时间序列教程 spss

自己写的读书笔记吧，时间序列的一些重要方法

本书详细介绍了时间序列分析方法的理论知识及相应的数学模型，对有兴趣了解该方法的读者比较有用。该方法在金融、经济领域应用很广泛。

文件内有数据，代码以及解释。

时间序列GARCH模型

以全国卷烟销量数据为例，用R语言进行时间序列分析，分别建立了ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，对模型进行了准确性评估，附有完整R代码、相关数据集。

特别是包含当前的研究热点，如风险值、高频数据分析和马尔町夫链蒙特卡罗方法等。主要内容包括：金融时间序列数据的基本特征，神经网络，非线性方法，使用跳跃扩散方程进行衍生产品的定价，采用极值理论计算风险值，

Time_Series_Analysis,时间序列我分析，带有小数据集，方便验证，python实现

R语言代码本人亲测可以跑ARIMA和SVM组合预测ARIMA与SVM模型各有优缺点，但由于分别对线性模型及非线性模型处理具有优势，他们之间存在优势互补，因此，二者组合起来进行价格预测，可能会收到较好结

时间序列做交通流的预测内含报告，代码原理解释。分析了交通路口的一段时间内的数据，并进行预测，并对结果进行检验

时间序列-Hamilton，这本是时间序列的经典教材，UC-San diego 教授。