一、课程教学目标
学生通过本课程学习，了解时间序列的应用领域，掌握应用时间序列分析的基本知识；掌握进行时间序列分析和预测的流程，能够操作统计软件分辨、搜集、整理互联网和专业平台数据；并能对缺失值、异常值等预处理后的标准数据实施统计特性和发展规律分析，识别选择最优化模型，进而预测序列的未来发展状况， 并作出合理评价，形成行业报告，为相关行业发展提供定量分析的参考意见。
二、思政育人目标
学生通过本课程学习，能够养成实事求是的专业习惯、深化其严谨的科学思维素质、激发不畏艰难、尽心尽力的敬业精神；通过丰富的经济金融时间序列案例分析，养成良好的学术道德与学术规范，了解国家发展取得的历史性成就，内化社会主义制度自信、厚植爱国主义情怀、自觉养成“爱国情操、强国志向、报国行动”的发展定位。
三、课程思政典型教学案例设计
案例一：时间序列分析的简介
本节课主要是介绍时间序列分析的定义及研究历史，在介绍定义时，强调时间序列分析是动态的分析，即主张用动态的、发展的、联系的、全面的观点看问题，引导学生坚持唯物辩证法，在认识世界和改造世界的过程中，坚持发展的观点，探索规律，尊重规律，与时俱进，坚持解放思想和实事求是的统一。
然后，分析中外时间序列分析的研究历史时，引入农作物产量与价格序列研究的例子。《史记-货殖列传》中记载公元前500年左右，范蠡认为我国农作物生成存在“六岁穰，六岁旱，十二岁一大饥”的自然规律，提出了我国最早稳定粮价的方法--平粜法，这也是我国古代最早的粮食生产周期研究及稳定粮价之道。通过该案例，引发学生思考，增强学生爱国主义情怀和民族自信。
案例二：平稳性检验
进行平稳性检验主要有2种方法：图检验法和构造检验统计量进行假设检验。授课过程中，首先介绍基本原理，然后举例说明，选取的例子有两个：第一个是1978年-2012年我国第三产业占国内生产总值的比例，从图形中，可以看出序列有明显的递增趋势，因此借助于图检验法即可得到该序列为非平稳序列的结论；而书中的第二个例子，从图形中不太容易看出是否平稳，因此需要借助于构造检验统计量进行假设检验的方法进行平稳性检验。通过这两个例子比较可以引出唯物主义方法论--具体问题具体分析，培养学生科学、严谨的思维方式。
DF检验引入时，简单介绍DF检验法研究过程中遇到的困难，并简单介绍历史上科学家为解决该困难付出的努力，进而引出课程思政--事物是不断发展变化的，虽然过程可能曲折迂回，但是坚持放得始终，希望学生不畏困难，坚持不懈，努力学习，勇攀高峰。鼓励学生遇到困难时要坚持努力，方能成功。
案例三：AR模型
在讲述AR模型时，分析AR模型和多元回归的区别。
很显然，在公式1中能够解释Y的，都不是Y自己，而是Y以外的因素；在公式2中，解释Y的是Y自己，只不过是Y以前的自己。也就是说，回归是从周边审视，而时间序列分析模型是从自身审视，因而引出课程思政-要想总结、深思原因，除了像回归那样审视周边，还要从自身找原因。
在第二个公式中，用到了过去的p阶滞后而没有用所有历史数据去描述Y。换通俗一点的解释就是，现在的“我（Y）”可以由过去若干时期的“我（Y）”来共同解释，但并不是过去每一个时期都对今天我的样子做了最大贡献，可能是最近时期发生的事情塑造了现在的我，也可能是很久远的某一个时期造就了现在的我，当然，也同样有可能过去某几个重要的时间点共同早就了“我（Y）”。这是抛开周边和自己无关的因素分析自己的一个视角。把这些显著的、影响自己到现在的时间段或因素找到，就是对自己的一种认识过程。
案例四：相关关系分析
进行Yt和Yt-k之间的相关关系分析时，要强调其实该关系还受到中间的k-1个随机变量 Yt-1,Yt-2,....,Yt-k+1的影响。这就类似于某位同学突然决定发奋图强要背单词，结果三天打鱼两天晒网，这样学习效果必然不太好，进而引出课程思政要努力坚持，方能成功。
案例五：平稳时间序列的拟合和预测
在进行平稳时间序列的预测时，通常用的是预测方差最小原则，通过公式推导可以发现预测步长越大，预测值的方差也越大，因而，为了保证预测的精度，只适合做短期预测。该结论告诉我们向后看的太远这种行为的精度并不高，只有不断做好眼前的事，等梦想来的时候才能更好地拥抱它。做好“眼前事”和“鼠目寸光”是两回事，和我们常说的“鸿鹄之志”的远大理想并不矛盾，眼前事是耐心，鸿鹄志是方向。
案例六：过差分现象
在非平稳时间序列分析这一节中，需要用到差分，将非平稳序列转化为平稳序列，从理论上讲，足够多次的差分运算可以充分地提取原序列中的非平稳确定信息，但也提醒学生，并不是差分运算的阶数越多越好，每次差分都有信息的损失，所以在实际应用中，差分运算要避免过差分的现象。根据该结论引出唯物主义辩证法中的量变和质变的关系问题，引导学生体会过犹不及，做事情要坚持适度原则。
案例七：随机游走模型
公式的最后一行可以看到，初始点和加总的随机项对现在的Yt起到了最主要的解释，起始点是我们改变不了的，解释我们现在的只有加总的随机项。所以我们会看到，这些随机项单独哪个都没多大功能，可一旦加总，那就不是随机影响了，因此，可以想想我们今天的自己，有多少是可以由过去的不经意来加总解释的，一次不经意、两次不经意……一直加到现在。
案例八：数据的分解和拟合
时间序列可分解为确定性时间函数和随机扰动项，进行数据拟合时需要首先进行数据分解，通过数据分解去掉随机扰动项，然后剩余的用确定的时间函数来表示。这一过程和唯物主义辩证法中的主要矛盾和次要矛盾对应，因此同学们生活中解决问题，首先需要找到主要矛盾和次要矛盾，只要努力抓住主要矛盾才能客观看待解决问题。
案例九：波动率模型
模型存在异方差时，仍然使用最小二乘法估计未知参数，对于标准差的估计是错误的，这时假设检验无效，引入波动率模型就可以消除这个弊端了。在该点处引入课程思政，方法论--具体问题具体分析，反对形而上学，并通过不同的例子阐释具有异方差问题的数据一定要使用相应的异方差模型，否则得到的结果毫无意义。
案例十：非平稳时间序列模型的建立
通过非平稳时间序列案例的讲解，探讨合适统计模型的选择，引导学生具体问题具体分析，反对形而上学。同时，培养学生具备系统论的思想，不能用孤立的观点看问题，培养学生的全局观念和整体观念，增强大局意识。此外，不同方法的选择、不同参数的选择，反复拟合曲线，反复尝试模型，培养学生精益求精的工匠精神。
案例十一：时间序列分析的实验设计
在实验设计时，考虑选用社会热点问题，引导学生主动收集数据，建立模型并进行对比分析。在此过程中，融入爱国主义情怀教育、激发学生的爱国热情和社会主义制度的自信心，引导学生梳理强国之志，踏实实践报国行动。比如，实验中可以收集社会消费品零售总额，通过对数据的分析，引入人们对于美好生活向往的强烈愿望，可以深入理解党的十九大报告中永远把人民对美好生活的向往作为奋斗目标的内涵，引导学生坚定社会主义制度自信。再如，实验中可以选用GDP数据，从国家统计公报与国际IMF组织等网站报告链接、权威GDP等数据导入开始，了解中国与国家经济形势、中国人均GDP变化，使学生不仅意识到中国改革开放的巨大成就，增强道路自信，而且了解和重视高质量发展。
此外，在综合实验的设计中采用分组讨论的形式进行，借此培养学生的团队协作能力，增强学生的集体意识和合作意识，增加学生的组织性和纪律性。
四、课程思政实施成效及学生反馈
思政教学需要春风化雨，潜移默化，而不是简单说教，需要注重学生特点，让学生角色代入，增加体验感。本课程以应用型人才培养为目标，以培养能力为抓手，优化课程内容，把 6 个章节教学内容转化为模块化内容：基本知识培养模块、综合技能培养模块、创新能力培养模块。在三大模块教学过程中结合新时代青年学子特点、时代特征、课程专业知识与实践问题，采用启发式教学，将新观点、新思维与新方法不断引入，引导学生从不同角度进行思考，在提高学生科学思维认知和实践能力的同时，内化社会主义制度自信、厚植爱国主义情怀，使学生知识学习有收获，思想政治受洗礼。
通过课堂互动、课堂笔记和课后反馈来看，学生学习积极性高，能够有效融入课堂教学，深入领悟课程中的思政元素，能够在老师引领下，逐步养成独立思考、自主钻研的习惯，逐步具备严谨的科学思维，逐步形成良好的学术道德和学术规范，能够在获取知识的同时不知不觉将价值观、爱国主义、人文素养等内化于心、外化于行。
