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第一章 总论1

第一节 季节时间序列的多样性1

第二节 季节时间序列模型5

一、季节ARIMA过程5

二、周期性过程7

三、非线性季节模型8

第三节 季节性时间序列理论发展概览10

一、早期观点10

二、季节调整理论11

三、最新观点及研究前沿12

第二章 季节ARIMA模型15

第一节 基本概念15

第二节 季节ARIMA模型的类别17

一、自回归移动平均乘积性季节模型18

二、确定性季节时间序列22

三、季节性单整过程26

第三节 非平稳性的误设定31

一、趋势平稳（TS）与差分平稳（DS）31

二、确定性季节性与季节性单整37

第四节 季节ARIMA模型的建立与预测43

一、数据的平稳性检验43

二、SARMA模型的识别、估计和检验44

三、预测47

第五节 案例：美国国际航空公司旅客客票数的乘积模型和组合模型48

第三章 季节模式的假设检验53

第一节 确定性季节性的假设检验53

一、Canova-Hansen检验53

二、Caner检验57

三、Tam-Reinsel检验58

四、一些评论60

第二节 季节单整的检验61

一、Dickey-Hasza-Fuller检验61

二、HEGY检验63

三、Kunst检验71

四、Osborn-Chui-Smith-Birchenhall检验72

五、一些评论73

第三节 扩展75

一、附加动态项75

二、确定项76

三、高阶非平稳性78

四、复合检验及显著性水平79

五、一些实证研究结果80

第四节 案例：我国进出口总额的季节模式81

一、平稳季节模式的检验81

二、季节单位根检验86

第四章 季节调整技术原理91

第一节 构成因素的分解91

第二节 X-12-ARIMA92

一、X-11程序93

二、RegARIMA建模与诊断101

第三节 TRAMO/SEATS程序104

一、SEATS方法的基本原理104

二、与X-11的比较107

第四节 季节调整对单位根检验的影响108

一、数据生成过程为单位根过程109

二、数据生成过程为平稳ARMA过程110

第五节 与其他数据变换的关系112

第六节 案例116

案例1：中美进出口总额的季节调整116

案例2：基于调整和未调整序列的单位根检验119

第五章 多变量季节模型121

第一节 单方程季节模型121

、季节调整对回归效果的影响122

二、季节虚假回归125

第二节 季节向量ARIMA模型131

一、季节向量ARMA的性质131

二、季节向量ARIMA模型的建立133

三、扩展135

第三节 季节协整与误差修正模型137

一、单一方程季节协整方法137

二、向量季节协整方法140

三、扩展142

第四节 案例：中国进出口贸易的误差修正模型144

第六章 周期性ARIMA过程151

第一节 周期性过程的类别和性质151

一、周期性过程的定义与分类151

二、PAR过程的性质155

第二节 非平稳的PAR过程160

一、PAR过程的单整类型160

二、PAR过程的单整性检验163

第三节 周期性协整170

一、周期性协整的定义170

二、周期协整的检验172

第四节 案例：理性预期下生命周期持久收入假说的检验179

一、REPIH的（季节）检验方法179

二、中国消费行为的REPIH检验结果180

第七章 非线性季节模型183

第一节 季节GARCH模型183

一、季节GARCH类模型的定义和性质184

二、检验和估计187

第二节 随机系数季节自回归过程189

一、随机系数ARIMA模型的性质189

二、检验和估计192

第三节 周期马尔可夫开关模型195

一、周期马尔可夫开关模型的定义和性质195

二、估计和检验199

参考文献202

附表1 t分布百分位数表219

附表2 x2分布百分位数表220

附表3 F分布百分位数表221

附表4 VM分布百分位数表222

附表5 DHF分布百分位数表222

附表6 季节单位根检验临界值表223

附表7 Kunst分布百分位数表223

附表8 季节协整检验临界值表224