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研究生课程《应用时间序列分析》教学大纲

  发布日期:2016-12-07  浏览量:291


课程编号:Math2090

课程名称:应用时间序列分析

英文名称:Applied Time Series Analysis

                                

开课单位:澳门赌搏网站大全                     

开课学期:春季

课内学时:34                            

教学方式:讲授

适用专业及层次:    统计学硕士             

考核方式:考试

预修课程:高等概率论、概率极限理论

 

一、教学目标与要求

本课程较全面、系统地先容了经典的和近代的线性、非线性时间序列分析的基本理论。以时间序列的线性、非线性模型和平稳序列的谱分析为主线,先容平稳时间序列的基本常识、常用的建模和预测方法,目的是使学生对时间序列的应用理论和方法有基本的了解,能够用时间序列的基本方法处理简单的时间序列数据。通过本课程的学习,要求研究生掌握线性、非线性时间序列分析的基本概念和基本定理,为学习后继课程特别是非参数统计和非线性统计模型、开展科学研究打好基础。

 

二、课程内容与学时分配

    第一章  引言(2学时)

        1.1  时间序列的例子                 1.2  线性时间序列模型

        1.3  非线性时间序列模型             1.4  从线性到非线性模型 

第二章  时间序列的特征(8学时)

    2.1  平稳性                         2.2  自相关性

        2.3  谱分布                         2.4  长相依过程

        2.5  混合序列

第三章  非参数核密度估计(6学时)

        3.1  引言                           3.2  核密度估计

        3.3  窗宽选择                       3.4  渐进结果

第四章  时间序列的光滑性(6学时)

        4.1  引言                           4.2  时域平滑性

        4.3  样条模型                       4.4  条件密度估计

        4.5  鞅的基本收敛定理               4.6  停时

第五章  谱密度估计及应用(6学时)

        5.1  引言                           5.2  谱密度的自估计

        5.3  白噪声检验

第六章  非参数模型(6学时)

        6.1  引言                           6.2  多项式回归

        6.3  函数型数据的自回归模型         6.4  可加模型

三、教材                        

Fan Jianqing, Yao Qiwei, Nonlinear Time Series: Nonparametric and Parametric Methods, Springer, New York, London, 2003.   

主要参考书

1.林正炎,陆传荣,苏中根,概率极限理论基础(第二版),北京:高等教育出版社,2015.

2. 吴群英,混合序列概率极限理论,北京:科学出版社,2006.

3. Hall P., Heyde C.C., Martingale Limit Theory and Its Applications, Academic Press, New York, 1980.

4. 何书元,应用时间序列分析,北京:北京大学出版社,2004.

大纲撰写负责人: 王学军                     授课教师:王学军,杨文志,杨联强等

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