一、课程基本信息
课程名称：时间序列分析 英文名称： Time Series Analysis 课程性质：专业基础课 课程属性：非独立设课 适用专业：统计学
学时学分：（1）课程总学时：72；课程总学分：4 ；实验课总学时：18；实验总学分：1
开设学期：第六学期 先修课程：统计学 二、课程简介
《时间序列分析》是师范院校统计专业的一门专业基础课，是统计学中的一个非常重要的分支。该实验课程主要介绍了用R软件实现时间序列分析的主要方法与思想，是以概率论与数理统计为基础，在理解时间序列分析的基本原理的前提下，动手对时间序列数据进行分析与统计推断。时间序列分析在自然科学、管理科学与金融等领域应用十分广泛，而实验课作为对培养学生统计软件的操作能力与对时间序列分析方法的实际应用，更是不可或缺的一部分。
三、实验课程目的与要求
学习本门课程的目的：通过实验培养学生总体上了解时间序
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列分析的基本思想以及掌握时间序列分析方法并建立时间序列模型的步骤，能用模型对实际问题进行分析与预测，掌握用R统计软件实现时间序列分析方法的技能，达到利用统计软件用时间序列的方法与思路解决实际问题的目的；
学习本门课程的要求：要求学生理解时间序列分析的基本原理与实验原理及实验方案，掌握正确操作R统计软件的规程；掌握时间序列数据的预处理的方法；掌握平稳时间序列模型（AR、MA、ARMA）的建模过程、估计与检验以及预测；掌握非平稳时间序列模型（ARIMA、ARCH、GARCH）的建模过程、估计、检验与预测的方法；掌握多元时间序列模型的建模及检验过程。 四、考核方式
根据实验各阶段的完成情况，按等级评定成绩：A、B、C、D。其中：实验过程及完成情况占实验成绩的70%、实验报告占实验成绩的30%。
即实验成绩=实验过程及完成情况*70%+实验报告*30% 其中：A=100、B=80、C=60、D：小于60 五、实验项目、学时分配情况（黑体，小四） 序号 实验项目名称 实验学时 1 2 3 R软件的简单操作技巧 2 时间序列数据的预处理 2 平稳时间序列模型的R4 实验类型 实验要求 综合性 必做 验证性 必做 综合性 必做 第 2 页
实现 4 非平稳序列的确定性分析 5 非平稳序列的随机性分析 6 多元时间序列分析 4 验证性 必做 合计学时数：18 4 验证性 必做 2 验证性 必做 合计实验个数：6 六、实验内容
实验一、R软件的简单操作技巧
目的要求：熟悉R软件的操作界面；掌握R的简单编程方法；掌握用R创建时间序列R数据集的方法；对时间序列数据集的处理。
实验内容：用R语句编写程序；用R创建时间序列数据集。 主要仪器设备药品：PC微机一台 计划时数：2
实验类型：综合性实验 实验性质： 每组人数：1
实验二、时间序列数据的预处理
目的要求：用R对时间序列数据进行预处理，包括生成时间序列数据的时序图与自相关图，并对时间序列数据的平稳性进行检验。
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实验内容：用R生成时序图，通过观察不同的时序图来对数据的平稳性或随机性进行判断；以太阳黑子数、中国纱产量、奶牛月产奶量等数据为例。
主要仪器设备药品：PC微机一台 计划时数：2
实验类型：验证性实验 实验性质： 每组人数：1
实验三、平稳时间序列模型的R实现
目的要求：AR、MA与ARMA模型的识别、估计与检验；对模型的优化；用模型进行预测。
实验内容：用R语句建立平稳时间序列模型，分析美国科罗拉多州某加油站overshort的数据。
主要仪器设备药品：PC微机一台 计划时数：4
实验类型：验证性实验 实验性质： 每组人数：1
实验四、非平稳序列的确定性分析
目的要求：对非平稳序列的确定因素进行分解。
实验内容： 用R语句来对确定性因素进行分解；分别用趋势拟合法与指数平滑法对1993-2000中国社会消费品零售总额
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序列进行季节因素分解。
主要仪器设备药品：PC微机一台 计划时数：2
实验类型：验证性实验 实验性质： 每组人数：1
实验五、非平稳序列的随机性分析
目的要求：掌握ARIMA模型、ARCH模型与GARCH模型的识别、估计、检验与预测的方法。
实验内容：用R语句识别非平稳序列；拟合模型中的参数；对序列的未来值进行预测；对1979年12月31日-1991年13月31日外币对美元的日兑换率序列进行建模与预测。
主要仪器设备药品：PC微机一台 计划时数：4
实验类型：验证性实验 实验性质： 每组人数：1
实验六、多元时间序列分析
目的要求：拟合多元时间序列模型（ARIMAX模型），用单位根检验法检验序列的平稳性，建立误差修正模型（ECM）。
实验内容：用1978-2002年中国农村居民家庭人均纯收入对数序列与生活消费支出对数序列构造多元时间序列模型与
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ECM模型，并对模型进行检验。
主要仪器设备药品：PC微机一台 计划时数：4
实验类型：验证性实验 实验性质： 每组人数：1
七、主要参考书（黑体，小四）
[1] 王燕等.《应用时间序列分析》(第3版).北京.中国人民大学出版社.2005.
[2] （美国）克莱尔（Jonathan D.Cryer）.《时间序列分析及应用:R语言》（原书第二版）.北京.机械工业出版社.2011. 编写者：孙双琳
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