SPSS 统计分析方法及应用（SPSS数据文件的建立和管理、SPSS数据的预处理、SPSS基本统计分析、SPSS的参数检验、SPSS的方差分析、SPSS的非参数检验、SPSS的信度分析、SPSS的对数线性模型、SPSS的时间序列分析）

以全国卷烟销量数据为例，用R语言进行时间序列分析，分别建立了ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，对模型进行了准确性评估，附有完整R代码、相关数据集。

本书详细介绍了时间序列分析方法的理论知识及相应的数学模型，对有兴趣了解该方法的读者比较有用。该方法在金融、经济领域应用很广泛。

Yule-Walker方程组 在 方程等号两边同时乘以 ，并取期望，得 取前k个方程构成的方程组即Yule-Walker方程组 解Yule-Walker方程组可以得到参数 的解，最后一个参数的解即为延迟K偏自相关系数

使用R语言进行简单的股票分析、描述性统计分析，对其中的一项参数进行时间序列分析，并且对两支股票进行比较，程序简单易懂，里面包含数据集

2.自回归过程的自相关函数 (1) 平稳AR(1)过程的自相关函数 xt =  xt-1 + ut ,   1 其自相关函数为 k = 1k , （k  0） * *

当代经济学教科书译丛，中国科学出版社，不仅提供了关于时间序列专题的晓畅的处理，而且关心现代宏观经济和金融理论，包括了向量自回归、广义矩方法、自回归条件异方差以及单位根的内容。

课后习题答案-时间序列分析及应用R语言（第2版）.pdf

应用时间序列分析 王燕编著 第三版

时间序列分析 我的教授推荐了这本书。 我昨天读和《 。 两者都以自己的方式很好。 前者要先进得多，并提供一些您可能未曾接触过的想法，而后者则是中级的，但是有一些实际的例子，尽管这些例子有些简单化，而且通常效果平平。 它相当不错，涵盖了很多内容，但是它可以交替使用R和python。 我更喜欢python。 我找到了这并将继续学习。 本课程也使用R。 猜猜我需要学习然后使用R。 但是我计划为此课程制作python版本的注释。 过时的主题 *本书很少介绍TS模型和方法。 主要参考：“”（2017）及其 。 目录 第1章： 不同类型的数据 横截面数据 时间序列数据 面板数据 时间序列的内部结构 总体趋势 季节性 运行序列图 季节性子系列剧情 多箱图 周期性变化 意外的变化 时间序列分析模型 零均值模型 随机漫步 趋势模型 季节性模型 自相关和部分自相关 第2章：了解时间序列数据 时间序