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全新正版季节时间序列理论与应用9787310029303南开大学出版社
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章 总论
节 季节时问序列的多样
第二节 季节时间序列模型
一、季节ARIMA过程
二、周期过程
三、非线季节模型
第三节 季节时间序列理论发展概览
一、早期观点
二、季节调整理论
三、观点及研究前沿
第二章 季节ARIMA模型
节 基本概念
第二节 季节ARIMA模型的类别
一、自回归移动平均乘积季节模型
二、确定季节时间序列
三、季节单整过程
第三节 非平稳的误设定
一、趋势平稳(TS)与差分平稳(DS)
二、确定季节与季节单整
第四节 季节ARIMA模型的建立与预测
一、数据的平稳检验
二、SARMA模型的识别、估计和检验
三、预测
第五节 案例:美国国际航空公司旅客客票数的乘积模型和组合模型
第三章 季节模式的设检验
节 确定季节的设检验
一、Canova-Hansen检验
二、Caner检验
三、Tam—Reinsel检验
四、一些评论
第二节 季节单整的检验
一、Dickey-Hasza-Fuller检验
二、HEGY检验
三、Kunst检验
四、Osborn-Chui-Smith-Birchenhall检验
五、一些评论
第三节 扩展
一、附加动态项
二、确定项
三、高阶非平稳工
四、复合检验及显著水平
五、一些实研究结果
第四节 案例:我国进出口总额的季节模式
一、平稳季节模式的检验
二、季节单位根检验
第四章 季节调整技术原理
节 构成因素的分解
第二节 X-12-ARIMA
一、X-11程序
二、RegARIMA建模与诊断
节 TRAMO/SEATS程序
一、SEATS方法的基本原理
二、与X-11的比较
第四节 季节调整对单位根检验的影响
一、数据生成过程为单位根过程
二、数据生成过程为平稳ARMA过程
第五节 与数据变换的关系
第六节 案例
案例1:中美进出口总额的季节调整
案例2:基于调整和未调整序列的单位根检验
第五章 多变量季节模型
节 单方程季节模型
一、季节调整对回归效果的影响
二、季节虚回归
第二节 季节向量ARIMA模型
一、季节向量ARMA的质
二、季节向量ARIMA模型的建立
三、扩展
第三节 季节协整与误差修正模型
一、单一方程季节协整方法
二、向量季节协整方法
三、扩展
第四节 案例:中国进出口贸易的误差修正模型
第六章 周期ARIMA过程
节周期过程的类别和质
一、周期过程的定义与分类
二、PAR过程的质
第二节 非平稳的PAR过程
一、PAR过程的单整类型
二、PAR过程的单整检验
第三节 周期协整
一、周期协整的定义
二、周期协整的检验
第四节 案例:理预期下生命周期持久收入说的检验
一、REPIH的(季节)检验方法
二、中国消费行为的REPIH检验结果
第七章 非线季节模型
节 季节GARCH模型
一、季节GARCH类模型的定义和质
二、检验和估计
第二节 随机系数季节自回归过程
一、随机系数ARIMA模型的质
二、检验和估计
第三节 周期马尔可夫开关模型
一、周期马尔可夫开关模型的定义和质
二、估计和检验
参考文献
附表1 t分布百分位数表
附表2 X2分布百分位数表
附表3 F分布百分位数表
附表4 VM分布百分位数表
附表5 DHF分布百分位数表
附表6 季节单位根检验临界值表
附表7 Kunst分布百分位数表
附表8 季节协整检验临界值表
本书是靠前靠前本系统地对季节时间序列进行介绍和研究的专著。全书共分为七章。靠前章首先展示了时间序列中季节特征的多样以及不同的季节模型,回顾了季节时间序列理论的发展历程。在随后各章中,对各种季节模型进行了详尽的介绍。其中,第二章介绍了SARIMA模型:第三章介绍了季节模式的常用检验方法;第四章介绍了季节调整方法的原理:第五章介绍了多变量季节模型;第六章介绍了周期过程;第七章介绍了非线季节模型。在介绍基本理论时,本书给出了一些应用案例。本书是适用于经济、管理类教师、研究者和的参考读物,要求读者有时间序列分析的基础。
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