随着计算机技术的普及，各行各业都积累了大量的历史观察数据。采用科学的方法挖掘历史数据中蕴含的有用信息，了解随机事件发生发展的规律，准确预测随机事件的未来发展趋势成为了很多行业的迫切需求。这些工作都属于时间序列分析的研究领域。
时间序列分析是应用统计学的核心基础课之一，也是计量经济学和统计预测学的核心内容。作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析有它非常特殊的、自成体系的一套分析方法。
目前，国内有关时间序列分析的著作和教材有很多，每本书都会有它预定的读者群体。本书的定位是大学本科生的时间序列分析入门教材。根据这个定位，本书主要涵盖时间序列分析最基础、最实用的核心知识点：
 序列的平稳性和随机性识别：
 一元随机变量在方差齐性场合的线性建模（ARIMA模型）；
 一元随机变量在条件异方差场合的线性建模（GARCH模型）；
 单位根检验原理和单整与协整的概念；
 多元随机变量的协整模型和误差修正模型；
本书语言通俗、案例丰富，理论联系实际紧密，习题难易程度适当，非常便于学生理解和练习。本书所有例题的数据、习题数据、例题的操作程序及上机指导程序都制成电子版本，可以在出版社网站免费下载。为了便于教师上课，教师还可以免费下载powerpoint课件和习题答案。
本书自2005年首次出版，获得许多兄弟院校教师和学生的肯定，成为很多高等院校《应用时间序列分析》课程的指定教材。这是本教材的第二次修订。本次修订首先更正了前两版中存在的各种问题；其次是更换了部分例题和习题，并为任课教师增加了习题的参考答案。

第1章 时间序列分析简介
1.1 引言
1.2 时间序列的定义
1.3 时间序列分析方法
1.3.1 描述性时序分析
1.3.2 统计时序分析
1.4 时间序列分析软件
1.5 习题
1.6 上机指导
1.6.1 SAS操作界面
1.6.2 创建时间序列SAS数据集
1.6.3 时间序列数据集的处理
第2章 时间序列的预处理
2.1 平稳性检验
2.1.1 特征统计量
2.1.2 平稳时间序列的定义
2.1.3 平稳时间序列的统计性质
2.1.4 平稳时间序列的意义
2.1.5 平稳性的检验
2.2 纯随机性检验
2.2.1 纯随机序列的定义
2.2.2 白噪声序列的性质
2.2.3 纯随机性检验
2.3 习题
2.4 上机指导
2.4.1 绘制时序图
2.4.2 平稳性与纯随机性检验
第3章 平稳时间序列分析
3.1 方法性工具
3.1.1 差分运算
3.1.2 延迟算子
3.1.3 线性差分方程
3.2 ARMA模型的性质
3.2.1 AR模型
3.2.2 MA模型
3.2.3 ARMA模型
3.3 平稳序列建模
3.3.1 建模步骤
3.3.2 样本自相关系数与偏自相关系数
3.3.3 模型识别
3.3.4 参数估计
3.3.5 模型检验
3.4 序列预测
3.4.1 线性预测函数
3.4.2 预测方差最小原则
3.4.3 线性最小方差预测的性质
3.4.4 修正预测
3.5 习 题
3.6 上机指导
3.6.1 模型识别
3.6.2 参数估计
3.6.3 序列预测
第4章 非平稳序列的确定性分析
4.1 时间序列的分解
4.1.1 Wold分解定理
4.1.2 Cramer分解定理
4.2 确定性因素分解
4.3 趋势分析
4.3.1 趋势拟合法
4.3.2 平滑法
4.4 季节效应分析
4.5 综合分析
4.6 X11过程
4.7 习 题
4.8 上机指导
4.8.1 拟合线性趋势
4.8.2 拟合非线性趋势
4.8.3 X11过程
4.8.4 Forecast过程
第5章 非平稳序列的随机分析
5.1 差分运算
5.1.1 差分运算的实质
5.1.2 差分方式的选择
5.1 .3 过差分
5.2 ARIMA模型
5.2.1 ARIMA模型的结构
5.2.2 ARIMA模型的性质
5.2.3 ARIMA模型建模
5.2.4 ARIMA模型预测
5.2.5 疏系数模型
5.2.6 季节模型
5.3 残差自回归模型
5.3.1 模型结构
5.3.2 残差自相关检验
5.3.3 模型拟合
5.4 异方差的性质
5.4.1 异方差的影响
5.4.2 异方差的直观诊断
5.5 方差齐性变换
5.6 条件异方差模型
5.6.1 ARCH模型
5.6.2 GARCH模型
5.6.3 GARCH的衍生模型
5.7 习 题
5.8 上机指导
5.8.1 拟合ARIMA模型
5.8.2 拟合AutoRegressive模型
5.8.3 拟合GARCH模型
第6章 多元时间序列分析
6.1 平稳多元序列建模
6.2 虚假回归
6.3 单位根检验
6.3.1 DF检验
6.3.2 ADF检验
6.3.3 PP检验
6.4 协整
6.4.1 单整与协整
6.4.2 协整检验
6.5 误差修正模型
6.6 习 题
6.7 上机指导
附录1
附录2
附录3
参考文献

王燕 华东师范大学数理统计学学士，硕士，中国人民大学统计学博士。现就职于中国人民大学统计学院风险管理与保险精算教研室，已出版教材《应用时间序列分析》、《寿险精算学》。主要教授课程《统计学》，《应用时间序列分析》，《统计预测》，《保险原理》和《寿险精算学》。