應用時間序列分析復旦大學
A. 時間序列分析預測法優缺點
優點：可以從時間序列中找出變數變化的特徵、趨勢以及發展規律，從而對變數的未來變化進行有效地預測。
缺點：在應用時間序列分析法進行市場預測時應注意市場現象未來發展變化規律和發展水平，不一定與其歷史和現在的發展變化規律完全一致。間序列預測法因突出時間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預測誤差的缺陷，當遇到外界發生較大變化，往往會有較大偏差。
其基本特徵：
1、趨勢性：某個變數隨著時間進展或自變數變化，呈現一種比較緩慢而長期的持續上升、下降、停留的同性質變動趨向，但變動幅度可能不相等。
2、周期性：某因素由於外部影響隨著自然季節的交替出現高峰與低谷的規律。
3、隨機性：個別為隨機變動，整體呈統計規律。
4、綜合性：實際變化情況是幾種變動的疊加或組合。預測時設法過濾除去不規則變動，突出反映趨勢性和周期性變動。
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書名：應用計量經濟學(時間序列分析原書第4版)/經濟教材譯叢
作者：沃爾特·恩德斯
譯者：杜江
出版社：機械工業出版社
出版年份：2017-9-1
頁數：364
內容簡介：
本書是計量經濟學領域的一部經典教材，全書始終貫穿由淺入深的學習過程，運用真實的數據舉例，闡述關鍵概念，不但完整、精簡，而且非常注重應用。本書通過案例闡釋計量方法的實際應用，鮮有復雜的數學公式推導。全書的主題涵蓋差分方程、平穩時間序列模型、波動性建模、包含趨勢的模型、多方程時間序列模型、協整與誤差修正模型以及非線性時間序列模型等內容。
作者簡介：
沃爾特·恩德斯（Walter Enders），美國亞拉巴馬州立大學的經濟學教授，1975年他獲得紐約哥倫比亞大學經濟學博士學位。恩德斯博士近的研究集中於時間序列模型在經濟學和金融領域的發展與運用。他已經在許多期刊上發表了多篇論文，這些期刊包括：Review of Economy and Statistics，Quarterly Journal of Economics，Journal ofInternational Econom，ics，American Economic Review（美國經濟協會主辦），Journal of Business and Economic Statistics（美國統計協會主辦）以及The American Political Science Review（美國政治科學協會主辦）。他現擔任國際經濟學領域的三種期刊的正式編輯，以及烏克蘭政府的政策顧問。他還因防止核戰爭方面的行為科學研究，與托德·森德勒（Todd Sandler）分享了美國國家科學院的：ESTES獎。該獎項的認定中提到，「…認知與行為科學領域的基礎研究，運用規范分析或實證方法，或兩者的佳結合，加深了我們對有關核戰危機的認識。」國家科學院授予他們該獎項是因為他們「…對跨國恐怖活動的共同研究，即運用博弈論和時間序列分析證明了恐怖襲擊對防禦性反制措施的響應具有循環性和易變性的特徵
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簡介：作為數理統計學的一個專業分支，時間序列分析遵循數理統計學的基本原理，都是利用觀察信息估計總體的性質。但是由於時間的不可重復性，使得我們在任意一個時刻只能獲得唯一的序列觀察值，這種特殊的數據結構導致時間序列分析有它非常特殊的、自成體系的一套分析方法。
D. 應用時間序列分析王黎明版習題答案
指數分析等應用統計方法、方差分析、相關與回歸、時間序列分析，便於授課與學生自習使用《應用統計學》系統講述應用統計學基本知識和基本技能，融入電子表格(Excel)的實際應用。本書突出體現應用統計學的應用性，介紹參數估計、假設檢驗，堅持體系的完整性，注重傳統與創新的統一及統計理論在實踐中的應用、層次性和趣味性。
主編
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F. 應用時間序列分析有哪幾種方法
時間序列分析常用的方法：趨勢擬合法和平滑法。
1、趨勢擬合法就是把時間作為自變數，相應的序列觀察值作為因變數，建立序列值隨時間變化的回歸模型的方法。包括線性擬合和非線性擬合。
線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出線形特徵的場合。參數估計方法為最小二乘估計。
非線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出非線形特徵的場合。其參數估計的思想是把能轉換成線性模型的都轉換成線性模型，用線性最小二乘法進行參數估計。實在不能轉換成線性的，就用迭代法進行參數估計。
2、平滑法是進行趨勢分析和預測時常用的一種方法。它是利用修勻技術，削弱短期隨機波動對序列的影響，使序列平滑化，從而顯示出長期趨勢變化的規律 。
(6)應用時間序列分析復旦大學擴展閱讀
時間序列分析的主要用途：
1、系統描述
根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。
2、系統分析
當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。
3、預測未來
一般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。
4、決策和控制
根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。
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H. 數學與應用數學課程
應用數學主要課程：分析學、代數學、幾何學、概率論、物理學、數學模型、數學實驗、計算機基礎、數值方法、數學史等，以及根據應用方向選擇的基本課程。
主要實踐性教學環節：包括計算機實習、生產實習、科研訓練或畢業論文等，一般安排10～20周。
應用數學專業核心課程：
公共課程(34學分)
馬克思主義哲學原理（2）；馬克思主義政治經濟學原理（2）；毛澤東思想概論（2）；軍事理論（2）；鄧小平理論概論（2）；思想品德修養（2）；英語(12);體育(4)；計算機I-II(6)。
專業必修課程(57學分)
數學分析I-III(15);高等代數I-II(10);幾何學(5);常微分方程(3);實變函數(3);復變函數(3);概率論(4);基礎物理(8)。
限制性選修課程I
大學語文（4）數學模型(3)；拓撲學(3)；微分幾何(3)；抽象代數(3)；偏微分方程(3)；泛函分析(3)。數理統計(3)；計算機III(3)；應用隨機過程(3)；應用多元統計分析(3)。利息理論與應用(3);數理統計(3)；應用隨機過程*(3);金融時間序列分析(3);統計軟體（SAS）(3);宏觀經濟學(3);微觀經濟學(3);證券投資學(3)。
限制性選修課程II
應用數學
畢業討論、設計班(6)-微分流形(3)；李群及表示(3)；模形式(3)；理論力學(3)。泛函分析(3)；抽樣調查(3)；統計計算(3)；測度論(3)；應用時間序列分析(3)；應用回歸分析(3)。-常微與動力系統（3);應用多元統計分析(3);偏微分方程(3);數學模型(3);公司財務(3);國際金融(3);壽險精算(3);期權期貨與其它衍生證券(3)。