会计学主要(zhǔyào)内容1.ARMA模型(móxíng)的回顾时间序列研究的主要(zhǔyào)任务ARMA模型(móxíng)的形式ARMA模型(móxíng)的平稳性条件ARMA模型(móxíng)的可逆性条件ARMA模型的自相关(xiāngguān)特征平稳(píngwěn)过程的谱函数ARMA模型的谱密度(mìdù)函数ARMA模型(móxíng)的估计单位根过程(guòchéng)单位根的检验(jiǎnyàn)上证指数(shànꞬzhènꞬzhǐshù)日全距序列（1997.01.03-2010.06.18)取对数之后(zhīhòu)的全距序列单位根检验(jiǎnyàn)的结果自相关函数(hánshù)图形估计的谱密度(mìdù)函数估计(gūjì)的ARMA模型ARMA(1,1)残差的Box-Ljung检验(jiǎnyàn)2.长记忆(jìyì)的概念基于自相关函数(hánshù)的定义基于(jīyú)谱函数的定义短程(duǎnchénꞬ)关联和长程关联*3.长记忆(jìyì)的检验重新标度(biāodù)极差统计量重新(chóngxīn)标度极差统计量的性质R/S分析(fēnxī)对对数全距序列(xùliè)的R/S分析R/S分析方法的不足(bùzú)修正(xiūzhèng)的R/S统计量修正的R/S统计(tǒngjì)量的渐近分布对长记忆性的判断(pànduàn)对数(duìshù)全距序列的修正的R/S分析对ARMA(1,1)残差的R/S分析(fēnxī)4.ARFIMA模型(móxíng)模型(móxíng)的形式分数次差分(chàfēn)算子平稳(píngwěn)解的存在性平稳解的自相关(xiāngguān)函数特征平稳(píngwěn)解谱密度函数的性质记忆参数(cānshù)d取不同值时模拟(mónǐ)分数次白噪声的数据ARFIMA模型(móxíng)的估计对对数全距序列(xùliè)的估计对残差的检验(jiǎnyàn)5.一些(yīxiē)应用对宏观经济变量(biànliàng)的实证研究总结(zǒngjié)与讨论一些(yīxiē)文献内容(nèiróng)总结