础。
三、教学学时分配《时间序列分析》课程理论教学学时分配表《时间序列分析》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章时间序列分析简介（学时4）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解时间序列的定义，理解时间序列的常用分析方法，掌握随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关基本概念。
（二）教学重点与难点教学重点：时间序列的相关概念。
教学难点：随机过程、系统自相关性。
（三）教学内容第一节引言第二节时间序列的定义（拟采用慕课或翻转课堂）第三节时间序列分析方法1．描述性时序分析2．统计时序分析第四节时间序列分析软件第五节上机指导1．创建时间序列数据集2．时间序列数据集的处理本章习题要点：1、基本概念和特征；2、软件基本操作。
第二章时间序列的预处理（学时6）（拟采用慕课或翻转课堂）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解平稳时间序列的定义，理解平稳性和随机性检验的原理，掌握平稳性和随机性检验的方法。
（二）教学重点与难点教学重点：平稳时间序列的定义及统计性质。
教学难点：时间序列的相关统计量。
（三）教学内容第一节平稳性检验1．特征统计量2．平稳时间序列的定义3．平稳时间序列的统计性质4．平稳时间序列的意义5．平稳性的检验第二节纯随机性检验1．纯随机序列的定义2．白噪声序列的性质3．纯随机性的检验第二节上机指导1．绘制时序图2．平稳性与纯随机性检验本章习题要点：1、绘制给定时间序列的相关图；2、计算给定时间序列的相关统计量；3、检验序列的平稳性及纯随机性。
应用时间序列分析第五版教学设计 (2)
应用时间序列分析第五版教学设计一、教学目标通过本课程的学习，学生应该能够：1.了解时间序列分析的基本概念和应用；2.理解时间序列的基本模型和预测方法；3.学会使用R语言进行时间序列分析和建模；4.掌握时间序列分析在实践中的应用。
二、教学内容第一章时间序列分析基础1.时间序列的基本概念；2.时间序列的基本特征；3.历史数据的收集和整理方法。
第二章时间序列预测方法1.常见的时间序列预测方法；2.应用ARIMA模型进行时间序列预测；3.应用指数平滑法进行时间序列预测。
第三章时间序列建模1.时间序列建模的概念；2.时间序列建模的步骤；3.应用R语言进行时间序列建模。
第四章时间序列分析的应用1.时间序列分析在金融领域的应用；2.时间序列分析在经济领域的应用；3.时间序列分析在科学研究中的应用。
三、教学方法通过结合理论讲解、课堂案例演示、R语言实践、小组讨论等方式，达到理论与实践相结合的教学效果。
四、教学进度1.第一周：时间序列分析基础–时间序列的基本概念；–时间序列的基本特征；–历史数据的收集和整理方法。
2.第二周：时间序列预测方法–常见的时间序列预测方法；–应用ARIMA模型进行时间序列预测；–应用指数平滑法进行时间序列预测。
3.第三周：时间序列建模–时间序列建模的概念；–时间序列建模的步骤；–应用R语言进行时间序列建模。
4.第四周：时间序列分析的应用–时间序列分析在金融领域的应用；–时间序列分析在经济领域的应用；–时间序列分析在科学研究中的应用。
5.课程设计与实践五、教学评估1.课堂参与度：占对总评成绩的20%2.课堂作业表现：占对总评成绩的30%3.课程设计报告：占对总评成绩的20%4.期末考试成绩：占对总评成绩的30%六、实践任务完成一个基于时间序列分析的项目实践，要求包括数据收集、数据处理、时间序列建模、时间序列预测和模型验证等环节，并形成一份完整的项目报告。
《应用时间序列分析》课件
时间序列的特点
时间序列数据通常具有趋势性、周期 性、随机性等特点，这些特点对时间 序列分析具有重要的影响。
时间序列分析的应用领域
金融市场分析
通过分析股票、债券等金融产品的价格数据 ，预测未来的市场走势。
2023 WORK SUMMARY
应用时间序列分析
REPORTING
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的平稳性检验 • 时间序列的模型建立与参数估计 • 时间序列的预测与控制 • 时间序列分析的扩展应用 • 案例分析与实践操作
PART 01
时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
时间序列的定义
未来气温的变化趋势。
案例三：人口增长时间序列建模
要点一
总结词
要点二
详细描述
人口增长时间序列建模是研究人口增长变化的重要手段之 一，通过对人口历史数据的分析，可以了解人口增长的变 化趋势和规律。
在进行人口增长时间序列建模时，可以采用多种时间序列 分析方法，如ARIMA模型、指数平滑、灰色预测等。同时 ，需要考虑人口增长的季节性和趋势性特征，以及各种影 响因素的作用，以更准确地预测未来人口增长的趋势。
指数平滑模型
总结词
指数平滑模型是一种非参数时间序列分析方法，通过指数函数来描述时间序列的变化趋势。
详细描述
指数平滑模型假设时间序列数据的变化趋势可以用指数函数来描述，通过计算指数函数的参数来预测未来的值。 这种模型适用于具有非线性趋势的时间序列数据，如GDP、销售量等。
参数估计方法
总结词
参数估计是时间序列分析中的重要步骤，用 于估计模型的参数值。
应用时间序列分析第四版教学设计 (2)
应用时间序列分析第四版教学设计一、教学目标本课程旨在通过应用时间序列分析的实际案例，让学生深入理解时间序列分析的基本概念、理论和实践方法，并能够熟练掌握主流时间序列分析软件的使用方法，进而能够运用时间序列分析方法解决实际问题。
二、教学内容2.1 时间序列分析基础知识教学内容包括时间序列分析的概念、时间序列分析模型、时间序列分析基本步骤、时间序列分析技术指标等基础知识。
2.2 时间序列分析主要方法教学内容包括时间序列分析主要方法的介绍和讲解，包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型、季节性趋势分解法、周期性分析方法等。
2.3 时间序列分析实例分析和案例应用教学内容包括时间序列分析实例和案例应用的介绍和讲解，学生将会使用主流时间序列分析软件结合实际案例进行分析，并从中掌握实际应用方法。
三、教学方法本课程采用讲授和实践相结合的教学方法，讲解内容将以PPT为主，重点内容将通过实例分析展示，学生将通过实践操作来掌握主流时间序列分析软件的使用方法。
四、教学过程4.1 基础理论讲解讲授时间：2个学时内容设计：1.时间序列分析基础概念。
2.时间序列分析模型。
3.时间序列分析基本步骤。
4.时间序列分析技术指标。
4.2 时间序列分析主要方法讲授时间：4个学时内容设计：1.移动平均法。
2.指数平滑法。
3.ARIMA模型。
4.季节性趋势分解法。
5.周期性分析方法。
4.3 实例分析讲授时间：4个学时内容设计：1.实例1：利用ARIMA模型和季节性趋势分解法分析销售额数据。
2.实例2：利用移动平均法和指数平滑法分析股票数据。
3.实例3：利用周期性分析方法分析潮汐数据。
4.4 案例应用讲授时间：4个学时内容设计：1.案例1：利用时间序列分析方法预测未来一年的销售额。
2.案例2：利用时间序列分析方法预测未来一个季度股票价格的变化。
3.案例3：利用时间序列分析方法预测未来一个月的潮汐情况。
五、教学评价本课程将通过小组讨论、个人报告等方式来进行教学评价，小组讨论和个人报告的题目将与实例分析和案例应用相关，旨在让学生巩固对时间序列分析基础知识和应用技能的掌握，并能够独立运用时间序列分析方法解决实际问题。
时间序列分析教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲一、课程名称（中英文）中文名称：时间序列分析英文名称：Time Series Analysis二、课程代码及性质学科（大类）基础课必修三、学时与学分总学时：48（理论学时：42学时；实践学时：6学时）学分：3四、先修课程先修课程：数学分析（一）~（三），线性代数，概率论与数理统计（三），计量经济学，高级计量经济学五、授课对象本课程面向统计、经实、经创专业学生开设六、课程教学目的（对学生知识、能力、素质培养的贡献和作用）掌握时间序列分析的最新进展，并能熟练应用时间序列分析方法并结合Eviews软件建模研究经济、金融方面的问题，为深入学习研究生阶段的计量经济学课程及开展研究工作打好基础。
七、教学重点与难点：课程重点：掌握平稳时间序列分析（ARMA）的建模与分析方法，掌握各类ARMA过程的性质、预测原理、估计方法，了解谱分析，掌握各类收敛性质及大样本理论，了解趋势平稳过程以及非平稳时间序列分析的基本思想课程难点：各类ARMA过程的识别，各种收敛性质的关系，中心极限定理及其适用情形，非平稳时间序列分析，运用时间序列分析的基本原理进行实证分析八、教学方法与手段：教学方法：以课堂讲授为主，安排4学时习题课，2学时复习课教学手段：课堂讲授、文献阅读、习题讲解九、教学内容与学时安排（一）差分方程（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时））教学内容：掌握求解1阶差分方程的步骤，了解高阶差分方程的解法（二）滞后算子（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时））教学内容：理解滞后算子的概念，会利用滞后算子表示差分方程并了解求解步骤，了解初值问题课后文献阅读：Thomas Sargent, Macroeconomic Theory, 2d ed. Boston: Academic Press, 1987.（三）平稳ARMA过程（教师课堂教学学时（12小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：理解平稳性和遍历性的概念，掌握ARMA类模型的表述与识别方法（期望、方差、自相关函数、偏自相关函数等），掌握ARMA类模型的可逆性与平稳性的判别方法课后作业和讨论：教材第三章练习3.1-3.8（四）预测原理（教师课堂教学学时（8小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：理解预测的基本原理与基本思想，掌握基于无穷个样本观测值的预测方法，会利用预测公式写出AR（1）、MA（1）、ARMA（1,1）的预测方程，了解高阶过程的预测方程，了解基于有限样本观测值的预测方法，了解校正线性投影，掌握识别各类ARMA 过程的和过程，理解Wold表述定理和B-J建模思想课后文献阅读：Richard Ashley. 1988, On the relative worth of recent macroeconomics forecasts, International Journal of Forecasting.课后作业和讨论：教材第四章练习4.1-4.6（五）极大似然估计（教师课堂教学学时（4小时）+ 学生课后学习学时（2小时）教学内容：理解运用极大似然方法求解ARMA类过程的基本思想，理解极大似然估计量的有限样本性质，了解利用数值方法求解极大似然估计的基本原理课后文献阅读：Halbert White.1982, Maximum likelihood estimation of misspecified models, Econometrica.课后作业和讨论：教材第五章练习5.1-5.3（六）谱分析（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时）教学内容：了解谱分析的基本原理，会求ARMA类过程的总体谱函数和样本谱函数课后作业和讨论：教材第六章练习6.1-6.2（七）渐进理论（教师课堂教学学时（4小时）+ 学生课后学习学时（2小时）教学内容：理解各种收敛的定义及其关系，理解大数定律和中心极限定理，了解平稳随机过程的中心极限定理，了解鞅差分序列的基本概念课后文献阅读：Ted W. Anderson. The Statistical Analysis of Time Series, New York: Willey, 1971.课后作业和讨论：教材第七章练习7.1-7.7（八）趋势平稳过程与非平稳时间序列分析（教师课堂教学学时（8小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：掌握线性时间趋势平稳过程的统计特征和系数估计量的性质，掌握单位根过程的统计特征及系数估计量的性质，掌握线性时间趋势平稳过程与单位根过程的识别方法，掌握单位根检验的基本思想，了解高次趋势平稳过程，了解ARCH类模型的建模思想、估计方法和检验，了解协整和Granger表述定理课后文献阅读：1. Michio Hatanaka, Time-Seriess-Based Econometrics: Unit Roots and Cointegration, New York: Oxford University Press, 1996.2. Peter C. B. Phillips. 1987, Time series regression with a unit root, Econometrica.3. Peter C. B. Phillips and Pierre Perron. 1988, Testing for a unit root in time series regression, Biometrika.4. Pierre Perron. 1989, The great crash, the oil price shock and the unit root hypothesis, Econometrica.5. Robert F. Engle. 1982, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica.6. Robert F. Engle and Clive W.J. Granger. 1987,Co-integration and error correction: representation, estimation and testing, Econometrica.7. Tim Bollerslev. 1986, Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, Journal of Econometrics.十、教学参考书及文献教学参考书：1、James D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994;课外文献阅读：1、James D. Stock, Mark W. Watson, New Approaches and Forecasting Records, Cambridge University Press, 1991.2、Thomas Sargent, Macroeconomic Theory, 2d ed. Boston: Academic Press, 1987.3、Ted W. Anderson. The Statistical Analysis of Time Series, New York: Willey, 1971.4、Michio Hatanaka, Time-Seriess-Based Econometrics: Unit Roots and Cointegration, New York: Oxford University Press, 1996.5、Peter C. B. Phillips. 1987, Time series regression with a unit root, Econometrica.6、Peter C. B. Phillips and Pierre Perron. 1988, Testing for a unit root in time series regression, Biometrika.7、Pierre Perron. 1989, The great crash, the oil price shock and the unitroot hypothesis, Econometrica.8、Robert F. Engle. 1982, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica.9、Robert F. Engle and Clive W.J. Granger. 1987, Co-integration and error correction: representation, estimation and testing, Econometrica.10、Tim Bollerslev. 1986, Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, Journal of Econometrics.十一、课程成绩评定与记载课程成绩构成：课程成绩=课后作业（20%）+课后文献阅读（10%）+终结性考试（70%）终结性考试形式：闭卷大纲制定：《时间序列分析》课程组审核：。
应用时间序列分析第二版教学设计
应用时间序列分析第二版教学设计一、教学目标本次教学旨在：1.介绍时间序列分析的基本概念和方法；2.让学生能够理解、应用和评估时间序列分析的方法和结果；3.培养学生深入思考和独立解决问题的能力。
二、学情分析本门课程的主要学习对象是经济、金融、统计等专业的本科生和研究生。
学生对时间序列分析的基本概念已有一定的了解，但还需要学习更深入的方法和技巧。
在本门课的教学过程中，我们将注重培养学生自主动手、合作学习、分析解决问题的能力。
三、教学内容和方法3.1 教学内容本门课程的教学内容包括：1.时间序列分析的基本概念和方法；2.时间序列模型的基本框架和常见模型；3.模型的参数估计方法；4.模型的诊断和模型验证；5.实践案例分析。
3.2 教学方法本门课程采用的教学方法包括：1.讲解和示范：讲解时间序列分析的基本概念和方法，并结合实例演示方法的应用；2.课堂练习：通过简单的数学问题和实例应用，让学生亲身感受问题的本质；3.小组讨论：分小组讨论课程内容，让学生提高批判性思维和合作学习能力；4.实践案例：通过真实的数据实例，让学生掌握分析方法并独立完成分析工作；5.互动交流：鼓励学生在课堂上互相交流，分享经验和见解。
四、教学重点和难点4.1 教学重点本次教学的重点包括：1.时间序列分析的基本概念和方法；2.时间序列模型的基本框架和常见模型；3.模型的参数估计方法。
4.2 教学难点本次教学的难点包括：1.如何理解时间序列的基本概念和时间序列数据的性质；2.如何选择并构建合适的时间序列模型；3.如何诊断和验证模型。
五、教学进度安排本次教学计划按以下进度安排：课程主题时间时间序列基本概念和性质第1周时间序列模型框架和特点第2周季节性调整和趋势分解第3周参数估计方法第4周至第5周模型诊断和验证第6周至第7周实践案例分析第8周至第9周六、教学评估方式本门课程的教学评估方式包括：1.出勤率：考勤占总分5%；2.课堂表现：学生在课堂上积极参与互动、讨论和提问，占总分15%；3.作业和小组报告：每两周交一次作业和一篇小组报告，占总分40%；4.期末考试：考试占总分40%。
《时间序列分析》课程教学大纲(本科)
《时间序列分析》课程教学大纲课程编号：07245课程名称：时间序列分析英文名称：Time Series Analysis课程类型：专业方向课课程要求：限选课学时/学分：56^.5 （讲课学时：48实验学时：0上机学时：8）开课学期：7适用专业：数学与应用数学授课语言：中文课程网站：无一、课程性质与任务《时间序列分析》是高等院校应用数学类专业的一门专业理论课。
通过本门课程的教学, 使学生较系统、完整的了解线性回归理论和时间序列分析的基本理论，学会运用线性回归理论和时间序列分析理论构建数学模型，解决现实生产和生活中的实际问题。
时间序列分析的理论被广泛应用于经济学、生物医学、人口统计等多门学科领域，本课程的任务是使学生能够根据所学理论解决各个领域中的数学建模问题，并通过学习并使用统计软件Eviews,会对模型中的数据进行处理，得到符合实际的结论。
二、课程与其他课程的联系《时间序列分析》课程作为数学专业的专业课程之一，以《概率论》、《数理统计》为主要理论基础，并涉及到《数学分析》和《高等代数》的学科的应用。
该门学科紧密联系实际, 并紧跟时代发展前沿，在大数据时代，本学科能将数学系学生所学专业知识直接转化为解决数据分析问题方法和手段。
三、课程教学目标1.通过《时间序列分析》课程的学习，掌握时间序列的基本定义、模型建立前期数据处理、模型选择和建立等基本理论。
学生学会ARMA模型的预处理、模型识别、模型优化及预测。
并在该基础模型的基础上，掌握非平稳时间序列的基础知识和相应主要模型的构建。
掌握条件异方差模型的建立和应用，掌握伪回归的判定和协整理论。
要求学生能够熟练应用统计软件，如Eviews、STATA等。
（支撑毕业要求指标点4.1）2.通过学习，培养学生应用能力。
将所学的时间序列分析模型理论，利用实际数据，进行模型选择，对数据进行分析和处理，根据理论要求选择适当的模型，并能够准确进行模型建立和参数估计，并根据模型优化理论选择最优模型。
时间序列分析课程教学大纲
时间序列分析课程教学大纲《时间序列分析》(双语)课程教学大纲（2001年制订，2004年修订）课程编号：060063英文名：Time Series Analysis课程类别：统计学专业选修课前置课：线性代数、概率论与数理统计、计算机基础后置课：学分：2学分课时：36课时（其中实验课12课时）主讲教师：王芳选定教材：易丹辉，数据分析与Eviews应用，北京：中国统计出版社，2002自编英文讲义课程概述：时间序列分析是一门实用性极强的课程，是进行科学研究的一项重要工具。
近年来，时序分析已普遍应用于工农业生产、科学技术和社会经济生活的许多领域。
本课程着重介绍平稳时间序列数据的分析、建模及预测，如AR，MA和ARMA三个模型，并且针对非平稳时间序列，介绍其平稳化的一些方法及建模方法，如ARIMA模型等。
教学目的：本课程的教学，目的在于让学生能从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻划某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界之目的。
具体来说是使得学生能分析时间序列的统计规律性，构造拟合它的最佳数学模型，浓缩时间序列的信息，简化对时间序列的表示，给出预报结果的精度分析；使学生掌握时间序列的基本概念以及时序的分类，学会对具体时序的分析步骤与建模方法，进而掌握如何判断已建立模型与原来数据的适应性及对未来值的预报。
教学方法：采取理论讲授、课堂讨论、上机实习及课下收集相关资料的方式。
理论课采用多媒体教学,有效的利用课堂时间，要求学生上机完成作业。
由于本课程重在要求学生能利用所学的方法来分析实际经济问题，所以鼓励学生收集与本课程有关的期刊论文，从中学习如何利用数据结果来分析问题。
本课程课堂讲授34学时。
每章应布置2－4道思考题，并根据具体内容适当布置一些计算题和分析题。
考试方式为闭卷考试。
总评成绩：平时作业30%，考试成绩占70%各章教学要求及教学要点Chapter 1 Introduction课时分配：4学时教学要求：本章对时间序列、时间序列的种类、时间序列分析、计算机软件等内容作了介绍，要求掌握的是有关时间序列的各个概念，熟悉时间序列的种类，为避免复杂的计算，应熟悉计量经济软件Eviews的基本操作。