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彩图集锦
内容简介
除了你的才华,其他一切都不重要!
前言
1 绪论
1.1 时间序列的发展过程
1.2 时间序列的基本概念
1.3 平稳时间序列分析方法
1.4 季节指数预测法
1.5 时间序列主要模型介绍
1.6 时间序列分析工具
1.7 应用实例:基于时间序列的股票预测
1.8 小结
参考文献
2 时间序列基本概念
2.1 时间序列的统计概念
2.2 时间序列的平稳性
2.3 时间序列的相关性
2.4 时间序列的运算
2.5 白噪声
2.6 小结
参考文献
3 自回归模型——AR模型
3.1 AR模型的定义
3.2 AR模型的平稳性
3.3 AR模型的统计性质
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3.4 AR模型的MATLAB实现
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3.5 AR模型的应用实例
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3.6 小结
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参考文献
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4 滑动平均模型——MA模型
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4.1 MA模型的定义
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4.2 MA模型的性质
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4.3 MA模型的应用实例
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4.4 小结
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参考文献
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5 自回归滑动平均模型——ARMA模型
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5.1 ARMA模型介绍
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5.2 ARMA模型的性质
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5.3 ARMA模型的图像定阶
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5.4 ARMA模型的应用实例
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5.5 小结
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参考文献
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6 非平稳序列的随机分析——ARIMA模型
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6.1 ARIMA模型的定义
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6.2 ARIMA模型的MATLAB实现
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6.3 ARIMA模型的应用实例
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6.4 小结
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参考文献
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7 建模及预测
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7.1 平稳性检验方法
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7.2 AIC准则定阶
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7.3 模型的检验
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7.4 ADF检验方法的MATLAB实现
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7.5 模型的预测
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7.6 模型的建立及预测应用实例
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7.7 小结
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参考文献
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8 趋势及季节性时间序列建模
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8.1 趋势分析
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8.2 季节效应分析
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8.3 模型的应用实例
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8.4 小结
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参考文献
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9 条件异方差模型
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9.1 时间序列的异方差性
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9.2 异方差性检验
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9.3 自回归条件异方差模型
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9.4 广义自回归条件异方差模型
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9.5 模型的MATLAB方法
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9.6 模型的应用实例
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9.7 小结
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参考文献
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10 多元时间序列分析
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10.1 平稳多元序列建模
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10.2 协整
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10.3 模型的MATLAB方法
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10.4 模型的应用实例
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10.5 小结
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参考文献
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11 航空公司乘客预测的时间序列模型
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11.1 时序数据的分析
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11.2 模型的估计
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11.3 模型的测试
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11.4 模型预测
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11.5 模型的评估
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11.6 小结
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12 股票收益时间序列的建模与预测
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12.1 时序数据的获取与预处理
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12.2 时序数据分析
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12.3 模型估计
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12.4 模型的测试
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12.5 GARCH模型的估计
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12.6 模型的仿真
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12.7 小结
更新时间:2019-06-19 15:50:45