2018-2019学年第1学期《时间序列分析》授课计划

mg真人娱乐网站: 时间:2018-10-09 点击数:

 

 

 

 

 2018— 2019 学年第一学期

 

    院:  mg真人娱乐网站

课程名称:  时间序列分析

课程编码:  09A04270

课程类别:  专业任选课               

计划学时:  32(理论:24   实验:

    分:  2.0

授课时间:  2018.10-2018.11

授课地点:  2J1057JC603-6047JC214

班:  金数1501-1504

     

 

 

授课教师:   张启侠   

 

填报日期:  2018  9

 

 

 

 

时间序列分析——课程授课计划

 

一、课程内容概况与教学目的

(一)课程概况

《时间序列分析》课程是金融数学专业的专业必修课程。时间序列分析是研究时间序列的统计特性和发展规律性,其目的是预测序列的未来发展情况。经济、社会和自然领域中的大量数据序列都是时间序列,因此时间序列分析具有广泛的应用。时间序列分析是分析历史资料、建立模型、预测趋势和预测未来最强有力的工具。它是用随机过程理论和数理统计学的方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。时间序列分析包括一般统计分析,统计模型的建立与推断,以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等。

(二)课程目标和教学目的

本课程的目的是使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法,侧重培养学生对分析方法的理解,从而使学生初步掌握分析随机数据序列的基本思路和方法,并能够运用时间序列分析方法分析、解决和处理实际问题,为后续学习打下方法论基础。

二、课程要求及教学活动项目

(一)课程要求:

     通过本门课的学习,要求学生掌握时间序列分析的基本模型和算法,培养学生分析、探索社会现象的动态结构和发展规律,达到具有一定对未来状态的预测能力。

(二)教学活动项目及学时分配:

本学期教学内容为教材的第一章到第五章。授课时间为第五周到第十二周,共计32学时,其中理论教学24学时,上机实践8学时。每两学时布置一次作业,作业每两周交一次。辅导答疑时间为每周五下午2:30-5:00,地点7JC102

三、成绩考核

(一)平时成绩:主要包括考勤、作业、实验报告,满分100分。

(二)期末考试成绩:闭卷考试满分100分。

(三)最终成绩组成说明:最终成绩由平时成绩的20%+期末考试卷面成绩的80%构成。

四、教材及参考资料

    材:应用时间序列分析》,王燕编著,中国人民大学出版社,2008年。

参考书目:《应用时间序列分析》,何书元,北京大学出版社,2003

《时间序列分析》,王振龙等编著,中国统计出版社,2000年。

《时间序列的分析与应用》,安鸿志等编著,科学出版社,1986年。

五、教师联系方式

教师联系电话:13583160392

邮箱:zhangqixia110@163.com

六、课程教学计划安排及策略

第一周   计划学时:4

授课内容: 第一章 时间序列分析概况 §1.1引言§1.2时间序列的定义§1.3时间序列分析方法§1.4时间序列分析App

目的要求:1、了解本学科的学科特点、学科背景、发展前景及与其他学科的关系。

2、理解并掌握时间序列的定义、时间序列分析解决的问题。

3、了解时间序列分析的常用方法及各自的优缺点。

4、了解时间序列分析的常用App。

授课方式:课堂讲授为主,黑板教学

第二周  计划学时:2学时

授课内容:第二章 时间序列的预处理 §2.1平稳性检验 §2.2纯随机性检验

目的要求:1、掌握时间序列的均值、自协方差函数和自相关系数的概念和性质。

2、理解并掌握严平稳、宽平稳的定义、意义以及二者的关系

3、掌握宽平稳的判别方法

4、掌握平稳性判别的两种图检验方法

5、理解白噪声序列的定义及判别方法

6、掌握纯随机性检验的方法

授课方式:课堂讲授为主,黑板教学

第三周  计划学时:4学时

授课内容:第三章 平稳时间序列分析 §3.1方法性工具 §3.2 ARMA模型的性质

目的要求:1、理解并掌握延迟算子的定义、性质和应用

1掌握齐次和非齐次线性差分方程的定义、通解的结构

2、掌握自回归模型的定义和平稳性判别条件

授课方式:课堂讲授为主,黑板教学

第四周  计划学时:2学时

授课内容:§3.2 ARMA模型的性质

目的要求:1、掌握自回归模型的均值、方差、自协方差函数、自相关系数的求法及性质

2、了解AR(p)序列的谱密度和Yule-Walker方程

3、了解AR(p)序列自协方差函数的周期性和正定性

4、重点掌握常见AR(1)模型和AR(2)模型

授课方式:课堂讲授为主,黑板教学

第五周  计划学时:6学时

授课内容:§3.2 ARMA模型的性质

目的要求: 1、掌握滑动平均(MA(q))模型和滑动平均(MA(q))序列的概念及其自协方差函数的性质

           2、重点掌握MA(1)序列和MA(2)序列的自协方差函数和偏相关系数

           3、了解AR(p)序列和MA(q)序列的对偶关系

           4、掌握自回归滑动平均(ARMA(p,q))模型和自回归滑动平均(ARMA(p,q))序列的概念及其自协方差函数的性质

           5、重点掌握ARMA(1,1)序列的自协方差函数和偏相关系数

授课方式:课堂讲授为主,黑板教学,上机实践EviewsApp的使用

第六周  计划学时:4学时

授课内容:§3.3平稳序列建模

目的要求: 1、掌握平稳序列的模式识别和建模方法

2、重点掌握模型参数估计的矩估计和极大似然估计方法

3、了解常用的模型检验方法                             

授课方式:课堂讲授为主,黑板教学,上机实践序列的平稳性和随机性

第七周  计划学时:6学时

授课内容:§3.4 序列预测 第四章 非平稳序列的确定性分析 §4.1 时间序列的分解

目的要求:1、掌握最佳线性预报的概念、性质

2、重点掌握ARMA模型的递推预测

3、理解并掌握Wold分解定理和Cramer分解定理

授课方式:课堂讲授为主,黑板教学,上机实践AR模型的应用

第八周  计划学时:4学时

授课内容:§4.2 确定性因素分析§4.3 趋势分析 §4.4 季节效应分析 §4.5 综合分析 总复习

目的要求:1、掌握确定性因素分解的加法模型和乘法模型

                          2、重点掌握趋势分析的线性拟合法和移动平均法

                          3、掌握季节效应分析的基本步骤

                          4、会做具体的综合分析

5、总结各章主要教学内容及各章重要题型

授课方式:课堂讲授为主,黑板教学,上机实践ARMA模型的建立、识别和检验

 

 

 

 

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