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内容简介
作者简介
序言
前言
第一章 时间序列
§1.1 时间序列的分解
§1.2 平稳序列
§1.3 线性平稳序列和线性滤波
§1.4 正态时间序列和随机变量的收敛性
§1.5 严平稳序列及其遍历性
*§1.6 Hilbert空间中的平稳序列
§1.7 平稳序列的谱函数
*§1.8 离散谱序列及其周期性
第二章 自回归模型
§2.1 推移算子和常系数差分方程
§2.2 自回归模型及其平稳性
§2.3 AR（p）序列的谱密度和Yule-Walker方程
§2.4 平稳序列的偏相关系数和Levinson递推公式
§2.5 AR（p）序列举例
第三章 滑动平均模型与自回归滑动平均模型
§3.1 滑动平均模型
§3.2 自回归滑动平均（ARMA）模型
*§3.3 广义ARMA模型和ARIMA（p，d，q）模型介绍
第四章 均值和自协方差函数的估计
§4.1 均值的估计
§4.2 自协方差函数的估计
§4.3 白噪声检验
第五章 时间序列的预报
§5.1 最佳线性预测的基本性质
§5.2 非决定性平稳序列及其Wold表示
§5.3 时间序列的递推预测
§5.4 ARMA（p，q）序列的递推预测
第六章 ARMA模型的参数估计
§6.1 AR（p）模型的参数估计
§6.2 MA（q）模型的参数估计
§6.3 ARMA（p，q）模型的参数估计
*§6.4 求和ARIMA（p，d，q）模型及季节ARIMA模型的参数估计
第七章 潜周期模型的参数估计
§7.1 潜周期模型的参数估计
*§7.2 混合自回归潜周期模型的参数估计
*§7.3 二维随机场的潜周期模型及其参数估计
第八章 时间序列的谱估计
*§8.1 平稳序列的谱表示
§8.2 平稳序列的周期图
§8.3 加窗谱估计
§8.4 加窗谱估计的比较
第九章 多维平稳序列介绍
§9.1 多维平稳序列
§9.2 多维平稳序列的均值和自协方差函数的估计
§9.3 多维AR（p）序列
§9.4 多维平稳序列的谱分析
附录A 部分定理的证明
附录B 时间序列数据
部分习题答案和提示
索引
符号说明
参考文献
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