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考试科目代码： 考试科目名称：时间序列分析
一、考试内容及要点
1.时间序列的预处理
考试内容
平稳序列定义、平稳性检验、纯随机性检验
考试要点
理解平稳时间序列的定义、统计性质；了解时间序列分解的Wold定理；掌握时间序列平稳性检验方法；掌握纯随机性序列的定义、性质和检验方法；掌握两类基本的随机过程：白噪声、随机游走。
2.ARMA模型的性质
考试内容
AR模型、MA模型、ARMA模型
考试要点
掌握AR模型的定义、性质和平稳性判别；掌握MA模型的定义、性质和可逆性判别；掌握ARMA模型的定义、性质和平稳可逆性判别。
3.平稳序列的拟合和预测
考试内容
平稳序列的拟合、估计、检验、模型优化及模型预测
考试要点
熟练应用平稳序列（ARMA）完成建模过程（模型的识别、估计、检验、优化和预测）。
4.非平稳序列分析
考试内容
无季节效应的非平稳序列分析；有季节效应的非平稳序列分析；条件异方差模型
考试要点
了解时间序列分解的Cramer分解定理；掌握常用的非平稳时间序列的平稳化方法；掌握指数平滑模型的类型及应用场合；掌握ARIMA模型、ARIMA加法模型、ARIMA乘法模型、和疏系数模型；掌握常见的异方差模型；掌
握非平稳时间序列建模方法，给出实际案例能进行分析。
5.多元时间序列分析
考试内容
ARIMAX模型；干预分析；伪回归；协整；误差修正模型
考试要点
了解ARIMAX模型、理解干预分析的意义；理解虚假回归的定义和实质；理解协整的定义、意义、检验方法（EG两步法）；掌握误差修正模型的意义及建立。
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