《时间序列分析》课程教学大纲

《时间序列分析》教学大纲一、课程基本信息课程名称时间序列分析TimeSeriesAnalysis课程编码SCC211521030开课院部理学院课程团队贝叶斯统计教学团队学分3.0课内学时48讲授48实验0上机0实践0课外学时48适用专业数据科学与大数据技术授课语言中文先修课程数学分析（A）I、高等代数与几何（2-1）、数学分析（A）II、高等代数与几何（2-2）、概率论课程简介（限选）《时间序列分析》是研究和揭示时间序列数据的相关关系的统计学科，是数据科学与大数据技术专业的一门专业选修课，是该专业应用统计方向的一门重要的基础理论课。该课程系统介绍时间序列数据建模和统计分析方法，内容包括时间序列的预处理、平稳时间序列分析、非平稳序列的随机分析、非平稳序列的确定性分析、多元时间序列分析等。该课程是培养学生运用时间序列分析方法分析和解决实际问题、培养学生创造性思维能力的有力工具。通过该课程的学习，应使学生理解时间序列分析的基本概念，掌握它的基本理论和方法，从而培养学生运用时间序列分析和解决实际问题的能力，培养学生创造性思维能力。《Timeseriesanalysis》isastatisticaldisciplinethatstudiesandrevealsthecorrelationbetweentimeseriesdata.Itisaprofessionalelectivecoursefordatascienceandbigdatatechnologymajors,itisanimportantbasictheorycourseinthedirectionofappliedstatisticsforthismajor.Thiscoursesystematicallyintroducestimeseriesdatamodelingandstatisticalanalysismethods,includingtimeseriespreprocessing,stationarytimeseriesanalysis,stochasticanalysisofnon-stationaryseries,deterministicanalysisofnon-stationaryseries,multivariatetimeseriesanalysis,etc.Thiscourseisapowerfultooltotrainstudentstousetimeseriesanalysismethodtoanalyzeandsolvepracticalproblemsandcultivatestudents'creativethinkingability.Throughthestudyofthiscourse,studentsshouldunderstandthebasicconceptsoftimeseriesanalysisandmasteritsbasictheoriesandmethods,soastocultivatestudents'abilitytousetimeseriesanalysisandsolvepracticalproblems,cultivatestudents'creativethinkingability.负责人，大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1M1目标1：掌握时间序列分析的基本的基本理论和方法是2M2目标2：通过该课程的学习，培养学生运用时间序列方法分析和解决实际问题的能力，培养学生创造性思维能力是3M3目标3：能保障课程正常秩序（政治层面、课堂保障层面，非学生能力层面）是三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内学时教学方式课外学时课外环节1第1章第1章时间序列分析简介本章重点难点：统计软件基础知识、时间序列分析方法/////21.11.1引言时间序列分析的历史及意义M10.5讲授1自学31.21.2时间序列的定义理解时间序列概念M10.5讲授1自学41.31.3时间序列分析方法1.3.1描述性时序分析1.3.2统计时序分析M11讲授1作业51.41.4统计软件简介1.4.1R的特点1.4.2R的安装1.4.3R语言基本规则1.4.4生成时间序列数据1.4.5时间序列的处理1.4.6时间序列的导出M21讲授1自学6第2章第2章时间序列的预处理本章重点难点：平稳时间序列的统计性质、白噪声序列的性质、平稳性检验、纯随机性检验/////72.12.1平稳时间序列2.1.1特征统计量2.1.2平稳时间序列的定义2.1.3平稳时间序列的统计性质2.1.4平稳时间序列意义M12讲授2作业82.22.2时序图与自相关图2.2.1时序图2.2.2绘制序列自相关M12讲授2作业92.32.3平稳性的检验2.3.1时序图检验2.3.2自相关图检M11讲授2作业102.42.4纯随机性检验2.4.1纯随机序列的定义2.4.2白噪声序列的定义2.4.3纯随机性检验M12讲授2作业11习题课第2章习题课第2章习题课/2讲授2作业12第3章第3章平稳时间序列本章重点难点：常系数差分方程的求解方法、自回归模型及其平稳性、AR(p)序列的自协方差函数的性质、平稳序列的偏自相关系数、Yule-Walker方程、MA（q）序列、ARMA(p,q)序列，MA（q）序列的ACF及PACF的性质、ARMA(p,q)序列的ACF及PACF的性质、最佳线性预测的基本性质、平稳时间序列的递推预测、三种基本的预测/////133.13.1方法性工具3.1.1差分运算3.1.2延迟算子3.1.3线性差分方程M11讲授2作业143.23.2ARMA模型的性质3.2.1AR模型3.2.2MA模型3.2.3ARMA模型M13讲授6作业153.33.3平稳序列建模3.3.1建模步骤3.3.2样本自相关系数与偏自相关系数3.3.3模式识别3.3.4参数估计3.3.5模型检验3.3.6模型优M1,M24讲授2作业163.43.4序列预测3.4.1线性预测函数3.4.2预测方差最小原则3.4.3线性最小方差预测的性M1,M23讲授2作业17习题课第3章习题课第3章习题课M12讲授2作业18第4章第4章非平稳序列的随机分析本章重难点：时间序列的分解、差分运算、残差自相关检验、条件异方差模型/////194.14.1时间序列的分析4.1.1Wold分解定理4.1.2Cramer分解定理M12讲授2作业204.24.2差分运算4.2.1差分运算的实质4.2.2差分方式的选择M11讲授2作业214.34.3ARIMA模型4.3.1ARIMA模型的结构4.3.2ARIMA模型的性质4.3.3ARIMA模型建模4.3.4ARIMA模型预测4.3.5疏系数模型4.3.6季节模型M1,M23讲授6作业224.44.4残差自回归模型4.4.1残差自回归模型的模型结构4.4.2残差自相关检验4.4.3模型拟合M1,M21讲授2作业234.54.5异方差性质4.5.1异方差的影响4.5.2异方差的直观诊断M12讲授2作业244.64.6方差齐性变换方差齐性变换/2讲授2作业254.74.7条件异方差模型4.7.1ARCH4.7.2GARCH4.7.3GARCH衍生模型M1,M22讲授2作业26习题课习题课习题课M12讲授2作业27第5章第5章非平稳序列的确定性分析本章重点及难点：距离判别法和贝叶斯判别法及软件实现、判别方法的基本思想及公式推导/////285.1确定性因素分解因素分解方法M11讲授2作业295.25.2X11季节调整模型5.2.1移动平均方法5.2.2X-11季节调整模型的计算过程M12讲授2作业305.35.3X-12-ARIMA模型X-12-ARIMA模型M1,M21讲授2作业315.45.4指数平滑预测模型5.4.1简单指数平滑5.4.2Holt两参数指数平滑5.4.3Holt-Winters三参数指数平滑M1,M22讲授2作业32习题课第5章习题课第5章习题课M12讲授2作业四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1平时作业1.每周布置2-3道题目，平均每次课1道题以上。2.成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。3.考核学生对几类时间序列的处理情况、解决处理问题的能力，主要有分析和计算题。20%2大作业1.本课程要求应用R语言，通过现代统计方法对时间序列进行有效分析。20%3考勤随机点名、刷卡点名等10%4课堂表现随机检查学生上课精神状态、回答问题情况10%5期末考试1.闭卷考试，成绩采用百分制，卷面成绩总分100分。2.主要考核学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力，题型主要有简答题、分析题、计算题等。40%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1M1平时作业10%A-独立思考、按时完成，书写图表规范，解题思路清晰、步骤完整、格式合理、答案准确B-独立思考、按时完成，书写图表比较规范，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式合理、答案准确。C-独立思考、按时完成，书写图表比较规范，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式比较合理、答案准确。D-作业抄袭，未能按时完成，书写图表不规范，解题思路混乱。2M1考勤20%A--全勤。B-缺勤1次。C-缺勤2-3次。D-缺勤3次以上。N-缺勤3次及以上且很少参加课堂讨论3M1课堂表现10%A-精神状态饱满，回答问题准确。B-精神状态良好，问题回答较好。C-精神状态一般，问题回答一般。D-精神状态较差，回答问题有误4M1期末考试50%（见试卷评分标准）5M2平时作业20%A-独立思考、按时完成，书写图表规范，解题思路清晰、步骤完整、格式合理、答案准确B-独立思考、按时完成，书写图表比较规范，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式合理、答案准确。C-独立思考、按时完成，书写图表比较规范，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式比较合理、答案准确。D-作业抄袭，未能按时完成，书写图表不规范，解题思路混乱。6M2大作业20%A-利用R或Python语言等现代数据分析工具建立研究对象的模型正确，编写的程序能给出模型的计算结果，解读分析非常到位，方法等方面有一定创新。B-利用R或Python语言等现代数据分析工具建立研究对象的模型基本正确，编写的程序基本能给出模型的计算结果，解读分析基本到位。C-利用R或Python语言等现代数据分析工具建立研究对象的模型基本正确，编写的程序基本能给出模型的计算结果，解读分析基本到位。D-利用R或Python语言等现代数据分析工具建立研究对象的模型不正确，编写的程序不能给出模型的计算结果，解读分析不到位。7M2课堂表现20%A-精神状态饱满，回答问题准确。B-精神状态良好，问题回答较好。C-精神状态一般，问题回答一般。D-精神状态较差，回答问题有误8M2期末考试40%（见试卷评分标准）9M3考勤50%A--全勤。B-缺勤1次。C-缺勤2-3次。D-缺勤3次以上。10M3课堂表现50%A-精神状态饱满，回答问题准确。B-精神状态良好，问题回答较好。C-精神状态一般，问题回答一般。D-精神状态较差，回答问题有误评分等级说明：[A,B,C,D,E]=