譯者序
前言
第1章 引論
1.1 時(shí)間序列舉例
1.2 建模策略
1.3 歷史上的時(shí)間序列圖
1.4 本書(shū)概述
習(xí)題

第2章 基本概念
2.1 時(shí)間序列與隨機(jī)過(guò)程
2.2 均值、方差和協(xié)方差
2.3 平穩(wěn)性
2.4 小結(jié)
習(xí)題
附錄A 期望、方差、協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)

第3章 趨勢(shì)
3.1 確定性趨勢(shì)與隨機(jī)趨勢(shì)
3.2 常數(shù)均值的估計(jì)
3.3 回歸方法
3.4 回歸估計(jì)的可靠性和有效性
3.5 回歸結(jié)果的解釋
3.6 殘差分析
3.7 小結(jié)
習(xí)題

第4章 乎穩(wěn)時(shí)間序列模型
4.1 一般線性過(guò)程
4.2 滑動(dòng)乎均過(guò)程
4.3 自回歸過(guò)程
4.4 自回歸滑動(dòng)平均混合模型
4.5 可逆性
4.6 小結(jié)
習(xí)題
附錄B AR(2)過(guò)程的平穩(wěn)域
附錄C ARMA(p，g)模型的自相關(guān)函數(shù)

第5章 平穩(wěn)時(shí)間序列模型
5.1 通過(guò)差分平穩(wěn)化
5.2 ARIMA模型
5.3 ARIMA模型中的常數(shù)項(xiàng)
5.4 其他變換
5.5 小結(jié)
習(xí)題
附錄D 延遲算子

第6章 模型識(shí)別
6.1 樣本自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
6.2 偏白相關(guān)函數(shù)和擴(kuò)展的自相關(guān)函數(shù)
6.3 對(duì)一些模擬的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的識(shí)別
6.4 非平穩(wěn)性
6.5 其他識(shí)別方法
6.6 一些真實(shí)時(shí)間序列的識(shí)別
6.7 小結(jié)
習(xí)題

第7章 參數(shù)估計(jì)
7.1 矩估計(jì)
7.2 最小二乘估計(jì)
7.3 極大似然與五條件最小二乘
7.4 估計(jì)的性質(zhì)一
7.5 參數(shù)估計(jì)例證
7.6 自助法估計(jì)ARIMA模型
7.7 小結(jié)
習(xí)題

第8章 模型診斷
8.1 殘差分析
8.2 過(guò)度擬合和參數(shù)冗余
8.3 小結(jié)
習(xí)題

第9章 預(yù)測(cè)
9.1 最小均方誤差預(yù)測(cè)
9.2 確定性趨勢(shì)
9.3 ARIMA預(yù)測(cè)
……
第10章  季節(jié)模型
第11章  時(shí)間序列回歸模型
第12章  異議差時(shí)間序列模型
第13章  譜分析入門(mén)
第14章  譜估計(jì)
第15章  門(mén)限模型
參考答案