时间序列分析¶

21Fall MANA130022，时间序列分析，吴尚

比较难的一门课，和随机过程强相关。

主要内容¶

• 线性差分方程
• 时间序列的分解
• 时间序列的指数平滑
• 平稳性
• ARMA模型
• ARMA模型的识别、参数估计
• 条件数学期望与时间序列的预测
• 非平稳时间序列：ARIMA
• SARIMA
• ARCH和GARCH

参考书¶

• 克莱尔 等 著，潘红宇 等 译，时间序列分析及应用（R语言），机械工业出版社，2011
• 詹姆斯·D·汉密尔顿，时间序列分析(上下册)，中国人民大学出版社，2015

体会¶

我学的很烂，记住的东西不多。印象深刻的大概是吴尚手速超群，敲R的代码非常快！

另外$\mathrm{ARIMA}(p,d,q)$模型的形式也值得记住：

$$ (1-\sum_{i=1}^p \phi_i L^i)(1-L)^d X_t = (1+\sum_{j=1}^q \theta_j L^j)\epsilon_t $$

其中$L$是延迟算子。