아직도 많은 사회과학자들이 아리마 시계열분석을 잘 사용하지 못하고 있다. 대부분의 사회과학자는 사회현상들의 인과관계를 분석할 때 회귀분석에 익숙해 있을 뿐, 시계열분석의 기본 가정들에 대한 것조차 잘 모르고 있는 경우가 많다. 이는 아리마 시계열분석 기법이 배우기도 까다롭고, 실제 분석 과정이 많은 시간과 노력을 요하는 것이어서, 그 유용성에도 불구하고 아리마분석 기법을 공부하는 이가 별로 없다는 점에 기인할 것이다.

이 책에서는 아리마분석 기법, 특히 여러 변수 아리마분석 기법이 회귀분석 기법과 어떠한 점이 다른가에 초점을 두고 기술하였다. 곧, 두 분석 기법이 가정하고 있는 기본 가정들이 어떻게 다르며, 따라서 분석과 해석 방법이 어떻게 다른가에 초점을 두었다.

머리말

첫째 가름: 변수와 인과관계
첫째 갈래: 변수
1. 변수의 뜻
2. 변수의 측정
3. 변수와 통계값

둘째 갈래: 인과관계
1. 인과관계의 의미
2. 인과관계 추론을 위한 조건

둘째 가름: 시간의 개념과 성격
첫째 갈래: 시간과 관련된 개념들
1. 시점, 적시성, 기간
2. 시차

둘째 갈래: 시간의 성격
1. 시간은 독립적인가?
2. 시간은 대리변수인가?

셋째 가름: 회귀분석
첫째 갈래: 회귀분석의 의미와 기본 모형
1. 회귀분석의 의미와 종류
2. 회귀분석의 기본 모형과 추정 방법
3. 회귀분석과 상관관계분석

둘째 갈래: 회귀모형의 기본 가정
1. 변수에 관한 가정
2. 오차항에 관한 가정

셋째 갈래: 회귀모형의 문제점과 대책 Ⅰ－변수와 관련된 문제
1. 변수 선정의 오류 문제
2. 변수의 측정에 관한 문제

넷째 갈래: 회귀모형의 문제점과 대책 Ⅱ－오차항과 관련된 문제
1. 삐진자의 문제
2. 달리퍼짐의 문제
3. 여러줄꼴의 문제
4. 독립변수와 오차항 간의 독립성 문제
5. 자동상관의 문제

다섯째 갈래: 회귀분석 결과의 해석

넷째 가름: 아리마 시계열분석
첫째 갈래: 시계열분석의 의미와 기본 모형
1. 시계열분석의 의미와 종류
2. 시계열분석의 기본 모형
3. 시계열분석의 모수 추정 방법

둘째 갈래: 시계열모형의 기본 가정
1. 변수에 관한 가정
2. 교란항에 관한 가정

셋째 갈래: 시계열모형의 문제점과 대책
1. 변수와 관련된 문제
2. 교란항의 문제
3. 모형과 해석의 문제

넷째 갈래: 시계열분석 결과의 해석
1. 한 변수 시계열분석의 사례
2. 여러 변수 시계열분석의 사례

참고문헌
찾아보기(학술 용어)