西安交大统计系：偏自相关函数φkk与时间序列分析概览

时间序列分析是一门研究动态数据中隐藏规律的重要统计方法，它专注于对随着时间顺序收集的数据进行深入探究。在本讲义中，西安交通大学经济与金融学院统计系的赵春艳教授编写的课程内容涵盖了多个关键章节，旨在为学生提供扎实的时间序列分析基础。 首先，课程从第一章平稳时间序列分析导论开始，介绍了时间序列的基本概念。时间序列被定义为按时间顺序记录的真实数据，反映了特定现象随时间的变化趋势，是现实世界中动态数据的体现。这些数据通常来源于实际观测而非实验结果，它们代表了某一现象的统计指标，揭示了现象背后的变化规律。 接下来的章节深入探讨了平稳时间序列分析的基础知识，包括如何构建和理解这些序列的数学模型。第三章和第四章着重于平稳时间序列模型的建立，这是理解和预测时间序列未来发展的重要步骤。其中，第三章可能会涉及ARIMA（自回归积分滑动平均）模型等常见模型，而第四章则会介绍协整理论，这是研究非平稳序列长期关系的关键概念。 第五章和第六章聚焦于单位根过程，这是时间序列分析中的核心概念，涉及到时间序列是否具有随机游走性质以及如何进行相关检验。通过对单位根过程的理解，可以判断数据是否符合稳定或非稳定的行为模式。 第七章则是对协整理论的深入探讨，它在经济时间序列中扮演着关键角色，帮助分析变量之间的长期关系，特别是当它们各自具有不同的波动性时。协整理论的应用广泛，包括货币与价格水平的关系、汇率变动等。 课程参考资料丰富多样，包括《高等时间序列经济计量学》、《时间序列分析》、《经济时间序列分析》等权威著作，这些书籍提供了深入理解和实践时间序列分析的具体工具和技术。 总结来说，该讲义覆盖了从时间序列的基本概念、模型构建、理论分析到实证检验的完整体系，对于理解时间序列数据的动态结构和挖掘其中的规律至关重要。学习者通过这门课程，能够提升在经济、金融等领域对时间序列数据的有效处理和分析能力。