时间序列分析教材(PPT 90页)

时间序列分析
时间序列模型
-ARIMA
时间序列具有如下几个特点：
时间序列中数据的位置与时间有关，数据的取值随时间的变化而变化。
时间序列具有如下几个特点：
时间序列是对相关的指标变量在不同时间进行观察得到的结果。
时间序列中的数据可以是一个时期内的数据也可能是一个时点上的数据。
时间序列分析方法的发展过程
基础阶段：
G.U.Yule 1927年，AR模型
G.T.Walker1931年，MA模型，ARMA模型
核心阶段：G.E.P.Box和 G.M.Jenkins
1970年，出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》
提出ARIMA模型（Box—Jenkins 模型）
Box—Jenkins模型实际上是主要运用于单变量、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，1986年GARCH模型
多变量场合
C.A.Sims等，1980年，向量自回归模型
C.Granger ，1987年，提出了协整（co-integration）理论
一、时间序列分析的几个基本概念
1.随机过程
随机过程与时间序列的关系如下所示：
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