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Journal Of Time Series AnalysisSCIE

国际简称：J TIME SER ANAL 参考译名：时间序列分析杂志

中科院分区
4区
CiteScore分区
Q2
JCR分区
Q2

基本信息：: ISSN：0143-9782; E-ISSN：1467-9892; 是否OA：未开放; 是否预警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地区：ENGLAND; 出版商：Wiley-Blackwell; 出版语言：English; 出版周期：Bimonthly; 出版年份：1980; 研究方向：数学-数学跨学科应用

评价信息：: 影响因子：1.2; H-index：45; CiteScore指数：2; SJR指数：0.875; SNIP指数：1.095

发文数据：: Gold OA文章占比：26.50%; 研究类文章占比：100.00%; 年发文量：42; 自引率：0; 开源占比：0.1571; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0; OA被引用占比：0.0076...

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英文简介期刊介绍 CiteScore数据中科院SCI分区 JCR分区发文数据常见问题

英文简介Journal Of Time Series Analysis期刊介绍

During the last 30 years Time Series Analysis has become one of the most important and widely used branches of Mathematical Statistics. Its fields of application range from neurophysiology to astrophysics and it covers such well-known areas as economic forecasting, study of biological data, control systems, signal processing and communications and vibrations engineering.

The Journal of Time Series Analysis started in 1980, has since become the leading journal in its field, publishing papers on both fundamental theory and applications, as well as review papers dealing with recent advances in major areas of the subject and short communications on theoretical developments. The editorial board consists of many of the world's leading experts in Time Series Analysis.

期刊简介Journal Of Time Series Analysis期刊介绍

《Journal Of Time Series Analysis》自1980出版以来，是一本数学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为数学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进数学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述，从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解，或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道数学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单，目前已被权威数据库SCIE收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

预计审稿时间：较慢,6-12周
数学
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
SCIE
中科院4区
非预警

Cite Score数据（2024年最新版）Journal Of Time Series Analysis Cite Score数据

CiteScore：2
SJR：0.875
SNIP：1.095

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability	Q2	137 / 278	50%
大类：Mathematics 小类：Statistics, Probability and Uncertainty	Q3	87 / 168	48%
大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics	Q3	347 / 635	45%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础，针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于，它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法，而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Journal Of Time Series Analysis 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：否

大类学科	分区	小类学科	分区
数学	4区	MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论	4区 4区

中科院分区表 是以客观数据为基础，运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次，类似于“优、良、及格”等。最开始，这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Journal Of Time Series Analysis JCR分区

2023-2024 年最新版

按JIF指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q3	92 / 135	32.2%
学科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q2	74 / 168	56.3%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q3	100 / 135	26.3%
学科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q3	117 / 168	30.65%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异，此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此，JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区，这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

本刊中国学者近年发表论文

1、Higher-order asymptotics of minimax estimators for time series
Author: Xu, Xiaofei; Liu, Yan; Taniguche, Masanobu

Journal: JOURNAL OF TIME SERIES ANALYSIS. 2023; Vol. 44, Issue 2, pp. 247-257. DOI: 10.1111/jtsa.12661
2、Geometric ergodicity and conditional self-weighted M-estimator of a GRCAR(p) model with heavy-tailed errors
Author: Li, Xiaoyan; Pan, Jiazhu; Song, Anchao

Journal: JOURNAL OF TIME SERIES ANALYSIS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1111/jtsa.12680
3、Inference for high-dimensional linear models with locally stationary error processes
Author: Xia, Jiaqi; Chen, Yu; Guo, Xiao

Journal: JOURNAL OF TIME SERIES ANALYSIS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1111/jtsa.12686
4、Inference on a Structural Break in Trend with Fractionally Integrated Errors
Author: sychang

Journal: JOURNAL OF TIME SERIES ANALYSIS, 2016.
5、Inference on a Structural Break in Trend with Fractionally Integrated Errors
Author: sychang

Journal: JOURNAL OF TIME SERIES ANALYSIS, 2016.