期货投资分析第三章重点：时间序列的基本概念
1、随机过程：随机变量按照时间的先后顺序排列的集合叫随机过程。
（1）连续型随机变量：若Y为连续型的随机变量，记为Yt
（2）离散型随机变量：若是离散型的随机变量，记为Y(t)
平稳性随机过程：若一个随机过程均值和方差不随时间的改变而改变，且在任何两期之间的协方差值仅依赖于两期的距离或滞后的长度，而不依赖于两期的时点。反之，称为非平稳随机过程。
2、白噪声过程：均值为0，方差为不变的常数，而且序列不存在相关性的随机过程。
举例：在线性回归分析中的误差项εt 服从均值为0，方差为不变常数，即为一个白噪声过程。
3、自相关函数与偏自相关函数
4、平稳和非平稳时间序列
平稳时间序列：统计特征不会随着时间的变化而变化，即反映统计特征的均值、方差和协方差等均不随时间的改变而改变。反之，称为非平稳时间序列。
将一个非平稳时间序列转化为平稳时间序列的两种方法：
（1）差分平稳过程。例如，若一个时间序列为1阶单整，即原序列非平稳，通过1阶差分可使其变为平稳序列。
（2）趋势平稳过程。有些时间序列在其趋势线上是平稳的，因此，将该时间序列对时间进行回归，回归以后得到的残差项是平稳的。对于：
5、单整
如果非平稳序列{y}，通过d次差分成为一个平稳序列，而这个序列的d-1次差分序列是不平稳的，那么称序列{y}为d阶单整序列，记为y～I(d)。
例如，当d=1时，y～I(1)表示经过一次差分就可变成平稳序列。
特别的，如果序列{y}本身是平稳的，则称为零阶单整序列，记为y～I(0)。
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