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제1장 시계열의 이해 = 9
 1.1 시계열이란? = 9
 1.2 시계열의 변동요인과 모형 = 10
 1.3 지수 = 14
제2장 시계열자료 분석과 예측 = 21
 2.1 서론 = 21
 2.2 시계열자료의 예측방법 = 21
 2.3 예측의 평가 = 24
 2.4 시계열자료 분석을 위한 통계패키지프로그램 = 27
제3장 평활법에 의한 시계열자료 분석 = 29
 3.1 서론 = 29
 3.2 이동평균 평활법 = 29
 3.3 지수평활법 = 34
 3.4 계절지수평활법 = 42
 3.5 사례분석 = 44
제4장 분해법에 의한 시계열자료 분석 = 49
 4.1 시계열의 분해와 예측 = 49
 4.2 시계열분해를 위한 이동평균 = 50
 4.3 가법모형에서의 시계열의 분해 및 예측 = 54
 4.4 계절변동조정과 센서스 국법 = 59
 4.5 사례분석 = 63
 연습문제 = 66
제5장 확률적 시계열 분석의 기초 = 69
 5.1 확률과정과 정상성 = 70
 5.2 자기공분산함수와 자기상관함수(ACF) = 74
 5.3 편자기상관함수(PACF) = 76
 5.4 백색잡음과정 = 78
 5.5 확률 보행 과정 = 81
 연습문제 = 84
제6장 정상시계열 모형 = 87
 6.1 일반선형모형 = 87
 6.2 자기회귀모형[AR 모형] = 89
 6.3 이동평균 모형[MA 모형] = 99
 6.4 AR 모형과 MA 모형 사이의 관계 = 106
 6.5 자기회귀 이동평균 모형[ARMA 모형] = 109
 연습문제 = 116
제7장 비정상시계열 = 117
 7.1 평균의 비정상성 = 117
 7.2 통합자기회귀 이동평균모형(ARIMA 모형) = 120
 7.3 분산과 자기공분산의 비정상성 = 128
 연습문제 = 133
제8장 모형식별 = 135
 8.1 모형식별 과정 = 135
 8.2 ARMA 모형의 식별 = 137
 8.3 모형식별을 위한 통계량 = 138
 8.4 실제 자료의 식별 예제 = 140
 연습문제 = 147
제9장 모수추정 = 149
 9.1 적률 추정법 = 149
 9.2 최우추정법 = 153
 9.3 최소제곱추정법 = 156
 9.4 모수 추정 예제 = 160
 연습문제 = 165
제10장 모형진단 = 167
 10.1 잔차의 독립성에 대한 검토 = 167
 10.2 다른 모형진단방법 = 171
 10.3 모형의 재형성 = 172
 10.4 모형진단 예제 = 173
 연습문제 = 175
제11장 시계열 예측
 11.1 최소평균제곱오차 예측 = 177
 11.2 결정적인 추세가 있는 모형의 예측 = 181
 11.3 ARIMA 예측 = 183
 11.4 일반적인 정상 ARMA 모형의 예측 = 194
 11.5 비정상 ARIMA 모형의 예측 = 198
 연습문제 = 200
제12장 계절 ARIMA 모형 = 201
 12.1 계절 ARMA 모형 = 202
 12.2 승법계절 ARMA 모형 = 204
 12.3 비정상 계절 ARIMA 모형 = 207
 12.4 계절 시계열 자료의 사례 분석 = 209
 연습문제 = 216
제13장 ARIMA 모형의 확장 = 219
 13.1 전이함수모형 = 219
 13.2 개입분석 = 245
부록 = 253
참고문헌 = 312
찾아보기 = 315