《应用时间序列分析》课程教学大纲

《应用时间序列分析》教学大纲课程名称：应用时间序列分析英文名称：TimeSeriesAnalysis课程编号：F094092651学分：3总学时/课内实践学时：48学时/课内实验学时0+课内上机学时16+其它实践学时0课程性质：必修课程开课单位：数理科学与工程学院统计系基层教学组织适应对象：应用统计学专业课程简介时间序列分析是数理统计的一个专业分支，通过对社会经济活动中的时间序列数据进行观察、研究，寻找其内在的发展变化规律，建立合理的统计模型，来预测变量的未来走势。主要内容包括时间序列的预处理，平稳时间序列的随机分析、建模过程，非平稳时间序列的随机分析、建模预测和确定分析，多元时间序列分析等。以讲授法、案例教学和多媒体教学为主要教学方法，考核方式为考试。在授课过程中，通过介绍我国学者在时间序列分析方面的成就，进行爱国主义教育；通过实际案例，培养学生的求真务实、探索创新精神。Timeseriesanalysisisaprofessionalbranchofmathematicalstatistics.Throughobservingandstudyingthetimeseriesdatainsocialandeconomicactivities,wecanfinditsinternaldevelopmentandchangerules,andestablishareasonablestatisticalmodeltopredictthefuturetrendofvariables.Themaincontentsincludethepreprocessingoftimeseries,thestochasticanalysisandmodelingprocessofstationarytimeseries,thestochasticanalysis,modelingpredictionanddeterministicanalysisofnon-stationarytimeseries,andmultivariatetimeseriesanalysis.Themainteachingmethodsareteachingmethod,caseteachingandmultimediateaching,andtheassessmentmethodisexamination.Inthecourseofteaching,patrioticeducationiscarriedoutbyintroducingtheachievementsofChinesescholarsintimeseriesanalysis;Throughpracticalcases,cultivatestudents'pragmaticandinnovativespirit.课程目标1.思政目标：强化科学伦理教育，注重科学思维方法训练和科学精神培养，提高学生分析问题和解决问题的能力，促进辩证唯物思想的完善。通过案例教学，激发学生爱国主义情怀和科技报国的使命担当。2.知识目标：掌握时间序列数据的相关概念，掌握常见时间序列分析模型的参数估计，假设检验和预测，并能利用软件R进行实例数据分析。3.能力目标：培养发现并分析解决实际中的统计学问题的能力。灵活应用所学知识对实际数据中出现的统计学新问题提出自己的看法和见解。Ideologicalandpoliticalgoals1:Strengthentheeducationofscientificethics,payattentiontothetrainingofscientificthinkingmethodsandscientificspirit,andimprovestudents'analysis.Problemsandtheabilitytosolvethempromotetheperfectionofdialecticalmaterialism.Throughcaseteaching,wecaninspirestudents'patriotismandthemissionofservingthecountrythroughscienceandtechnology.Knowledgegolas2:Mastertherelevantconceptsoftimeseriesdata,mastertheparameterestimation,hypothesistestandpredictionofcommontimeseriesanalysismodels.AndcanusesoftwareRtoanalyzecasedata.Abilitygoals3:Cultivatetheabilitytofindandanalyzeandsolvepracticalstatisticalproblems.Flexiblyapplytheknowledgelearnedtoputforwardtheirownviewsandopinionsonthenewstatisticalproblemsintheactualdata.课程目标与毕业要求对应关系本课程的课程目标对计算机科学与技术专业毕业要求指标点的支撑情况如表1所示：表1课程目标与毕业要求对应关系毕业要求指标点课程目标毕业要求1：知识要求1.1具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练。21.2掌握统计学的基本思想和收集数据的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析、推断和预测；了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景。2毕业要求2：能力要求2.1具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力。22.2具有较强的计算机操作技能，熟练应用主要的统计软件、管理软件及其他软件编程，正确利用统计思想和方法分析判断相关的计算结果。22.4具有理论联系实际的能力和一定的创新能力，具备自主学习、知识更新和自我发展的能力。32.5掌握中外文资料查询、文献检索及应用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有初步的科学研究和实际应用能力。3毕业要求3：素质要求3.1思想道德素质。具有良好的政治思想素质、道德品质、法制意识、诚信意识和团队合作精神；具有良好的心理素质和积极的人生观。13.2知识素质。具有扎实的统计专业理论功底，具备与统计工作密切相关的数据分析和数据处理知识。3课程教学安排课程共有5项教学内容，具体安排如下。表2：课程教学安排表序号教学内容思政元素课堂教学学时实验/实践教学学时学时小计1时间序列分析简介培养学生探索创新精神，增强学生民族自豪感222时间序列的预处理培养学生求真务实精神，激发学生社会责任感64103平稳时间序列分析培养学生探索创新精神，激发学生社会责任感84124非平稳序列随机分析培养学生求真务实精神，增强学生民族自豪感84125非平稳序列确定分析培养学生探索创新精神，激发学生行业使命感8412合计321648教学安排1.时间序列分析简介教学要求：了解时间序列的意义和两大类分析方法，并了解软件R。教学重点：时间序列定义和两类分析方法。教学难点：描述性时序分析和统计时序分析的应用。思政元素：中美新冠日死亡人数；中日国民生产总值比较；时间序列分析领域华人代表人物；春秋时期范蠡“平粜”法。教学内容：时间序列的定义；时间序列分析方法；R简介。2.时间序列的预处理教学要求：理解平稳时间序列的定义，统计性质，掌握平稳性的检验（时序图检验、自相关图检验）；理解白噪声序列的定义及性质，掌握纯随机性的检验（假设条件、检验统计量）。教学重点：平稳时间序列的定义，统计性质，白噪声序列的定义及性质。教学难点：平稳性的检验，纯随机性的检验。思政元素：北京近十年房价走势；我国猪肉平均价格。教学内容：平稳序列的定义；平稳性检验；纯随机性检验。3.平稳时间序列分析教学要求：了解线性常系数差分方程及其解的一般形式；理解AR模型的平稳性判别方法和统计性质、MA模型的可逆性判别方法和统计性质、ARMA模型的平稳条件和可逆条件及其统计性质。教学重点：AR模型的平稳性判别；MA模型的可逆性判别，及各自统计性质。平稳时间序列的建模方法和步骤；时间序列的预测，及修正预测。教学难点：ARMA模型的平稳条件和可逆条件。思政元素：我国普通本专科招生人数分析；我国粮食产量时序分析。教学内容：AR模型；MA模型；ARMA模型；平稳序列建模。4.非平稳时间序列的随机分析教学要求：了解差分运算的实质，方式选择；理解ARIMA模型及其建模步骤、ARIMA模型预测方法；了解疏系数模型的处理方法；掌握ARIMA模型建模、残差自相关检验，理解异方差及其方差齐性变换、条件异方差模型。教学重点：ARIMA模型建模和ARIMA模型建模；残差自相关检验。教学难点：异方差和条件异方差模型。思政元素：我国GDP数据分析；铁路货运量预测研究。教学内容：差分运算；ARIMA模型；季节模型；残差自回归模型；条件异方差模型。5.非平稳序列的确定分析教学要求：理解因素分解理论，理解趋势效应和季节效应的提取，掌握简单指数平滑模型。教学重点：确定性因素分解；趋势分析；季节效应分析；指数平滑模型。教学难点：综合分析；X-11模型。思政元素：我国煤炭价格指数研究；我国社会消费品零售总额分析。教学内容：因素分解理论；因素分解模型；指数平滑预测模型。课内实践教学内容及要求表3：课内实践教学内容及要求序号教学类型教学内容教学要求1上机平稳性检验、纯随机性检验掌握时间序列的平稳性检验和纯随机性检验。2上机ARMA模型对平稳序列建立ARMA模型。3上机ARIMA模型对非平稳序列掌握用R编写ARIMA模型。4上机指数平滑预测模型、ARIMA加法模型、ARIMA乘法模型掌握指数平滑预测模型、ARIMA加法模型和ARIMA乘法模型的R实现。课程考核与评价表4：成绩评定方式表考核环节分值考核/评价细则课堂表现、平时作业和考勤20综合课堂表现、作业的得分、考勤情况，按20%计入总成绩。实验30综合实验课堂表现和实验报告得分的30%计入总成绩。期末考试50按卷面成绩的50%计入总成绩。