时间序列分析双语课程教学大纲.doc

时间序列分析是一门重要的统计学课程，主要关注的是在不同时间点上收集的数据序列的分析、建模和预测。这门课程通常为统计学专业的学生提供，作为线性代数、概率论与数理统计以及计算机基础课程的后续。通过学习时间序列分析，学生能够理解和揭示某一现象的发展变化规律，或者从动态的角度描述现象之间的数量关系及其变化规律。 课程的目标是使学生具备分析时间序列统计规律的能力，构建最合适的数学模型，提炼时间序列的信息，简化表示，以及进行预测结果的精度评估。此外，课程也强调掌握时间序列的基本概念，包括其分类，以及如何对特定序列进行分析和建模。学生还需要了解如何评估建立的模型与原始数据的适应性，以及对未来值的预测能力。 教学方法包括理论讲解、课堂讨论、上机实践和课外资料收集。理论课程使用多媒体教学，要求学生完成上机作业。鼓励学生收集与课程相关的期刊论文，以提高实际问题的分析能力。课程总共36课时，其中12课时为实验课。每章会有相应的思考题和计算题，期末考试以闭卷形式进行，成绩由平时作业和考试两部分组成。 课程内容分为多个章节，第一章是介绍，包括时间序列的基本概念，如定义、分类，以及时间序列分析的概念。本章会介绍Eviews软件的基础操作，以便学生熟悉用于时间序列分析的工具。时间序列可以分为一元和多元，以及平稳和非平稳两类。时间序列分析涉及识别长期趋势、季节性、周期性和随机波动，并构建能够反映这些动态关系的数学模型。 后续章节会详细介绍平稳时间序列模型，如AR（自回归）、MA（滑动平均）和ARMA（自回归滑动平均）模型。对于非平稳时间序列，课程将涵盖如何通过平稳化方法，如差分，以及ARIMA（自回归整合滑动平均）模型进行建模。这些模型在经济学、金融学、气象学等多个领域有着广泛应用。 在教学过程中，学生不仅要掌握理论知识，还要学会应用。例如，他们需要能够识别时间序列的特征，选择适当的模型，估计模型参数，进行残差分析，以及进行预测。课程还会涉及一些高级主题，如季节调整、状态空间模型和GARCH（广义自回归条件异方差）模型，以应对更复杂的时间序列问题。 通过这门双语课程的学习，学生将具备处理和预测时间序列数据的专业技能，为他们在学术研究和实际工作中的决策提供科学依据。课程的实践性确保了学生能够将理论知识转化为解决实际问题的能力，这对于在当今数据驱动的世界中是至关重要的。