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.
《应用时间序列分析》课程考试大纲 课程性质：专业限选课 总学时： 56 总学分： 3 开课学期：第5学期 适用专业：应用统计学专业 一、课程描述 《应用时间序列分析》作为统计学专业十分重要的专业限选课，在专业培养上有其特殊的地位，因为它是处理大量特殊结构数据的非常有效的一种统计方法，具有非常广泛的应用领域，通过这门课的学习，不仅要把前期的课程内容应用于其中，而且还要为后续的毕业实习、毕业论文打下坚实的理论和技术基础，提升统计学专业学生毕业后的就业能力。 二、考试内容及要求 第一章时间序列分析简介 1.了解时间序列的定义。 2.识记时间序列的基本性质。 3.了解时间序列的基本分析方法。 4.了解时间序列的应用软件介绍。 第二章时间序列的预处理 1.识记时间序列平稳性检验的定义和方法。 2.识记时间序列纯随机性检验的定义和方法。 3.熟练应用Eviews完成基本上机操作。 第三章平稳时间序列分析 1.了解平稳时间序列分析的方法性工具。 2.识记ARMA模型的性质。 3.熟练应用平稳序列完成建模过程。 4.熟练应用平稳序列进行预测。 5.熟练应用Eviews完成平稳序列建模的上机操作。 第四章非平稳序列的确定性分析 1.了解时间序列的分解方法。 2.了解确定性因素分解方法。 3.应用趋势分析的方法。 4.应用季节效应分析的方法。 5.应用综合分析的方法。 6.熟练应用Eviews完成非平稳序列建模的上机操作。 第五章非平稳序列的随机分析 1.识记差分运算方法。 2.应用ARIMA模型的方法。
3.应用残差自回归模型。 4.识记异方差的性质。 5.熟练应用Eviews完成非平稳序列的随机分析建模。 三、考试形式及要求 1.考试方式：考试类型分为小论文、笔试、出勤及课堂表现。 2.考试次数：期末总评成绩由平时考核成绩、阶段考核成绩和结课考核成绩三部分组成。阶段考核方式为小论文，结课考核为开卷考试，平时作业5次，课堂出勤及课堂表现每节课统计。 3.记分方式：采用百分制计分方式。 4.课程总评成绩构成：平时考核占总成绩的25%、阶段考核占总成绩的25%、结课考核占总成绩的50%。 平时考核和阶段考核重点考核单元知识的重点和难点，强调对学生平时课下学习、自学能力、创新意识和学习态度的考核。 结课考核的内容涵盖教学大纲中的全部教学内容，并加强对学生应用软件解决实际问题能力的考核。 四、教材及主要参考书 1.选用教材：王燕编著，《应用时间序列分析（第二版）》，中国人民大学出版社，2011年. 2.参考书：易丹辉主编，《时间序列分析：方法与应用》，中国人民大学出版社，2011年. 3.必读书：马慧慧，《Eviews统计分析与应用》，电子工业出版社，2016年版.
青海民族大学 毕业论文 论文题目：时间序列分析方法及应用—以青海省GDP 增长为例研究 学生姓名：学号： 指导教师：职称： 院系：数学与统计学院 专业班级：统计学 二○一五年月日
时间序列分析方法及应用——以青海省GDP增长为例研究 摘要: 人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造世界，让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值，按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据，揭示现象随时间变化的规律，并基于这种规律，对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以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画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，达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，由于时间序列数据之间的相关关系（即历史数据对未来的发展有一定的影响），修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据，它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析，主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在青海省上学，基于此，对青海省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的青海省GDP（总共37个数据）进行时间序列分析，并且对未来的三年中国的青海省GDP进行较为有效的预测。希望对青海省的发展有所贡献。 关键词: 青海省GDP 时间序列白噪声预测
《回归分析》教学大纲 课程编号：120043B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课□√专业选修课 □学科基础课 总学时：48 讲课学时：32实验（上机）学时：16 学分：3 适用对象：统计学 先修课程：统计学 毕业要求： 1.扎实的数学基础和完整的统计知识体系 2.计算机编程技能与经济学基本常识 3.解决实际问题的能力 一、课程教学目标 《回归分析》课程是统计学专业的学科专业课，也可作为经济管理类专业本科生的选修课。回归分析在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛，虽然线性回归理论与方法给出了分析各种领域变量关系的基本框架，但是要把这些理论与方法成功地应用于实际问题的分析，还需要相当的分析艺术与技巧。本课程的主要目的是学生在学习后，能够系统掌握回归分析的理论与方法， 并在此基础上，掌握回归分析应用的艺术技巧，并利用其分析认识实际问题。 二、教学基本要求 （一）教学内容 本课程注重回归分析的基本理论与方法,同时通过案例教学与实际应用来剖
析回归分析的理论与方法所蕴含的统计思想及其应用艺术。教学中在回归分析理论与方法的基础上结合社会、经济、自然学科学领域的研究实例，把回归分析方法与实际应用结合起来，注重定性分析与定量分析的紧密结合，强调每种方法的优缺点和实际运用中应注意的问题，研究与实践中应用回归分析的经验和体会融入其中，使学生充分体会到回归分析的应用艺术，并提高解决问题的能力。 （二）教学方法和手段 本课程教学理论方法介绍与案例应用分析并重。在理论、方法讲授的基础上，从微观、宏观经济问题、社会、经济等不同领域中的热点问题入手，系统讲解回归分析在实际中的应用及应用中的各种关键问题的解决方法与应用技术、技巧。并通过课堂讨论的方式，提高学习兴趣和学习效果。 （三）考核方式 开放性的考试方式与基本理论的试卷考试相结合，理论联系实际，考核学生综合能力。开放性考核（课程论文）占50%，试卷（开卷）考试占50%。 （四）学习要求 学习本课程前，学生应掌握统计学的基础知识。学习过程中应关注社会经济领域的热点问题，以发现问题，并进一步有效地应用。 三、各教学环节学时分配
应用统计学教学大纲 (2007-2008年第一学期) 1.课程基本信息 课程名称: 应 用 统 计 学+实践 课程编号: ST3102 课程性质: 本科生必修课 先修课程：高等数学、概率论、线性代数 总学时:32 总学分:2 2.任课教师 姓名：胡平 电话：82665098 电子邮件:helenhu@https://www.doczj.com/doc/9418981433.html, 办公地点：管理大楼607 办公时间：通过EMAIL或预约 课程网站： 3.课程简介 统计学是研究不确定性现象数量规律性的方法论科学，是对客观现象进行定量分析的重要工具。本课程的教学内容侧重于统计方法的应用，目的在于通过学习，学生能够基本掌握在经济和工商企业的管理等方面的一般统计分析方法，能够运用SPSS统计分析软件对实际问题进行统计分析，提高学生解决实际问题的能力，也为高级统计方法的学习和研究打基础。 4.学习目标及内容 课程学习总目标 性质：统计学是研究不确定性现象数量规律性的方法论科学，是对客观现象进行定量分析的重要工具。本课程的教学内容侧重于统计方法在经济管理中的应用。 目的：通过学习，学生能够基本掌握在经济和工商企业的管理等方面的一般统计分析方法，能够运用SPSS统计分析软件对实际问题进行统计分析，提高学生解决实际问题的能力，也为高级统计方法的学习和研究打基础。 任务：重点掌握应用统计学在经济和工商企业的管理等方面的初级统计分析方法；重点掌握SPSS统计分析软件包或Excel软件的基本操作。
各章学习目标及内容 （1） 第一章 课程介绍，导言 a)学习目标：学完本章后，学生要能够： i.了解统计学的发展 ii.理解学习的重要性 iii.解释在管理和社会经济中统计分析的实际意义 iv.描述课程的构成和重点 v.将前修课程的内容应用在本课程中 b)内容 i.第一节统计学的发展 ii.第二节 统计分析方法的步骤 iii.第三节 统计数据的分类和来源、调查方法、组织形式 iv.第四节 统计数据的基本描述 v.第五节 统计学的基本概念 （2） 第二章统计学中的有关指标和抽样推断 a)学习目标：学完本章后，学生要能够： i.识记、理解和解释平均指标和标志变异指标、统计指数 ii.了解常用的统计指数 iii.描述统计指数的一般编制步骤 iv.了解抽样推断的意义、特点和基本概念 v.掌握抽样误差的概念、计算 vi.了解抽样估计的优良标准、方法 vii.理解抽样方案设计的原则及确定样本量 b)内容 i.第一节平均指标和标志变异指标 z平均指标：位置平均数—中位数、众数 数值平均数—算术平均数、调和平均数、几何平均数 z标志变异指标：全距、平均差、标准差 标志变异系数、偏度、标准化 ii.第二节统计指数 z概念、作用和分类 z综合指数——数量指标指数、质量指标指数 z指数因素分析——体系、因素分析法 z常见的统计指数 iii.第三节抽样推断 z概述——意义、特点、基本概念、 z抽样方法、组织形式 z抽样误差——概念、计算 z抽样估计——优良标准、方法 z抽样方案设计——原则及确定样本量
《计量经济学》课程教学大纲 课程名称：经济计量学 / Econometrics 课程代码：030230 学时：32 学分：2 讲课学时：328 上机/实验学时：0 考核方式：考试 先修课程：经济学、微积分、线性代数、概率统计、计算机基础 适用专业：金融学及相关专业 开课院系：管理学院投机金融系 教材：赵国庆. 计量经济学. 中国人民大学出版社，2002年 主要参考书： [1] 李子奈.计量经济学.高等教育出版社，2000年7月 [2] 李长风.经济计量学.上海财经大学出版社， 1996.5 [3] 刘振亚.计量经济学教程.中国人民大学出版社，1999 [4]（美）格林著.计量经济分析.科学技术出版社，1999年 [5]（美）Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld 著，钱小军等译. 计量经济模型与经济预测. 机械工业出版社，1999.11 [6] 张保法.经济计量学（第四版）.经济科学出版社，2000年1 [7] 孙敬水主编。计量经济学.清华大学出版社，2004年9月 [8] 庞皓主编.计量经济学.西南财经大学出版社，2002年8月 一、课程的性质和任务 计量经济学是经济学类的一门核心课程。该课程是以经济理论为指导，统计为基础，数学为手段，考察现代经济社会中的各种经济数量关系、预测经济发展趋势、检验经济政策效果的工具。本课程的主要特点是：理论知识与实际应用并重。要求理论与实际相结合，定性与定量相结合。学习过程中，既要认真学习计量经济学的基础理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。本课程的主要任务是：在本课程的教学中，要求学生学习、掌握计量经济学的基本原理和计量方法，培养学生在现代经济学的理论基础上，运用经济计量方法、经济计量模型定量分析与定量研究经济学中的有关问题，提高分析和解决有关实际经济问题的能力。 二、教学内容和基本要求 教学内容： 第一章绪论 1.1 计量经济学的有关概念 1.1.1 计量经济学的产生和发展 1.1.2 计量经济学的内容体系 1.1.3 计量经济学与相关学科的关系 1.2 计量经济学模型的特点与建模步骤 1.2.1 计量经济学模型的特点 1.2.2 计量经济学模型建模前的分析 1.2.3计量经济学模型的特建模步骤 1.3 计量经济学中常用概率分布基础 1.3.1 随机变量的概率分布与分布特征 1.3.2 常用概率分布及其特征 1.3.3 常用样本统计量与抽样分布
《时间序列分析》课程教学大纲 Time Series Analysis 课程代码：课程性质：专业基础理论课/必修 适用专业：统计开课学期：6 总学时数：56 总学分数：3.5 编写年月：2007.5 修订年月：2007.7 执笔：涂钰青 一、课程的性质和目的 本课程是经济学中较新的、较重要的分支，主要对依时间次序观测的数据进行统计分析。近几年随着计算机的普及发展，时间序列分析在许多领域都得到较好的应用，特别是在金融领域的应用也日益突出。学好时间序列分析已成为对金融工程专业学生的基本要求，同时也为他们今后的工作打好基础。通过该门课程的学习，要求学生能较深刻地理解时间序列的基本理论、思想和方法，掌握时间序列分析中水平指标和速度指标的计算，并根据时间序列用最小平方法配合趋势方程用以预测未来。并能应用于解决实践中遇到的问题，从而提高学生的数理金融素质，加强学生开展数学科研工作和解决实际问题金融的能力，掌握用时间序列模型进行基本实证分析的方法。 二、课程教学内容及学时分配 本课程主干内容包括：时间序列概述、时间序列的水平分析、时间序列的速度分析、时间序列的长期趋势分析和季节变动与循环变动的测定。 第一章时间序列概述(8学时) 本章内容：时间序列的概念及构成，时间序列的种类（绝对数时间序列、相对数时间序列、平均数时间序列），时间序列的编制原则（时间长短要统一、总体范围要一致、指标的 经济内容应统一、各指标的计算方法、计算价格、计量单位都应统一） 本章要求 1. 了解时间序列的概念及构成； 2. 了解绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列； 3. 了解时间序列的编制原则。
《时间序列分析及应用：R语言》读书笔记 姓名：石晓雨学号：1613152019 （一）、时间序列研究目的主要有两个：认识产生观测序列的随机机制，即建立数据生成模型；基于序列的历史数据，也许还要考虑其他相关序列或者因素，对序列未来的可能取值给出预测或者预报。通常我们不能假定观测值独立取自同一总体，时间序列分析的要点是研究具有相关性质的模型。 （二）、下面是书上的几个例子 1、洛杉矶年降水量 问题：用前一年的降水量预测下一年的降水量。 第一幅图是降水量随时间的变化图；第二幅图是当年降水量与去年降水量散点图。 win.graph(width=4.875, height=2.5,pointsize=8) #这里可以独立弹出窗口 data(larain) #TSA包中的数据集，洛杉矶年降水量 plot(larain,ylab='Inches',xlab='Year',type = 'o') #type规定了在每个点处标记一下 win.graph(width = 3,height = 3,pointsize = 8) plot(y = larain,x = zlag(larain),ylab = 'Inches',xlab = 'Previous Year Inches')#zlag 函数(TSA包)用来计算一个向量的延迟，默认为1,首项为NA
从第二幅图看出，前一年的降水量与下一年并没有什么特殊关系。 2、化工过程 win.graph(width = 4.875,height = 2.5,pointsize = 8) data(color) plot(color,ylab = 'Color Property',xlab = 'Batch',type = 'o') win.graph(width = 3,height = 3,pointsize = 8) plot(y = color,x = zlag(color),ylab = 'Color Property',xlab = 'Previous Batch Color Property') len <- length(color) cor(color[2:len],zlag(color)[2:len])#相关系数>0.5549 第一幅图是颜色属性随着批次的变化情况。
遵义师范学院课程教学大纲 应用回归分析教学大纲 （试行） 课程编号：280020 适用专业：统计学 学时数：48 学分数： 2 执笔人：黄建文审核人： 系别：数学教研室：应用数学教研室 编印日期：二〇一五年七月
课程名称：应用回归分析 课程编码： 学分：2 总学时：48 课堂教学学时：16 实践学时：32 适用专业：统计学 先修课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计 一、课程的性质与目标： （一）该课程的性质 《应用回归分析》课程是师范院校数学系统计学专业基础课程。它是在学生掌握了一定的数学专业理论知识的基础上开设的。 本课程是学生掌握统计学的基本思想、理论和方法的主要课程，是培养学生熟练应用计算机软件处理统计数据的能力的基础课程.通过本课程的学习，了解统计知识在相关领域（如社会经济、生物、医学、信息管理、保险金融等）的应用，使学生成为具有综合应用能力的应用型人才。 （二）该课程的教学目标 （1）从生活中的需要出发，并根据回归分析的内容和知识结构，把回归分析的一些基本问题分别组成若干专题，在内容上适当延伸和充实，在理论、观点和方法上予以提高。 （2）对各专题的教学，都要着重基本思维方法的培养和基本技能技巧的训练。 （3）结合学生生活实践，利用生活中的案例进行分析，培养学生的辩证唯物主义观点。 二、教学进程安排 课外学习时数原则上按课堂教学时数1:1安排。
三、教学内容与要求 第一章统计学基础 【教学目标】 教学重点：几种概率分布，参数估计，假设检验 教学难点：参数估计，假设检验 【教学内容和要求】 分布；t分布；F分布；理解参数估计的方法及评了解常见统计量；掌握2 价标准；掌握假设检验的思想和步骤。 【课外阅读资料】 1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003. 2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8. 3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012. 【作业】 无 第二章回归分析概述 【教学目标】
《 统计预测与决策 》课程教学大纲 Statistical Forecasting and Decision Making 课程代码： 课程性质：专业方向理论课/选修 适用专业：统计 开课学期：7 总学时数：56 总学分数：3.5 编写年月：2007.5 修订年月：2007.7 执 笔：邹辉 一、课程的性质和目的 本课程教学目的在于向学生系统阐述有关统计预测与决策方面的基本知识和一般原理，使学生对统计预测和决策的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握。同时，更为重要的是，通过阐述国内外统计预测和决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用，加深学生对本课程内容的理解和认识，提高学生综合运用统计预测和决策方法以解决现实问题的能力。 二、课程教学内容及学时分配 第一章 统计预测概述（4学时） 本章内容：统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤本章要求：了解统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤 第二章 定性预测法（4学时） 本章内容：定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，定性预测的集中主要方法。 本章要求：了解定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，理解定性预测的集中七种主要方法。 第三章 回归预测法（6学时） 本章内容：一元线性回归预测法，多元线性回归预测法，非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。 本章要求：了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。理解一元线性回归预测法是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合适的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势；理解多元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。多元回归与医院回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。 第四章 时间序列的分解法和趋势外推法（6学时） 本章内容：时间序列的分解，时间序列分解模型，趋势外推法。 本章要求：了解经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变动和不规则变动这四个因素的影响，了解乘法模型分解的基本步骤，理解选择合适的趋势模型是应用趋势法的重要环节，图形识别和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。 第五章 时间序列平滑预测法（6学分） 本章内容： 一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法，布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法。 本章要求：了解布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法，理解一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法。 第六章 自适应过滤法（6学分） 本章内容：自适应过滤法的概念与特点，使用自适应过滤法应选择好滤波常数k，对原始数列做标准化处理。 本章要求：了解自适应过滤法优点，使用计算机来进行自适应过滤法的计算掌握自适应过
《实用回归分析》教学大纲 授课专业：统计学学时：56 学分：3.5 课程性质 本课程是统计专业的一门专业必修课，该课程主要介绍了回归分析的主要方法和思想，这些方法在经济、管理、医学、生物、社会学等各个领域得到了广泛的应用。 教学目的 通过本课程的学习，让学生会应用回归分析中的诸多方法进行数据分析和建模，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题给出合理的推断。帮助学生获得回归分析的基本知识，掌握基本应用技能，了解本学科的特点和发展前沿。让学生在接受知识熏陶的同时，思维能力得以加强，数学修养得以提高。引导学生既重视理论知识又重视实际应用，努力把他们培养成复合型实用人才。 教学内容 了解建立实际问题回归模型的过程，掌握一元线性回归、多元线性回归模型的参数估计和回归方差的显著性检验，了解异常值和强影响值，掌握异方差性的诊断、自相关性的诊断、多重共线性的诊断和它们的建模处理；理解逐步回归和飞线性回归，会分析模型的结果和进行上机操作。 教学时数分配 56学时含实验8学时。 教学48学时 第一章2学时第二章4学时第三章8学时第四章8学时 第五章8学时第六章4学时第七章4学时第八章4学时 第九章4学时第十章4学时 实验教学8学时
根据实验操作结果、实验报告和实验考勤等方面，给出该课程的实验成绩，计入该课程的总成绩中。实验成绩占总成绩的20%。 实验指导书及主要参考书： (一) 何晓群编著,《实用回归分析》,高等教育出版社,2005年8月 。 教学方式 教学以课内讲授为主，配合计算机和专门软件上机演示和操作等多种教学形式。 第一章 统计学基础 教教学学要要求求 了解统计数据的整理和描述、几种重要的概率分布，掌握假设检验和参数估计。 教教学学要要点点 1、几种重要的概率分布 2、假设检验 3、 参数估计 第二章 回归分析概述 教教学学要要求求 了解和理解变量间的相关关系、回归方差和回归名称的由来，理解回归分析的主要内容及其一般模型，掌握建立实际问题回归模型的过程。 教教学学要要点点 1、变量间的相关关系 2、回归方差和回归名称的由来 3、回归分析的主要内容及其一般模型 4、建立实际问题回归模型的过程 第三章 一元线性回归 教教学学要要求求 了解一元线性回归模型的特点和基本假设，掌握回归模型的参数估计，理解最小二乘
姓名：葛国峰学号：1122307851 编号：33 习题2.3 2.解： data b; input y@@; time=intnx('month','1jan1975'd,_n_-1); format time data; cards; 330.45 330.97 331.64 332.87 333.61 333.55 331.90 330.05 328.58 328.31 329.41 330.63 331.63 332.46 333.36 334.45 334.82 334.32 333.05 330.87 329.24 328.87 330.18 331.50 332.81 333.23 334.55 335.82 336.44 335.99 334.65 332.41 331.32 330.73 332.05 333.53 334.66 335.07 336.33 337.39 337.65 337.57 336.25 334.39 332.44 332.25 333.59 334.76 335.89 336.44 337.63 338.54 339.06 338.95 337.41 335.71 333.68 333.69 335.05 336.53 337.81 338.16 339.88 340.57 341.19 340.87 339.25 337.19 335.49 336.63 337.74 338.36 ; run; proc gplot; plot y*time; symbol1v=dot i=join c=black w=3; proc arima data=b; identify var=y nlag=24; run; （1）序列图：
时间序列分析及其应用 摘要:本文介绍了目前时间序列分析的发展状况以及应用情况,对常见的几种趋势拟合及其预测方法进行了简要叙述。 关键词:时间序列趋势建模 1 引言 时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性,而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析,所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来 事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一,它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。 2 时间序列分析的趋势及建模 时间序列分析的成分有:(1)长期趋势,即时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化的趋势;(2)季节变动,即时间序列在一年中或固定时间内,呈现出的固定规则的变动;(3)循环变动,即
沿着趋势线如钟摆般地循环变动;(4)不规则变动,即在时间序列中由于随机因素影响所引起的变动。 时间序列建模基本步骤是:用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据;根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点,则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列,例如采用门限回归模型。然后辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。 主要的趋势拟合方法有平滑法、趋势线法和自回归模型。对于很多情况,时间序列具有季节趋势,比如气象学中的气温、降雨量,水文学中雨季和干季的河流水量等等。这就需要分析时间序列时,将季节趋势考虑在内。季节性预测法的基本步骤是(1)对原时间序列求移动平均,以消除季节变动和不规则变动,保留长期趋势;(2)将原序列y除以其对应的趋势方程值(或平滑值),分离出季节变动(含不规则变动),即季节系数=tsci/趋势方程值(tc或平滑值);(3)将月度(或季度)的季节指标加总,以由计算误差导致的值去除理论加总值,得到一个校正系数,并以该校正系数乘以季节性指标从而获得调整后季节性指标;(4)求预测模型,若求下一年度的预测值,延长趋势线即可;若求各月(季)的预测值,需以趋势值乘以各月份(季
应用回归分析》课程教学大纲 课程代码：090541030 课程英文名称：Applied Regression Analysis 课程总学时：32 讲课：24 实验：8 上机：0 适用专业：应用统计学大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标回归分析是应用统计学中一个重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域应用十分广泛。应用回归分析是针对统计学专业开设的一门专业基础课，是学生掌握统计学的基本思想、理论和方法的主要课程，是培养学生熟练应用计算机软件处理统计数据的能力的基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握应用统计的一些基本理论与方法，初步掌握利用回归分析解决实际问题的能力。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1. 基本知识：在掌握一元和多元线性回归知识的前提下，对违背回归模型基本假设的情况进行诊断与处理、逐步回归法、多重共线性情况的处理、岭回归估计法、主成分回归与偏最小二乘法、含定性变量的回归模型等。 2. 基本理论和方法：结合SPSS软件，对回归分析中各种方法：违背回归模型基本假设情况的诊断与处理、逐步回归法、多重共线性情况的处理、岭回归估计法、主成分回归与偏最小二乘法、含定性变量的回归模型等的适用条件进行比较，正确解释分析结果，进而对变量间关系作出评价，对问题结果进行预测。 3. 基本技能: 初步掌握利用回归分析解决实际问题的能力。 （三）实施说明 1 ．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力和创新能力。 2 ．教学手段：在教学中采用多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 （四）对先修课的要求本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。本课程主要的先修课程为概率论与数理统计，同时掌握SPSS软件的简单使用。 （五）对习题课、实践环节的要求 1 ．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。 2．课后作业要少而精，内容要多样化，作业题内容必须包括基本概念、基本理论及基本技能的内容，作业要能起到巩固理论，掌握计算方法和技巧，提高分析问题、解决问题能力等的作用，对作业中的重点、难点，课上应做必要的提示，并适当安排课内讲评作业。学生必须独立、按时完成课外习题和作业，作业的完成情况应作为评定课程成绩的一部分。 3．每个学生要完成大纲中规定的必修实验，通过实验环节，学生应掌握利用统计常用软件SPSS等对简单的实际问题进行回归分析，获得实验操作的基本训练。实验成绩作为评定课程成绩的一部分。 （六）课程考核方式 1 ．考核方式：考查 2 ．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3 ．成绩构成：本课程的总成绩主要由三部分组成：平时成绩（包括作业情况、出勤情况等） 占20%，实验成绩占20%，期末成绩占60%。 （七）参考书目
《时间序列分析》课程教学大纲 课程编号：33330775课程名称：时间序列分析 课程基本情况： 1．学分：3 学时：51学时（课内学时：45 课内实验：6）2．课程性质：专业必修课 3．适用专业：统计学适用对象：本科 4.先修课程：概率论、数理统计、随机过程 5．首选教材：王燕：《应用时间序列分析》，中国人民大学出版社，2008出版。 备选教材：王振龙等编著：《时间序列分析》，中国统计出版社，2000年。 6．考核形式：闭卷考试 7．教学环境：多媒体教室及实验室 一、教学目的与要求 本课程是数理统计学的一个重要分支，先期需完成的课程有概率论、随机过程。通过本课程的学习，使学生掌握时间序列数据的分析方法，包括时间序列简介、平稳时间序列分析、时间序列分解、非平稳序列的随机分析、多元时间序列分析。利用Eviews软件进行本课程的实验教学。 二、教学内容及学时分配 课程内容及学时分配表 三、教学内容安排 第一章时间序列分析简介 【教学目的】1、了解时间序列的定义及常用分析方法；2、掌握时间序列的几个基本概念：随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关、记忆性。 【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。 【教学方法】课堂讲授 【教学内容】 第一节时间序列的定义 第二节时间序列分析方法 第三节时间序列分析软件EVIEWS简介
第二章时间序列的预处理 【教学目的】1、掌握平稳性检验的原理和方法；2、掌握纯随机性检验的原理和方法。【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。 【教学方法】课堂讲授 【教学内容】 第一节平稳性检验 一、特征统计量 二、平稳时间序列的定义 三、平稳时间序列的统计性质 四、平稳时间序列的意义 五、平稳时间序列的检验 第二节纯随机性检验 一、纯随机序列的定义 二、白噪声序列的定义 三、纯随机性检验 第三章平稳时间序列序列分析 【教学目的】1、理解ARMA模型的定义及性质。2、掌握平稳序列建模方法。3、掌握平稳时间序列的预测 【教学重点】平稳时间序列建模 【教学难点】模型识别，参数估计，序列预测 【教学方法】课堂讲授与上机实验 【教学内容】 第一节方法性工具 一、差分运算 二、延迟算子 三、线性差分方程 第二节 ARMA模型的性质 一、AR模型 二、MA模型 三、ARMA模型 第三节平稳序列建模 一、建模步骤 二、样本自相关系数与偏相关系数 三、模型识别 四、参数估计 五、模型检验 六、模型优化 第四节序列预测 一、线性预测函数 二、预测方差最小原则 三、线性最小方差预测的性质 四、修正预测 第四章非平稳序列的确定性分析 【教学目的】1、理解时间序列的分解原理。2、掌握时间序列的确定因素分解、趋势分解、季节效应分解方法。3、了解时间序列综合效应分解方法。4、了解X-11过程。
1.简述非平稳时间序列的确定性因素分解方法及其优缺点：确定性因素分解方法产生于长期的实践。序列的各种变化可以归纳为三大因素的影响：（1）长期趋势波动，包括长期趋势和无固定周期的循环波动（2）季节性变化，包括所有具有固定周期的循环波动（3）随机波动，包括除了长期趋势波动和季节性变化之外的其他因素的综合因素。优点：原理简单；操作方便；易于理解。缺点：（1）只能提取强劲的确定性信息，对随机性信息浪费严重（2）它把所有序列的变化归纳为四大因素的综合影响，却始终无法提供明确有效的方法判断各大因素之间明确的作用关系。 2.比较传统的统计分析与时间序列分析数据结构并说明引入序列平稳性的意义： （1）根据数理统计学常识，传统的统计分析的随机变量越少越好，而每个变量获得的样本信息越多越好。因为随机变量越少，分析的过程越简单，而样本容量越大，分析的结果越可靠。（2）时间序列数据分析的结构有它的特殊性。对随机序列{…,1x ,2x ,…t x …}而言，它在任意时刻t 的序列值t x 都是一个随机变量，而且由于时间的不可重复性，该变量在任意一个时刻只能获得唯一的一个样本观察值。（3）时间序列分析的数据结构的样本信息太少，如果没有其他的辅助信息，通常这种数据结构是没有办法进行分析的。序列的平稳性概念的提出可以有效地解决这个困难。 3.什么是模型识别？模型识别的基本原则是什么？计算出样本自相关系数和偏自相关系数的值之后，就要根据他们表现出来的性质，选择适当的ARMA 模型拟合观察值序列。这个根据样本自相关关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数p ?和移动平均阶数q ?的过程即是模型识别过程。ARMA 模型定阶基本原则如下表： 4.简述单整和协整分析的含义。（1）单整是处理伪回归问题的一种方式。如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的，则称原序列是1阶单整的，记为I （1）。一般地，如果时间序列经过d 次差分后变成平稳序列，而经过d-1次差分仍不平稳，则称原序列是d 阶单整序列，记为I （d ）。（2）假定回归模型t k 1i it i 0t y εχββ++=∑=
《数据分析方法与软件》课程教学大纲课程类型：选修课程代码：课程总学时：64 总学分： 2 实验课程性质：非独立课程实验学时： 32 实验学分： 课程类别：专业课适用专业：计信本 开课时间： 04 年级 6 学期开课单位：计算机学院 大纲执笔人：彭平大纲审定人： 一、实验课程名称： 数据分析方法（Methods of Data Analysis with software） 二、课程简介 数据分析是分析和处理数据的理论和方法，从中获取有用的信息。数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。信息与计算科学专业则主要研究信息技术的核心基础与运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。基于这一专业定位，信息与计算科学可包括信息科学与科学计算两个大的方向。而信息科学可以理解为“有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制基础的科学”。数据分析正是信息科学的重要专业基础课程。 三、适用专业与学时学分： 1．信息与计算科学课程总学时：64；总学分：4实验32学时 四、教学目的和内容要求 通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业软件进行数据统计分析的方法和步骤。培养学生应用计算机进行统计分析的能力，为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础， 1、通过本课程的学习与实践，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。
2、通过本课程的学习与实践，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果。 3、通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 主要内容： 五、实验课程内容及要求
数据统计与分析课程教学大纲 课程编码：12120602206课程性质：专业基础课 课时：36 学分：2 开课学期：4 先修课程：概率论与数理统计 适用专业：物流工程 课程简介： 本课程属于经管类专业基础课，系统阐述现代统计学的基础理论和方法。内容有描述性统计、概率论基础、参数估计、假设检验、回归分析等。通过本课程的教学，使学生掌握统计学的基本原理和方法知识，能够初步根据具体任务和条件从事社会经济问题的调查研究，结合自己的专业，在定性分析的基础上做好定量分析，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。 一、课程教学目标 （一）使学生了解统计在社会经济应用及分析中的重要作用，掌握统计描述和统计推断的基本内容与基本方法； （二）使学生在掌握统计基础知识的基础上，能较容易理解其他课程中的一些数量分析方法，并能独立完成有关资料的搜集、整理、分析。 （三）为进行社会经济问题研究和学习各经济管理类专业课程提供数量分析的方法。 （四）为进一步学习专业统计和数量经济课程打好基础。 要求学生能在教师的指导下，掌握统计学的基本理论和方法，熟悉统计软件的基本操作，并能够结合经济管理理论加以应用。 二、课程重点、难点 课程重点：描述性统计分析方法和推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等 课程难点：假设检验、参数估计、线性回归分析等推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等 三、整体课时分配 章节序号章节名称 理论 学时实验学时 1 导论 2 2 2 数据的搜集 2 0 3 数据的图表展示 2 2
4 数据的概括性度量 4 4 5 概率与概率分布 4 0 6 统计量及其抽样分布 4 0 7 参数估计 6 0 8 假设检验 6 4 9 一元线性回归 6 6 四、课程内容安排 （一）导论 主要内容： 1、统计及其应用领域 2、统计数据的类型 3、统计中的几个基本概念 教学要求： 1、理解统计学的含义 2、理解描述统计和推断统计 3、了解统计学的应用领域 4、了解数据的类型 5、理解统计中的几个基本概念 重点、难点与解决办法 重点：1、理解统计学的含义，2、了解数据的类型，3、理解统计中的几个基本概念 难点：理解描述统计和推断统计 其它教学环节（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）： （二）数据的搜集 主要内容： 1、数据的来源 2、调查数据 3、实验数据 4、数据的误差 教学要求： 1、数据的来源 2、搜集数据的调查方法 3、问卷设计 4、搜集数据的实验方法 5、数据的误差 6、数据的质量要求 重点、难点与解决办法： 重点：掌握几种调查组织方式的特点和适用条件 难点：掌握抽样调查的特点及其基本的组织方式和方法 其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）： （三）数据的图表展示 主要内容：
《时间序列分析》课程教学大纲 课程编号:02200041 课程名称：时间序列分析 英文名称： Time Series Analysis 课程类型: 专业选修课 总学时： 72 讲课学时： 68 习题课学时： 4 学分： 4 适用对象: 信息与计算科学专业（金融方向）本科四年级 先修课程：数学分析、线性代数、复变函数、概率论和数理统计、随机过程 一、课程简介 时间序列分析是随机数学的一个分支，主要运用随机数学的方法来研究随机序列的性质、理论和预测问题，并与经济、管理及工程技术领域联系密切，有着广泛的应用背景，在培养具有良好素养的数学应用人才方面起着重要的作用。 二、课程性质、目的和任务 时间序列分析是信息与计算科学（金融方向）专业本科四年级学生的专业选修课，本课程以数学分析、线性代数、复变函数概率论和数理统计、随机过程等前期课程作为基础。通过本课程的学习，使学生理解时间序列的时域分析和频域分析的基本理论和方法, 掌握时间序列的建模、预报的基本思路和方法, 用科学的思想与方法来分析、解决实际问题。 三、教学基本要求 要求学生掌握各类平稳ARMA过程的基本概念及基本特征，理解时间序列的时域分析和频域分析的基本理论和基本方法，运用时域分析和频域分析的基本理论和方法，对获得的一组动态数据能进行分析研究，选择合适的模型，并对该模型进行参数估计，最终建立模型，达到预报目的。 四、教学内容及要求 第一章时间序列 §1.1时间序列的分解；§1.2平稳序列；§1.3 线性平稳序列和线性滤波；§1.4 正态时间序列和随机变量的收敛性；§1.5严平稳序列及其遍历性；§1.6 Hilbert空间中的平稳序列； §1.7 平稳序列的谱函数 教学要求：掌握时间序列分析分解的基本方法，平稳序列的定义及自协方差函数、自相关系数的基本性质，线性平稳序列和线性滤波的性质，正态时间序列的定义性质和随机变量的收敛性的定义，严平稳序列及其遍历性，平稳序列的谱函数。 第二章自回归模型