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内容1序列自相关及检验(ARMA)2平稳时间序列模型3非平稳时间序列模型第一部分:纵向数据(时间序列)分析4协整和误差修正模型(Time/PeriodData)5条件异方差模型–自回归条件异方差模型(ARCH)–非对称ARCH自回归及相关模型–成分ARCH6向量自回归和误差修正模型–向量自回归VAR–误差修正模型VEC西安交大管理学院2011-春2时间序列定义时间序列模型的分类随机过程:随时间由随机变量组成的一个有序序列称为随机过程。用{x一般分为四种类型:表示。简记为或。随机过程也常简称为过程。tT}{xt}xt•自回归过程(AR)、移动平均过程(MA)、时间序列:随机过程的一次观测结果称为时间序列。也用{xttT}表示并简记为{xt}或xt。时间序列中的元素称为观测值。•自回归移动平均过程(ARMA)/平稳的时间序列模型、随机过程和时间序列一般分为两类。一类是离散型的一类是连续型的。•单整自回归移动平均过程(ARIMAAutoregressiveIntegrated离散型随机过程和时间序列即观测值是从相同时间间隔点上得到的。可MovingAverage)、通过两种方法获得