时间序列分析
（叶峪廷）MA3092023秋2023秋
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| 选课类别：专业任务 | 教学语言：双语 |
| 课程类别：专业必修课 | 开课单位：统计与数据科学系 |
| 课程层次：本科 | 获得学分：3.0 |
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课程简介（教工部数据）
本课程系统地介绍时间序列分析的重要概念（比如平稳性），一些基本的平稳时间序列模型(滑动平均模型，自回归模型，自回归-滑动平均模型)，趋势及处理非平稳性的一些方法，非平稳时间序列模型(自回归-求和-滑动平均模型，季节模型等)，参数估计及模型诊断，时间序列模型的预测，异方差时间序列模型，及一些选题介绍-协整、协整检验、因果关系等。本课程既注重时间序列分析理论的介绍又注重时间序列分析方法的实际应用及使用R语言编程实现。
The aim of this course is to present important concepts of time series analysis such as stationarity, stationary time series models (MA, AR, ARMA models), tends and methods for dealing with non-stationarity, nonstationary time series models (ARIMA models, SEASONAL MODELS etc.), parametric estimation, model diagnostic, forecasting, heteroscedasticity time series models, and other selected topics such as Co-integration and Causality, etc.). The course focuses bothe on the theory of linear time series and on the practical applications with R.
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