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內(nèi)容簡介

　　時間序列模型廣泛應(yīng)用于計量經(jīng)濟學、金融學、生物統(tǒng)計學、工業(yè)計量學等領(lǐng)域。本書主要研究了復(fù)雜時間序列的理論性質(zhì)和實際應(yīng)用，包括對時間序列的分布函數(shù)、函數(shù)型時間序列，以及局部平穩(wěn)時間序列多步向前預(yù)測區(qū)間的統(tǒng)計推斷。本書可作為統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)科學等相關(guān)專業(yè)本科生或研究生的選修課教材，也可作為統(tǒng)計學科研人員、企業(yè)管理人員和國家行政機關(guān)工作人員學習預(yù)測方法的參考用書。

作者簡介

　　李杰，中國人民大學統(tǒng)計學院講師（師資博士后）。2022年畢業(yè)于清華大學，獲得統(tǒng)計學博士學位。主要研究方向為函數(shù)型數(shù)據(jù)分析、時間序列和非參數(shù)統(tǒng)計。曾獲國際統(tǒng)計學會2021年簡·丁伯根獎一等獎，國際數(shù)理統(tǒng)計協(xié)會2020年Hannan Graduate Student Travel Award，并在Statistica Sinica等期刊發(fā)表論文多篇。

圖書目錄

第1章引言 1
1.1 非參數(shù)統(tǒng)計方法 1
1.2 時間序列的分布函數(shù) 2
1.3 函數(shù)型時間序列 4
1.4 時間序列的預(yù)測區(qū)間 6
1.5 內(nèi)容和結(jié)構(gòu) 8
第2章時間序列分布函數(shù)的同時置信帶 10
2.1 主要結(jié)果 13
2.2 實施方法 15
2.3 數(shù)值模擬 16
2.3.1 基本數(shù)值模擬 16
2.3.2 與參數(shù)型同時置信帶的比較 20
2.4 實際數(shù)據(jù)分析 24
2.5 證明 25
2.5.1 預(yù)備引理 26
2.5.2 定理2.1的證明 27
2.5.3 定理2.2所用引理及證明 28
第3章函數(shù)型時間序列的統(tǒng)計推斷 33
3.1 B樣條估計量及其漸近理論 35
3.2 分解 38
3.3 實施方法 40
3.3.1 節(jié)點數(shù)選擇 40
3.3.2 協(xié)方差估計 40
3.3.3 分位數(shù)估計 41
3.4 數(shù)值模擬 41
3.5 實際數(shù)據(jù)分析 44
3.6 證明 46
3.6.1 預(yù)備引理 46
3.6.2 定理3.1的證明 56
3.6.3 定理3.2的證明 59
第4章局部平穩(wěn)時間序列的多步向前預(yù)測區(qū)間 61
4.1 預(yù)測區(qū)間的構(gòu)造方法 62
4.1.1 估計趨勢函數(shù) 62
4.1.2 估計方差函數(shù) 63
4.1.3 自回歸系數(shù)估計 63
4.1.4 建立的預(yù)測區(qū)間 63
4.2 實施方法 65
4.3 數(shù)值模擬 66
4.4 實證分析 73
4.4.1 探索性數(shù)據(jù)分析 73
4.4.2 基于季節(jié)性ARIMA模型預(yù)測空氣污染物濃度 76
4.4.3 基于所提出的方法預(yù)測空氣污染物濃度 79
第5章工作總結(jié)與未來展望 84
參考文獻 85
在學期間完成的相關(guān)學術(shù)成果 89
致謝 90