《应用时间序列分析》(第2版)所谓时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。在日常生产、生活中，时间序列比比皆是，时间序列分析有着非常广泛的应用领域。
作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析遵循数理统计学的基本原理，都是利用观察信息估计总体的性质。但是由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得唯一的序列观察值，这种特殊的数据结构导致时间序列分析有它非常特殊的、自成体系的一套分析方法。
目前，国内有关时间序列分析的著作和教材有很多，每《应用时间序列分析》都会有它预定的读者群体。

《应用时间序列分析》(第2版)的定位是大学本科生的时间序列分析入门教材。根据这个定位，《应用时间序列分析》语言通俗、案例丰富，理论联系实际紧密，习题难易程度适当，非常便于学生理解和练习。

第1章 时间序列分析简介
1.1 引言
1.2 时间序列的定义
1.3 时间序列分析方法
1.4 时间序列分析软件
1.5 习题
1.6 上机指导

第2章 时间序列的预处理
2.1 平稳性检验
2.2 纯随机性检验
2.3 习题
2.4 上机指导

第3章 平稳时间序列分析
3.1 方法性工具
3.2 ARMA模型的性质
3.3 平稳序列建模
3.4 序列预测
3.5 习题
3.6 上机指导

第4章 非平稳序列的确定性分析
4.1 时间序列的分解
4.2 确定性因素分解
4.3 趋势分析
4.4 季节效应分析
4.5 综合分析
4.6 X-11过程
4.7 习题
4.8 上机指导

第5章 非平稳序列的随机分析
5.1 差分运算
5.2 ARIMA模型
5.3 残差自回归模型
5.4 异方差的性质
5.5 方差齐性变换
5.6 条件异方差模型
5.7 习题
5.8 上机指导

第6章 多元时间序列分析
6.1 平稳多元序列建模
6.2 虚假回归
6.3 单位根检验
6.4 协整
6.5 误差修正模型
6.6 习题
6.7 上机指导
附录1
附录2
附录3
……

改革开放以来，高等统计教育有了很大的发展。随着课程设置的不断调整，有不少教材出版，同时也翻译引进了一些国外优秀教材。作为培养我国统计专门人才的摇篮，中国人民大学统计学系自1952年创建以来，走过了风风雨雨，一直坚持着理论与应用相结合的办学方向，培养能够理论联系实际、解决实际问题的高层次人才。随着新知识经济和网络时代的到来，我们在教学科研的实践中，深切地感受到，无论是自然科学领域、社会科学领域的研究，还是国家宏观管理和企业生产经营管理，甚至人们的日常生活，信息需求量日益增多，信息处理技术更加复杂，作为信息技术支柱的统计方法，越来越广泛地应用于各个领域。
　　面对新的形势，我们一直在思索，课程设置、教材选择、教学方式等怎样才能使学生适应社会经济发展的客观需要。在反复酝酿、不断尝试的基础上，我们决定与统计学界的同仁，共同编写、出版一套面向21世纪的统计学系列教材。
　　这套系列教材聘请了中国科学院院士、中国科技大学陈希孺教授，上海财经大学数量经济研究院张尧庭教授，中国科学院数学与系统科学研究所冯士雍研究员等作为编委。他们长期任中国人民大学的兼职教授，一直关心、支持着统计学系的学科建设和应用统计的发展。中国人民大学应用统计科学研究中心2000年已成为国家级研究基地，这些专家是首批专职或兼职研究人员。这一开放性研究基地的运作，将有利于提升我国应用统计科学研究的水平，也必将进一步促进高等统计教育的发展。

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