时间序列分析是统计、金融、保险等专业非常重要的一门专业课，它通过研究某一现象或若干现象在不同时刻上的状态所形成的数据，得到现象以及现象之间关系的发展变化规律，与独立截面数据不同，时间序列数据在时间上的顺序决定其自身的相依结构，因此对此类数据的统计推断不同于独立数据。其内容主要包括：时间序列的基本概念；时间序列的预处理；ARMA模型的性质；平稳序列的拟合与预测；无季节效用的非平稳序列分析；有季节效用的非平稳序列分析；多元时间序列分析。通过该课程的学习，使学生基本掌握时间序列的分析方法，提高学生处理数据和分析数据的能力，培养学生的统计思维能力和创新能力，同时通过这门课的学习，也可以为该领域相关高阶课程，如非参数时间序列分析、机器学习算法在时间序列中的应用等打下前期基础。为培养“实基础、适口径、重应用、强素质”的复合型高素质统计专门人才提供重要支撑。