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第一章 绪论1

1.1 举例1

1.2 术语5

1.3 时间序列分析的目的6

1.4 时间序列分析的方法8

1.5 对论述时间序列书籍的评述9

第二章 简单描述方法11

2.1 变化的类型11

2.2 平稳时间序列12

2.3 时间图13

2.4 变换13

2.5 包含趋势的时间序列分析14

2.5.1 曲线拟合15

2.5.2 滤波16

2.5.3 差分20

2.6 季节起伏21

2.7 自相关22

2.7.1 相关图25

2.7.2 对相关图的说明25

2.8 其他随机性检验30

习题31

第三章 时间序列的概率模型33

3.1 随机过程33

3.2 平稳过程35

3.2.1 二阶平稳性36

3.3 自相关函数37

3.4 一些有用的随机过程39

3.4.1 纯随机过程39

3.4.2 随机游动40

3.4.3 滑动平均过程41

3.4.4 自回归过程44

3.4.5 混合模型51

3.4.7 一般线性过程52

3.4.6 联合模型52

3.4.8 连续过程53

3.5 沃尔德分解定理54

习题56

第四章 时域估计60

4.1 自协方差函数和自相关函数的估计60

4.1.1 对相关图的说明64

4.1.2 遍历性定理65

4.2 自回归过程的拟合65

4.2.1 估计自回归过程的参数65

4.2.2 确定自回归过程的阶数69

4.3 滑动平均过程的拟合70

4.3.1 估计滑动平均过程的参数70

4.3.2 确定滑动平均过程的阶数73

4.4 估计混合模型的参数74

4.6 博克斯-詹金斯季节模型75

4.5 估计联合模型的参数75

4.7 残差分析77

4.8 关于建模的一般意见80

习题82

第五章 预测83

5.1 引言83

5.2 单变量法85

5.2.1 趋势曲线的外推85

5.2.2 指数平滑86

5.2.3 霍尔特－温特斯预测方法89

5.2.4 博克斯－詹金斯预测方法91

5.2.5 逐步自回归94

5.2.6 其它方法95

5.3 多变量法96

5.3.1 多元回归96

5.3.2 经济模型98

5.4 各种预测方法的比较99

5.3.3 博克斯－詹金斯方法99

5.5 举例103

5.6 预测理论107

习题109

第六章 频域的平稳过程111

6.1 引言111

6.2 谱分布函数111

6.3 谱密度函数117

6.4 连续过程的谱120

6.5 举例121

习题126

第七章 谱分析127

7.1 傅里叶分析127

7.2 简单正弦模型128

7.2.1 奈奎斯特频率133

7.3 周期图分析134

7.3.1 周期图与自协方差函数的关系138

7.3.2 周期图的性质139

7.4 谱分析：一些一致估计方法141

7.4.1 截尾自协方差函数的变换142

7.4.2 汉宁窗144

7.4.3 汉明窗145

7.4.4 平滑周期图146

7.4.5 快速傅里叶变换148

7.5 谱的置信区间152

7.6 各种估计方法的比较154

7.7 连续时间序列的分析158

7.8 讨论161

7.9 一个例子168

习题171

第八章 两维过程172

8.1 互协方差和互相关函数172

8.1.1 举例174

8.1.2 估计175

8.1.3 说明176

8.2 互谱177

8.2.1 举例181

8.2.2 估计183

8.2.3 说明187

习题187

第九章 线性系统189

9.1 引言189

9.2 时域的线性系统190

9.2.1 举例191

9.2.2 脉冲响应函数193

9.2.3 阶跃响应函数195

9.3 频域的线性系统196

9.3.1 频率响应函数196

9.3.2 增益图与相位图201

9.3.3 举例202

9.3.4 输入与输出间的一般关系205

9.3.5 线性系统的串联212

9.3.6 滤波器设计213

9.4 线性系统的辨识215

9.4.1 频率响应函数的估计217

9.4.2 博克斯－詹金斯方法221

9.4.3 包含反馈的系统225

习题228

第十章 其他一些论题238

附录I 傅里叶、拉普拉斯和Z变换238

附录Ⅱ 狄拉克δ函数242

附录Ⅲ 协方差244

参考文献246

习题答案265

主题词索引272

作者索引282