Shumway Stoffer Time_Series_Analysis_and_Its_Applications__With_R_Examples 3rd edition (1)

Contents
Preface to the Third Edition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vii
1 Characteristics of Time Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 The Nature of Time Series Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Time Series Statistical Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4 Measures of Dependence: Autocorrelation and
Cross-Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.5 Stationary Time Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.6 Estimation of Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.7 Vector-Valued and Multidimensional Series . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2 Time Series Regression and Exploratory Data Analysis . . . . 47
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.2 Classical Regression in the Time Series Context . . . . . . . . . . . . . 48
2.3 Exploratory Data Analysis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
2.4 Smoothing in the Time Series Context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3 ARIMA Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.2 Autoregressive Moving Average Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.3 Difference Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
3.4 Autocorrelation and Partial Autocorrelation . . . . . . . . . . . . . . . . 102
3.5 Forecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
3.6 Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
3.7 Integrated Models for Nonstationary Data . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
3.8 Building ARIMA Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
3.9 Multiplicative Seasonal ARIMA Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162