本书主要介绍了时间序列分析的一些经典和常用分析方法，主要包括ARMA模型、ADF单位根检验、残差自回归模型、ARIMA模型、季节性模型、GARCH类模型、VAR模型、协整和误差修正理论。本书在介绍基本理论的同时，注重厘清在建模实践过程中容易困扰初学者的典型问题。例如在ADF单位根检验过程中如何选择合适的检验模型来进行检验，趋势平稳过程和差分平稳过程的区分以及分别适用于何种建模方法，VAR模型识别过程中变量先后次序的重要性，协整和误差修正模型中何时应加入截距或时间趋势项等。书中针对各种模型，以应用实例的方式介绍了EViews软件中的建模实践过程和注意事项，以帮助初学者掌握时间序列实证分析方法。同时，对每个应用实例还列示了相应的R语言实现命令及其结果，以方便习惯使用R语言的初学者掌握基本的时间序列建模方法。 本书可作为经济、统计、管理或金融类本科生或研究生的入门教材，也可作为时间序列分析实际工作者的应用型参考书。

前 言 　　随着时间序列理论研究的不断深入，自然科学和社会科学各领域应用时间序列分析技术的实践研究也日益广泛和深入。特别是在经济、统计、管理和金融等学科领域，应用时间序列分析方法对研究对象进行建模分析，已经成为这些学科开展实证研究的主流方法。本书在介绍时间序列分析方法过程中的实例主要以经济类的应用为主，介绍不同性质的时间序列数据应如何进行分析和建模。 　　时间序列分析实践应用能力的提高，一定是建立在必要的理论知识积累基础上的。因此，本书中的内容都是以理论知识和应用实例相结合的方式进行介绍。为了适应数学基础不是特别扎实的学习者的需求，本书在理论知识部分，重要公式的推导过程都力求详细。即使本书已经尽量考虑了学习者在数学基础上的差异，但为了更好地学习和掌握本书中的内容，学习者需要掌握必要的概率统计、回归分析和线性代数基础知识。本书几乎在每章中都设置有应用实例，目的是帮助实践研究者熟悉实际问题的研究方法和研究步骤，以及具体研究过程中的一些细节性问题。本书中的所有应用实例都借助EViews 7软件给出了详细的建模分析操作过程示例。同时，为了方便习惯使用R语言的学习者，也在每章的最后给出了所有实例在R语言中实现的编程命令和相应的输出结果（本书中的R语言编程命令和输出结果是借助于RStudio软件系统输出的）。为了更好地理解本书中应用实例的操作过程，学习者需要具备EViews软件或R语言操作的基础知识。由于EViews软件涉及更多的操作步骤（而R语言只是通过编程输出结果），为了方便不具备EViews软件操作基础的学习者，本书在书后附录中简要介绍了EViews软件操作的基础知识。 　　本书是在笔者讲授“应用时间序列分析”课程的过程中逐渐成稿的，书中的内容注重应用性兼顾理论阐释，定位为针对初学者的应用型参考书。虽然是针对初学者，但由于时间序列的波动性建模和多变量建模已经非常普遍，因此本书在重点介绍经典的ARMA建模方法之余，对GARCH类模型、VAR模型、协整和误差修正理论也都进行了较为细致的理论阐述和实例分析，从而希望拓宽初学者对时间序列分析方法认识的广度，同时也希望他们对这些方法的应用不只是在一知半解基础上的错误应用，而是在对各项重要的细节问题思路清晰基础上的正确应用。 　　本书主要介绍了时间序列分析的一些经典和常用分析方法，主要包括ARMA模型、ADF单位根检验、残差自回归模型、ARIMA模型、季节性模型、GARCH类模型、VAR模型、协整和误差修正理论。本书在介绍基本理论的同时，注重厘清在建模实践过程中容易困扰初学者的典型问题。例如，在ADF单位根检验过程中如何选择合适的检验模型来进行检验，趋势平稳过程和差分平稳过程的区分以及分别适用于何种建模方法，VAR模型识别过程中变量先后次序的重要性，协整和误差修正模型中何时应加入截距或时间趋势项等。特别值得强调的是，初学者在应用协整理论进行实证分析时往往存在很多误解，或者在具体的分析过程中对某些重要的细节性问题的理解存在偏误，从而得出错误的分析结论。本书对协整理论应用过程中的很多重要问题都特别进行了详细的阐述，例如EG协整检验过程中模型确定性回归变量的选择问题，不同变量作为被解释变量时EG协整检验出现检验结果矛盾时的处理方法，Johansen协整检验的检验模型选择问题等。 　　参与本书编写工作的人员还有马利敏、孙利荣、袁中扬、陈娟、董亚娟，黄红梅对全书进行审阅、修改和定稿，并对全书负责。 　　在本书出版之际，我要感谢浙江工商大学统计与数学学院的赵卫亚老师和吴鑑洪老师给予的建议和帮助，也要感谢统计与数学学院的各位领导和同仁的关心和帮助。同时也要感谢母校吉林大学商学院的导师石柱鲜教授和各位老师，在他们的指导下我对时间序列分析的理论和实践产生了浓厚的兴趣。还要感谢东北财经大学的高铁梅教授和南开大学的张晓峒教授，他们曾多次在相关理论知识方面帮助我答疑解惑。清华大学出版社的苏明芳编辑也为本书的出版付出了大量的时间和精力，她严谨的工作态度令人印象深刻，与她的交流和合作是令人愉快的。最后，我要感谢家人对我的关爱、付出、理解和宽容。 　　由于作者水平有限，书中难免有疏漏、不当甚至错误之处，恳请同行专家和读者批评指正。联系邮箱：[email protected]。 　　 　　黄红梅 　　 ((( 应用时间序列分析 　　 参考文献 ·III· ·II· 　　 　　 　　 　　 　　 　　

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