本书系统地阐述了线性平稳和非平稳时间序列分析的基本理论、建模方法和预测理论，并且介绍了几种比较流行的非线性时间序列分析方法和常见的确定性时间序列分析方法.结合作者多年的时间序列分析教学和研究的体会，书中各种模型的理论阐述较为全面而深入，但又没有过多的数学推导.每类模型都配备有例题、习题和实际应用案例，几乎所有实际应用案例使用的都是最新的实际数据，并在附录中解读了建模的软件操作步骤.学习本书，读者可以快速掌握各种时间序列分析方法的核心，并能将它们运用于实践.本书可以作为统计学、数学与应用数学等专业高年级本科生或低年级研究生的学习时间序列分析的教材，也可以作为数据分析从业人员的参考书.

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目录
前言
第1章引言1
1.1时间序列的概念1
1.2时间序列分析方法概述6
1.3时间序列的采集和整理8
第2章确定性时间序列分析13
2.1移动平均和指数平滑13
2.2时间回归法20
2.3季节的提取26
第3章平稳线性时间序列模型理论34
3.1ARMA模型34
3.2平稳解与格林函数41
3.3可逆性和逆函数54
3.4自相关函数和偏自相关函数61
第4章平稳线性时间序列样本建模75
4.1模型的参数估计75
4.2模型的识别88
4.3模型的诊断检验98
4.4建模举例102
第5章非平稳时间序列分析116
5.1平稳性检验116
5.2平稳化方法123
5.3ARIMA模型131
5.4组合模型140
5.5乘积季节模型145
第6章模型的预测154
6.1预测的三种形式154
6.2适时修正预测166
第7章非线性时间序列模型170
7.1门限自回归模型170
7.2条件异方差模型177
7.3长短期记忆神经网络189
附录197
附录A数据197
附录BEViews操作202
参考文献217