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应用时间序列分析习题标准答案

第二章习题答案

2.1

（1）非平稳

（2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376

（3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

（1）非平稳，时序图如下

（2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

2.3

（1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118

（2）平稳序列

（3）白噪声序列

2.4

，序列LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.0363。显著性水平=0.05

不能视为纯随机序列。

2.5

（1）时序图与样本自相关图如下

（2）非平稳（3）非纯随机 2.6

（1）平稳，非纯随机序列（拟合模型参考：ARMA(1,2)）（2）差分序列平稳，非纯随机

第三章习题答案

3.1 解：1()0.7()()t t t E x E x E ε-=?+

0)()7.01(=-t x E 0)(=t x E t t x ε=-）B 7.01(

t t t B B B x εε)7.07.01()7.01(221Λ+++=-=- 229608.149

.011

)(εεσσ=-=

t x Var

49.00212==ρφρ 022=φ

3.2 解：对于AR （2）模型：

?=+=+==+=+=-3.05

.021102112

12112011φρφρφρφρρφφρφρφρ 解得：???==15

/115/721φφ

3.3 解：根据该AR(2)模型的形式，易得：0)(=t x E

原模型可变为：t t t t x x x ε+-=--2115.08.0

2212122

)

1)(1)(1(1)(σφφφφφφ-+--+-=

t x Var

15.08.01)(15.08.01)(15.01()

15.01(σ+++--+=

=1.98232σ

?????=+==+==-=2209.04066.06957.0)1/(1221302112211ρφρφρρφρφρφφρ ??

??=-====015.06957.033222111φφφρφ 3.4 解：原模型可变形为：

t t x cB B ε=--)1(2

由其平稳域判别条件知：当1||2<φ，112<+φφ且112<-φφ时，模型平稳。由此可知c 应满足：1||

3.5证明：已知原模型可变形为：

t t x cB cB B ε=+--)1(3

其特征方程为：0))(1(223=-+-=+--c c c λλλλλλ 不论c 取何值，都会有一特征根等于1，因此模型非平稳。

3.6 解：（1）错，)1/()(220

1θσγε-==t x Var 。

（2）错，)1/()])([(2

1210111θσθγργμμε-===---t t x x E 。

（3）错，T l

T x l x

1)(?θ=。（4）错，112211)(+--+-++++++=T l l T l T l T T G G G l e εεεεΛ

=11

122111+--+-++++++T l l T l T l T εθεθεθεΛ

（5）错，2

21221

21111]1[1lim )]([lim )](?[lim εεσθσθθ-=--==-∞→∞→+∞

→l l T l T l

T l l e Var l x x Var 。 3.7解：12411112112

1-=-+-=?+-=ρρθθθρ MA(1)模型的表达式为：1-+=t t t x εε。

3.8解法1：由1122=+t t t t x μεθεθε----，得111223=+t t t t x μεθεθε------，则

111212230.5=0.5+(0.5)(0.5)+0.5t t t t t t x x μεθεθθεθε------+--，

与123=10+0.5+0.8+t t t t t x x C εεε----对照系数得

12120.510,0.500.50.80.5C

μθθθθ=??+=??-=??=?，故1

20,0.5,0.55,0.275C μθθ=??=-??=??=?。

解法2：将123100.50.8t t t t t x x C εεε---=++-+等价表达为

()23

23223310.82010.510.8(10.50.50.5)t t

B CB x B B CB B B B εε-+-=-=-+++++L 展开等号右边的多项式，整理为

2233

4423243

10.50.50.50.50.80.80.50.80.50.5B B B B B B B CB CB +++++--?-?-+++L L L

合并同类项，原模型等价表达为

330

20[10.50.550.5(0.50.4)]k k t t k x B B C B ε∞

+=-=+-+-+∑

当30.50.40C -+=时，该模型为(2)MA 模型，解出0.275C =。 3.9解：：0)(=t x E

22222

65.1)1()(εεσσθθ=++=t x Var

5939.065.198

.012

2212111-=-=+++-=

θθθθθρ 2424.065

.14.01222122==++-=

θθθρ 30≥=k k ，ρ。

3.10解法1：（1）)(21Λ+++=--t t t t C x εεε

)(3211Λ+++=----t t t t C x εεε

11111)1(------++=??

??+-+=t t t t t t t t C x C x C x εεεεε

即 t t B C x B ε])1(1[)1(--=-

显然模型的AR 部分的特征根是1，模型非平稳。（2） 11)1(---+=-=t t t t t C x x y εε为MA(1)模型，平稳。 2

2111+--=+-=

C C C θθρ 解法2：（1）因为22()lim(1)t k Var x kC εσ→∞

=+=∞，所以该序列为非平稳序列。

（2）11(1)t t t t t y x x C εε--=-=+-，该序列均值、方差为常数，

()0t E y =,22()1(1)t Var y C εσ??=+-??

自相关系数只与时间间隔长度有关，与起始时间无关

,0,2

1(1)k C k C ρρ-=

=≥+-

所以该差分序列为平稳序列。

3.11解：（1）12.1||2>=φ，模型非平稳；

=1λ 1.3738 =2λ-0.8736

（2）13.0||2<=φ，18.012<=+φφ，14.112<-=-φφ，模型平稳。 =1λ0.6 =2λ0.5

（3）13.0||2<=θ，16.012<=+θθ，12.112<-=-θθ，模型可逆。 =1λ0.45＋0.2693i =2λ0.45－0.2693i

（4）14.0||2<=θ，19.012<-=+θθ，17.112>=-θθ，模型不可逆。 =1λ0.2569 =2λ-1.5569 （5）17.0||1<=φ，模型平稳；=1λ0.7 16.0||1<=θ，模型可逆；=1λ0.6

（6）15.0||2<=φ，13.012<-=+φφ，13.112>=-φφ，模型非平稳。 =1λ0.4124 =2λ-1.2124

11.1||1>=θ，模型不可逆；=1λ 1.1。

3.12 解法1： 01G =，11010.60.30.3G G φθ=-=-=，

1111110.30.6,2k k k k G G G k φφ---===?≥

所以该模型可以等价表示为：10

0.30.6k

t t t k k x εε

∞

--==+

?∑。

解法2：t t B x B ε)3.01()6.01(-=-

t t B B B x ε)6.06.01)(3.01(22Λ+++-= t B B B ε)6.0*3.06.0*3.03.01(322Λ++++= j t j j t -∞

=-∑+=εε116.0*3.0

10=G ，16.0*3.0-=j j G

3.13解：3)()5.01(])(3[])([2

=-?Θ+=Φt t t x E B E x B E ε

12)(=t x E 。

3.14 证明：已知11

φ=

，114θ=，根据(1,1)ARMA 模型Green 函数的递推公式得：

01G =，2110110.50.25G G φθφ=-=-=，1111111,2k k k k G G G k φφφ-+-===≥

01ρ=

23211

22450

11111142422(1)

11112

1170.27126111j j

j j j j j

j j G G

φφφ

φφφφφρφφφφφ∞

∞

++==∞

∞

+==++

--+=

====-+++

-∑∑∑∑

()

1122200

,2j

j k

j k j

j k j j j k k j

j j j G G G G

G G

k G

φρφφρ∞

∞

++-+-===-∞

∞

∞====

==≥∑∑∑∑∑∑

3.15 （1）成立（2）成立（3）成立（4）不成立

3.16 解：（1）t t t x x ε+-=--)10(*3.0101， 6.9=T x

88.9])10(*3.010[)()1(?11=+-+==++T T t T x E x E x

ε 964.9])10(*3.010[)()2(?212=+-+==+++T T t T x E x E x

ε 9892.9])10(*3.010[)()3(?323=+-+==+++T T t T x E x E x

ε 已知AR(1)模型的Green 函数为：j j G 1φ=，Λ，，21=j 121213122130)3(++++++++=++=t t t t t t T G G G e εφεφεεεε 8829.99*)09.03.01()]3([22=++=T e Var

3+t x ％的置信区间：的95[9.9892-1.96*8829.9，9.9892＋1.96*8829.9] 即[3.8275,16.1509]

（2）62.088.95.10)1(?11=-=-=++T T T x

x ε 15.10964.962.0*3.0)()1(?21=+==++t T x E x

045.109892.962.0*09.0)()2(?31=+==++t T x E x

81.99*)3.01()]2([22=+=+T e Var

3+t x ％的置信区间：的95[10.045-1.96×81.9，10.045＋1.96*81.9] 即[3.9061,16.1839]。

3.17 （1）平稳非白噪声序列（2）AR(1)

(3) 5年预测结果如下：

3.18 （1）平稳非白噪声序列（2）AR(1)

(3) 5年预测结果如下：

3.19 （1）平稳非白噪声序列（2）MA(1)

(3) 下一年95%的置信区间为（80.41,90.96）

3.20 （1）平稳非白噪声序列（2）ARMA(1,3)序列

（3）拟合及5年期预测图如下：

第四章习题答案 4.1 解：

11231

?()4T T T T T x

x x x x +---=+++

2112123

15551??()416161616

T T T T T T T T T x x x x x x x x x ++-----=+++=+++所

以，在2?T x +中T x 与1T x

-前面的系数均为516。

4.2 解由

111(1)(1)t t t t t t x x x x x x αααα-++=+-??=+-?%%%%

代入数据得

5.255(1)5.26 5.5(1)t t x x

αααα=+-??

=+-?%%

解得

5.1

0.4(1)t x αα=??

=>?

%舍去的情况

4.3 解：（1）

21201918171611

?(+)13+11+10+10+12=11.2

55x x x x x x =+++=（）

22212019181711??(+).2+13+11+10+10=11.04

55x x x x x x =+++=（11）

（2）利用

0.40.6t t t x x x -=+%%且初始值

x x =%进行迭代计算即可。另外，22

2120

??x x x ==% 该

题详见Excel 。11.79277

（3）在移动平均法下:

212016

21201711?55111??555i i i i X X X X X X X ===+=++∑∑

111655525a =+?=

在指数平滑法中:

2221202019

??0.40.6x x x x x ===+%%

0.4b ∴=

0.40.1625b a ∴-=-=。

4.4 解：根据指数平滑的定义有（1）式成立，（1）式等号两边同乘(1)α-有（2）式成立

(1)(1)(2)(1)(2)(1)(1)

(1)(1)(1)(1)(2)(1)(2)

t t x t t t t x t t t αααααααααααααα=+--+--+--+-=

-+--+--+%L %L

（1）-（2）得

2(1)(1)(1)(1)1t t x

t x t t ααααααααα

=-----=------=-

%L %L

则1lim lim 1t t t t x t t α

α→∞→∞-??- ?

%。

4.5 该序列为显著的线性递增序列，利用本章的知识点，可以使用线性方程或者holt 两参数指数平滑法进行趋势拟合和预测，答案不唯一，具体结果略。

4.6 该序列为显著的非线性递增序列，可以拟合二次型曲线、指数型曲线或其他曲线，也能使用holt 两参数指数平滑法进行趋势拟合和预测，答案不唯一，具体结果略。

4.7 本例在混合模型结构，季节指数求法，趋势拟合方法等处均有多种可选方案，如下做法仅是可选方法之一，结果仅供参考

（1）该序列有显著趋势和周期效应，时序图如下

（2）该序列周期振幅几乎不随着趋势递增而变化，所以尝试使用加法模型拟合该序列：t t t t x T S I =++。（注：如果用乘法模型也可以）

首先求季节指数（没有消除趋势，并不是最精确的季节指数）

0.960722 0.912575 1.038169 1.064302 1.153627 1.116566 1.04292 0.984162 0.930947 0.938549 0.902281 0.955179

消除季节影响，得序列t t t y x S x =-，使用线性模型拟合该序列趋势影响（方法不唯一）：

97.70 1.79268t T t =-+，1,2,3,t =L

（注：该趋势模型截距无意义，主要是斜率有意义，反映了长期递增速率）

得到残差序列t t t t t I x S x y T =-=-，残差序列基本无显著趋势和周期残留。

预测1971年奶牛的月度产量序列为()

mod 12?,109,110,,120t t t x T S x t =+=))L

得到

771.5021 739.517 829.4208 849.5468 914.0062 889.7989

839.9249 800.4953 764.9547 772.0807 748.4289 787.3327

（3）该序列使用x11方法得到的趋势拟合为

趋势拟合图为

4.8 这是一个有着曲线趋势,但是有没有固定周期效应的序列,所以可以在快速预测程序中用曲线拟合（stepar ）或曲线指数平滑（expo ）进行预测（trend=3）。具体预测值略。

第五章习题

5.1 拟合差分平稳序列,即随机游走模型 -1=+t t t x x ε,估计下一天的收盘价为289 5.2 拟合模型不唯一，答案仅供参考。

拟合ARIMA(1,1,0)模型，五年预测值为：

5.3 12(1,1,0)(1,1,0)ARIMA ?

5.4 (1)AR(1)， (2)有异方差性。最终拟合的模型为

-12

-1=7.472+=-0.5595+=11.9719+0.4127t t

t t t

t x v

v h e h v εεε????

??? 5.5(1)非平稳

（2）取对数消除方差非齐，对数序列一节差分后，拟合疏系数模型AR(1，3)所以拟合模型为

ln ~((1,3),1,0)x ARIMA

（3）预测结果如下：

5.6 原序列方差非齐，差分序列方差非齐，对数变换后，差分序列方差齐性。

第六章习题

6.1 单位根检验原理略。

例2.1 原序列不平稳，一阶差分后平稳

例2.2 原序列不平稳，一阶与12步差分后平稳例2.3 原序列带漂移项平稳例2.4 原序列不带漂移项平稳

例2.5 原序列带漂移项平稳(=0.06)α，或者显著的趋势平稳。

6.2 （1）两序列均为带漂移项平稳

（2）谷物产量为带常数均值的纯随机序列，降雨量可以拟合AR （2）疏系数模型。（3）两者之间具有协整关系

（4）23.55210.775549t t =+谷物产量降雨量

6.3 （1）掠食者和被掠食者数量都呈现出显著的周期特征，两个序列均为非平稳序列。但是掠食者和被掠食者延迟2阶序列具有协整关系。即-2{-}t t y x β为平稳序列。

（2）被掠食者拟合乘积模型：5(0,1,0)(1,1,0)ARIMA ?,模型口径为:

551

1+0.92874t t

x B

ε?? 拟合掠食者的序列为： -2-1=2.9619+0.283994+-0.47988t t t t y x εε 未来一周的被掠食者预测序列为：

Forecasts for variable x

Obs Forecast Std Error 95% Confidence Limits

49 70.7924 49.4194 -26.0678 167.6526 50 123.8358 69.8895 -13.1452 260.8167 51 195.0984 85.5968 27.3317 362.8651 52 291.6376 98.8387 97.9173 485.3579 53 150.0496 110.5050 -66.5363 366.6355 54 63.5621 122.5322 -176.5965 303.7208

55 80.3352 133.4800 -181.2807 341.9511 56 55.5269 143.5955 -225.9151 336.9690 57 73.8673 153.0439 -226.0932 373.8279 58 75.2471 161.9420 -242.1534 392.6475 59 70.0053 189.8525 -302.0987 442.1094 60 120.4639 214.1559 -299.2739 540.2017 61 184.8801 235.9693 -277.6112 647.3714 62 275.8466 255.9302 -225.7674 777.4606

掠食者预测值为：

Forecasts for variable y

Obs Forecast Std Error 95% Confidence Limits

49 32.7697 14.7279 3.9036 61.6358 50 40.1790 16.3381 8.1570 72.2011 51 42.3346 21.8052 -0.4028 85.0721 52 58.2993 25.9832 7.3732 109.2254 53 78.9707 29.5421 21.0692 136.8722 54 106.5963 32.7090 42.4879 170.7047 55 66.4836 35.5936 -3.2787 136.2458 56 41.9681 38.6392 -33.7634 117.6996 57 46.7548 41.4617 -34.5085 128.0182 58 39.7201 44.1038 -46.7218 126.1619 59 44.9342 46.5964 -46.3930 136.2614 60 45.3286 48.9622 -50.6356 141.2928 61 43.8411 56.4739 -66.8456 154.5279 62 58.1725 63.0975 -65.4964 181.8413

6.4 （1）进出口总额序列均不平稳，但对数变换后的一阶差分后序列平稳。所以对这两个序列取对数后进行单个序列拟合和协整检验。

（2）出口序列拟合的模型为ln ~(1,1,0)t x ARIMA ,具体口径为：

ln =0.14689+

1-0.38845t t x B

ε?

进口序列拟合的模型为ln ~(1,1,0)t y ARIMA ,具体口径为：

ln =0.14672+

1-0.36364t t y B

ε?

（3）ln t y 和ln t x 具有协整关系

（4）协整模型为：-1ln =0.99179ln +-0.69938t t t t y x εε

（5）误差修

正模型为：-1

ln =0.97861ln -0.22395ECM t t t y x ??

时间序列分析方法及应用7

青海民族大学毕业论文论文题目：时间序列分析方法及应用—以青海省GDP 增长为例研究学生姓名：学号：指导教师：职称：院系：数学与统计学院专业班级：统计学二○一五年月日

时间序列分析方法及应用——以青海省GDP增长为例研究摘要: 人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造世界，让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值，按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据，揭示现象随时间变化的规律，并基于这种规律，对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，由于时间序列数据之间的相关关系（即历史数据对未来的发展有一定的影响），修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据，它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析，主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在青海省上学，基于此，对青海省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的青海省GDP（总共37个数据）进行时间序列分析，并且对未来的三年中国的青海省GDP进行较为有效的预测。希望对青海省的发展有所贡献。关键词: 青海省GDP 时间序列白噪声预测

应用时间序列分析试卷一

应用时间序列分析试卷一 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】

应用时间序列分析（试卷一）一、填空题 1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。 2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。 3、平稳AR （p ）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。 4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。 5、AR （1）模型的平稳域是{}11<<-φφ。AR （2）模型的平稳域是 {}11,12221<±<φφφφφ且，二、单项选择题 1、频域分析方法与时域分析方法相比（D ） A 前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 B 后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 C 前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 D 后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D ） A 宽平稳一定不是严平稳。 B 严平稳一定是宽平稳。 C 严平稳与宽平稳可能等价。 D 对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。 3、纯随机序列的说法，错误的是（B ）

A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列。 B纯随机序列的均值为零，方差为定值。 C在统计量的Q检验中，只要Q 时，认为该序列为纯随机序列，其中m为延迟期数。 D不同的时间序列平稳性检验，其延迟期数要求也不同。 4、关于自相关系数的性质，下列不正确的是（D） A. 规范性； B. 对称性； C. 非负定性； D. 唯一性。 5、对矩估计的评价，不正确的是（A） A. 估计精度好； B. 估计思想简单直观； C. 不需要假设总体分布； D. 计算量小（低阶模型场合）。 6、关于ARMA模型，错误的是（C） A ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。 B ARMA模型是一个可逆的模型 C 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。 D AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。 7、MA（q）模型序列的预测方差为下列哪项（B） A、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?< ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++...+）（1++...+） B、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++?+）（1++?+） C、 []2 q 2 , Va() , t l l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1 （1++?+）（1++?+） D、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q-1 （1++?+）（1++?+）

时间序列期末试题B卷

成都信息工程学院考试试卷 2012——2013学年第2学期课程名称：《金融时间序列分析》班级：金保111本01、02、03班试卷形式：开卷□闭卷日一、判断题（每题1分，正确的在括号内打"，错误的在括号内打x,共15分） 1?模型检验即是平稳性检验（）。 2.模型方程的检验实质就是残差序列检验（）。 3?矩法估计需要知道总体的分布（）。 4. ADF检验中：原假设序列是非平稳的（）。 5?最优模型确定准则：AIC值越小、SC值越大，说明模型越优（）。 6?对具有曲线增长趋势的序列，一阶差分可剔除曲线趋势（）。 7?严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同（）。 8?某时序具有指数曲线增长趋势时，需做对数变换，才能剔除曲线趋势（）9.时间序列平稳性判断方法中ADF检验优于序时图法和自相关图检验法（）10?时间序列的随机性分析即是长期趋势分析（）。 11 ? ARMA（ p,q ）模型是ARIMA（p,d,q）模型的特例（）。 12?若某序列的均值和方差随时间的平移而变化，则该序列是非平稳的（）。 13.MA（2）模型的3阶偏自相关系数等于0（）。 14.ARMA（p,q）模型自相关系数p阶截尾，偏自相关系数拖尾（）。 15 ? MA（q）模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B的q阶移动自回归系数多项式根的绝对值均在单位圆内（）。二、填空题。（每空2分，共20分） 1? X t 满足ARMA（ 1,2 ）模型即：X t = 0.43+0.34 X t/+；t + 0.8 “ - 0.2 ；t＜，则均值 = _______________________ ，片（即一阶移动均值项系数）二 _______________________ 。

《时间序列分析及应用：R语言》读书笔记

《时间序列分析及应用：R语言》读书笔记姓名：石晓雨学号：1613152019 （一）、时间序列研究目的主要有两个：认识产生观测序列的随机机制，即建立数据生成模型；基于序列的历史数据，也许还要考虑其他相关序列或者因素，对序列未来的可能取值给出预测或者预报。通常我们不能假定观测值独立取自同一总体，时间序列分析的要点是研究具有相关性质的模型。（二）、下面是书上的几个例子 1、洛杉矶年降水量问题：用前一年的降水量预测下一年的降水量。第一幅图是降水量随时间的变化图；第二幅图是当年降水量与去年降水量散点图。 win.graph(width=4.875, height=2.5,pointsize=8) #这里可以独立弹出窗口 data(larain) #TSA包中的数据集，洛杉矶年降水量 plot(larain,ylab='Inches',xlab='Year',type = 'o') #type规定了在每个点处标记一下 win.graph(width = 3,height = 3,pointsize = 8) plot(y = larain,x = zlag(larain),ylab = 'Inches',xlab = 'Previous Year Inches')#zlag 函数(TSA包)用来计算一个向量的延迟，默认为1,首项为NA

从第二幅图看出，前一年的降水量与下一年并没有什么特殊关系。 2、化工过程 win.graph(width = 4.875,height = 2.5,pointsize = 8) data(color) plot(color,ylab = 'Color Property',xlab = 'Batch',type = 'o') win.graph(width = 3,height = 3,pointsize = 8) plot(y = color,x = zlag(color),ylab = 'Color Property',xlab = 'Previous Batch Color Property') len <- length(color) cor(color[2:len],zlag(color)[2:len])#相关系数>0.5549 第一幅图是颜色属性随着批次的变化情况。

时间序列分析试卷及答案

时间序列分析试卷1 一、填空题（每小题2分,共计2０分） 1. ARMA(p, q)模型＿_＿___＿____＿___＿＿____＿______＿___＿，其中模型参数为＿＿ ___＿___＿_＿＿_＿__＿＿＿。 2. 设时间序列{}t X ，则其一阶差分为____＿___＿___＿＿_＿__＿__＿＿__。 3. 设AR ＭA (２， 1)： 1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++- 则所对应的特征方程为__＿＿_＿__＿_＿_＿_＿____＿_＿＿. 4. 对于一阶自回归模型A Ｒ（1)： 110t t t X X φε-=+＋,其特征根为_________，平稳域是___＿___＿＿__＿______＿_＿__. 5. 设ARM Ａ（2, 1）：1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-,当ａ满足_______＿_时，模型平稳。 6. 对于一阶自回归模型ＭA(1）： 10.3t t t X εε-=-,其自相关函数为__＿____________＿__＿___. 7. 对于二阶自回归模型AR （2）： 120.50.2t t t t X X X ε--=++ 则模型所满足的Yule-Wal ｋer 方程是______________＿__＿＿_＿_。 8. 设时间序列{}t X 为来自A ＲMA （p,q)模型: 1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++ 则预测方差为＿____＿___＿＿＿＿＿_＿＿＿_。 9. 对于时间序列{}t X ，如果_＿_＿＿____＿_____＿__＿,则()~t X I d 。 10. 设时间序列{}t X 为来自GARCH （p ，q ）模型，则其模型结构可写为＿______＿＿____。二、（１0分）设时间序列{}t X 来自()2,1ARMA 过程,满足 ()()2 10.510.4t t B B X B ε-+=+,

时间序列分析考试卷及答案

考核课程时间序列分析（B 卷）考核方式闭卷考核时间 120 分钟注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，。一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。（A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ，（D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）；

时间序列分析期末考试

时间序列分析期末考试 Prepared on 22 November 2020

诚信应考,考试作弊将带来严重后果！湖南大学课程考试试卷课程名称：时间序列分析；课程编码：试卷编号： A ；考试时间：120分题号一二三四五六七八九十总分应得分20 20 15 15 20 10 100 实得分评卷人一、简答题（每小题5分，共计20分） 1、说明平稳序列建模的主要步骤。 2、ADF检验与PP检验的主要区别是什么 3、如何进行两变量的协整检验 4、简述指数平滑法的基本思想。二、填空题（每小题2分，共计20分） 1.对平稳序列，在下列表中填上选择的的模型类别 ____年___月___日考试用

2. 时间序列模型建立后，将要对模型进行显着性检验，那么检验的对象为___________，检验的原假设是___________。 3. 时间序列预处理常进行两种检验，即为_______检验和_______检验。 4. 根据下表，利用AIC 和BIC 准则评判两个模型的相对优劣，你认为______模型优于______模型。 5. 设ARMA(2, 1):1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-，当a 满足_________时，模型平稳。 6. 设ARMA (2, 1)： 1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++- 则所对应的特征方程为_______________________。 7. 简单季节差分模型的模型结构为: ______________________。 8、对于时间序列{}t X ，如果___________________，则()~2t X I 。 9. 设时间序列{}t X 为来自GARCH(p, q)模型，则其模型结构可写为_____________。 10. k 步差分的定义为k t X ?=___________________________。

应用时间序列分析 -

姓名：葛国峰学号：1122307851 编号：33 习题2.3 2.解： data b; input y@@; time=intnx('month','1jan1975'd,_n_-1); format time data; cards; 330.45 330.97 331.64 332.87 333.61 333.55 331.90 330.05 328.58 328.31 329.41 330.63 331.63 332.46 333.36 334.45 334.82 334.32 333.05 330.87 329.24 328.87 330.18 331.50 332.81 333.23 334.55 335.82 336.44 335.99 334.65 332.41 331.32 330.73 332.05 333.53 334.66 335.07 336.33 337.39 337.65 337.57 336.25 334.39 332.44 332.25 333.59 334.76 335.89 336.44 337.63 338.54 339.06 338.95 337.41 335.71 333.68 333.69 335.05 336.53 337.81 338.16 339.88 340.57 341.19 340.87 339.25 337.19 335.49 336.63 337.74 338.36 ; run; proc gplot; plot y*time; symbol1v=dot i=join c=black w=3; proc arima data=b; identify var=y nlag=24; run; （1）序列图：

12-13时间序列分析期末试卷

诚信应考考出水平考出风格浙江大学城市学院 2012— 2013学年第二学期期末考试试卷《时间序列分析》开课单位：计算学院；考试形式：闭卷；考试时间：2013年7月7日；所需时间：120分钟一．简答和计算题(本大题共9题，第1到5题每题5分，第6到9题每题7分，共53分。) 1. 写出(,,)ARIMA p d q 模型的结构。 2. 写出(,)ARMA p q 模型的传递形式和格林函数的递推式。 3. 写出(,)ARMA p q 模型的逆转形式和逆函数的递推式。第1页共5页

4.计算模型120.5t t t t x x x ε--=--+的偏自相关系数。 5.判断模型121 0.80.5 1.1t t t t t x x x εε---=-++-的平稳性与可逆性。 6. 对于(1)AR 模型： 11()t t t x x μφμε--=-+，根据t 个历史观察值数据： ,10.1,9,6，已求出?10μ=，1?0.3φ=，29εσ=，求：（1）之后3期的预测值及95%置信区间。（2）假定获得新的观察值数据为110.5 t x +=，求之后2期的预测值及95%置信区间。第2页共5页

7.已知某地区每年常住人口数量近似服从(3)MA 模型（单位：万人）： 21231000.80.60.2,25t t t t t x εεεεεσ---=+-+-= 最近3年的常住人口数量及一步预测数量如下：年份统计人数预测人数 2002 104 110 2003 108 100 2004 105 109 请预测未来5年该地区常住人口的95%置信区间。 8. 使用指数平滑法得到 ?5t x =， 2? 5.26t x +=，已知序列观察值 5.25 t x =， 1 5.5 t x +=，求指数平滑系数α。 9. 某一10期观察值序列为5.43, 6.19, 6.63, 7.18, 8.95, 10.14, 11.74, 12.60, 17.26, 21.07 （1）使用6期移动平均法预测12?x 。（2）使用指数平滑法确定12?x ，其中平滑系数为0.4α= 第3页共5页

时间序列分析--习题库

说明：答案请答在规定的答题纸或答题卡上，答在本试卷册上的无效。一、填空题（本题总计25分） 1. 常用的时间序列数据，有年度数据、（）数据和（）数据。另外，还有以（）、小时为时间单位计算的数据。 2. 自相关系数j ρ的取值范围为（）；j ρ与j -ρ之间的关系是（）；0ρ=（）。 3.判断下表中各随机过程自相关系数和偏自相关系数的截尾性，并用 2. 如果随机过程{}t ε为白噪音，则 t t Y εμ+= 的数学期望为；j 不等于0时，j 阶自协方差等于，j 阶自相关系数等于。因此，是一个随机过程。 1.（2分）时间序列分析中，一般考虑时间（）的（）的情形。 3. （6分）随机过程{}t y 具有平稳性的条件是：（1）（）和（）是常数，与（）无关。（2）（）只与（）有关，与（）无关。 7. 白噪音的自相关系数是：

1.白噪音{}t y 的性质是：t y 的数学期望为，方差为；t y 与j -t y 之间的协方差为。 1.（4分）移动平均法的特点是：认为历史数据中（）的数据对未来的数值有影响，其权数为（），权数之和为（）；但是，（）的数据对未来的数值没有影响。 2. 指数平滑法中常数α值的选择一般有2种：（1）根据经验判断，α一般取。（2）由确定。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有拖尾性的有（），偏自相关系数具有拖尾性的有（）。 ①平稳(2) ②(1) ③平稳(1,2) ④白噪音过程 4.（5分）下述随机过程中，具有平稳性的有（），不具有平稳性的有（）。 ①白噪音 ②t t y 1.23t+ε=+ ③随机漂移过程 ④t t t 1y 16 3.2εε-=++ ⑤t t y 2.8ε=+ 2.（3分）白噪音{}t ε的数学期望为（）；方差为（）；j 不等于0时，j 阶自协方差等于（）。（2）自协方差与（）无关，可能与（）有关。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有截尾性的有（），偏自相关系数具有截尾性的有（）。

时间序列分析及其应用

时间序列分析及其应用摘要:本文介绍了目前时间序列分析的发展状况以及应用情况,对常见的几种趋势拟合及其预测方法进行了简要叙述。关键词:时间序列趋势建模 1 引言时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性,而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析,所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一,它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。 2 时间序列分析的趋势及建模时间序列分析的成分有:(1)长期趋势,即时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化的趋势;(2)季节变动,即时间序列在一年中或固定时间内,呈现出的固定规则的变动;(3)循环变动,即

沿着趋势线如钟摆般地循环变动;(4)不规则变动,即在时间序列中由于随机因素影响所引起的变动。时间序列建模基本步骤是:用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据;根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点,则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列,例如采用门限回归模型。然后辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。主要的趋势拟合方法有平滑法、趋势线法和自回归模型。对于很多情况,时间序列具有季节趋势,比如气象学中的气温、降雨量,水文学中雨季和干季的河流水量等等。这就需要分析时间序列时,将季节趋势考虑在内。季节性预测法的基本步骤是(1)对原时间序列求移动平均,以消除季节变动和不规则变动,保留长期趋势;(2)将原序列y除以其对应的趋势方程值(或平滑值),分离出季节变动(含不规则变动),即季节系数=tsci/趋势方程值(tc或平滑值);(3)将月度(或季度)的季节指标加总,以由计算误差导致的值去除理论加总值,得到一个校正系数,并以该校正系数乘以季节性指标从而获得调整后季节性指标;(4)求预测模型,若求下一年度的预测值,延长趋势线即可;若求各月(季)的预测值,需以趋势值乘以各月份(季

金融时间序列试卷(精品文档)_共4页

内蒙古财经学院2011——2012学年第1学期《金融时间序列分析》试卷答案一、填空题（1分*15空=15分） 1. ，。 q -t 1-t 1t p t p 2t 21-t 1t x x x x εθεθεφφφq ---++++=-- q θθφφφ、、，、、 1p 212. 描述性； 3. ，0,1,0； t t t x x ε+=-1 4. 平稳性检验，纯随机性检验； 5. ?p x t =(1?B)p x t ，?k x t =(1?B k )x t ；6. 宽平稳，严平稳，宽平稳； 7. 自回归二、不定项选择题（2分*5题=10分） 1、A C 2、A B D 3、A B 4、A B CD 5、A B D 三、判断并说明理由（2题*5分=10分） 1、如果一个时间序列宽平稳，则它肯定不是严平稳；如果一个时间序列严平稳，则它一定是宽平稳。答：说法是错误的。（1分）严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，该定义表明，一个序列的所有统计均平稳时，该序列才是平稳的。而宽平稳则是条件宽松的平稳性定义，即只要求序列的二阶矩平稳，则序列就是平稳的。由定义可知，在一般情况下，如果一个时间序列是宽平稳的，则它肯定不是严平稳的；如果一个时间序列是严平稳的，则它一定是宽平稳的。（2分）但两种情况各有例外，如多元正态分布，二阶矩包括所有统计性质，所以对于服从多元正态分布的序列，宽平稳也是严平稳；再比如柯西分布不存在二阶矩，因此如果一个序列服从柯西分布，且为严平稳，但却推不出其为宽平稳。确切的说应该是对于存在二阶矩的序列，严平稳才能推出宽平稳。（2分） 2、差分运算的实质是使用自回归的方式提取确定性信息答：说法是正确的。（5分）四、简答题：（25分） 1、简述平稳序列的建模步骤（7分）答：（1）时间序列分析的第一步是获得观察值序列，然后对这个序列进行平稳性检验，对平稳的序列进行纯随机性检验，如果是纯随机序列，分析结束；如果不是纯随机序列，选择模型拟合该序列；（2）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF ）和样本偏自相关系数（PACF ）的值。（3）根据平稳非纯随机序列的自相关图和偏自相关图，选择阶数适当的ARMA （p,d ）模型进行拟合；（4）利用一定的方法估计模型中的参数，即模型估计；（5）检验模型的有效性。如果拟合模型通不过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。（6）模型优化。在通过检验的模型中选择相对最有模型，即模型优化；（7）利用相对最优模型对序列未来值进行预测。 2、答：（1）wold 分解定理：对于任何一个离散平稳过程它都可以分解为两个不相关的平稳序列之}{t x 和，其中一个为确定性的，另一个为随机性的，不妨记作 t t t V x ξ+=

应用时间序列分析简答题

1.简述非平稳时间序列的确定性因素分解方法及其优缺点：确定性因素分解方法产生于长期的实践。序列的各种变化可以归纳为三大因素的影响：（1）长期趋势波动，包括长期趋势和无固定周期的循环波动（2）季节性变化，包括所有具有固定周期的循环波动（3）随机波动，包括除了长期趋势波动和季节性变化之外的其他因素的综合因素。优点：原理简单；操作方便；易于理解。缺点：（1）只能提取强劲的确定性信息，对随机性信息浪费严重（2）它把所有序列的变化归纳为四大因素的综合影响，却始终无法提供明确有效的方法判断各大因素之间明确的作用关系。 2.比较传统的统计分析与时间序列分析数据结构并说明引入序列平稳性的意义：（1）根据数理统计学常识，传统的统计分析的随机变量越少越好，而每个变量获得的样本信息越多越好。因为随机变量越少，分析的过程越简单，而样本容量越大，分析的结果越可靠。（2）时间序列数据分析的结构有它的特殊性。对随机序列{…,1x ,2x ,…t x …}而言，它在任意时刻t 的序列值t x 都是一个随机变量，而且由于时间的不可重复性，该变量在任意一个时刻只能获得唯一的一个样本观察值。（3）时间序列分析的数据结构的样本信息太少，如果没有其他的辅助信息，通常这种数据结构是没有办法进行分析的。序列的平稳性概念的提出可以有效地解决这个困难。 3.什么是模型识别？模型识别的基本原则是什么？计算出样本自相关系数和偏自相关系数的值之后，就要根据他们表现出来的性质，选择适当的ARMA 模型拟合观察值序列。这个根据样本自相关关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数p ?和移动平均阶数q ?的过程即是模型识别过程。ARMA 模型定阶基本原则如下表： 4.简述单整和协整分析的含义。（1）单整是处理伪回归问题的一种方式。如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的，则称原序列是1阶单整的，记为I （1）。一般地，如果时间序列经过d 次差分后变成平稳序列，而经过d-1次差分仍不平稳，则称原序列是d 阶单整序列，记为I （d ）。（2）假定回归模型t k 1i it i 0t y εχββ++=∑=

时间序列期末试题b卷 ()

成都信息工程学院考试试卷 2012——2013学年第2学期课程名称：《金融时间序列分析》班级：金保111本01、02、03班一、判断题（每题1分，正确的在括号内打√，错误的在括号内打×，共15分） 1．模型检验即是平稳性检验（）。 2．模型方程的检验实质就是残差序列检验（）。 3．矩法估计需要知道总体的分布（）。 4．ADF 检验中：原假设序列是非平稳的（）。 5．最优模型确定准则：AIC 值越小、SC 值越大，说明模型越优（）。 6．对具有曲线增长趋势的序列，一阶差分可剔除曲线趋势（）。 7．严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同（）。 8．某时序具有指数曲线增长趋势时，需做对数变换，才能剔除曲线趋势（）。 9．时间序列平稳性判断方法中 ADF 检验优于序时图法和自相关图检验法（）。 10．时间序列的随机性分析即是长期趋势分析（）。 11．ARMA （p,q ）模型是ARIMA(p,d,q)模型的特例（）。 12．若某序列的均值和方差随时间的平移而变化，则该序列是非平稳的（）。 13. MA(2)模型的3阶偏自相关系数等于0（）。 14．ARMA(p,q)模型自相关系数p 阶截尾，偏自相关系数拖尾（）。 15．MA(q)模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B 的q 阶移动自回归系数多项式根的绝对值均在单位圆内（）。二、填空题。（每空2分，共20分） 1．t X 满足ARMA （1,2）模型即：t X ＝0.43+0.341-t X +t ε＋0.81-t ε–0.22-t ε，则均值＝，1θ（即一阶移动均值项系数）＝。 2．设｛x t ｝为一时间序列，B 为延迟算子，则B 2 X t = 。 3．在序列y 的view 数据窗，选择功能键，可对序列y 做ADF 检验。

时间序列分析期末考试资料

时间序列分析期末考试

谢谢2 诚信应考,考试作弊将带来严重后果！湖南大学课程考试试卷课程名称：时间序列分析；课程编码：试卷编号： A ；考试时间：120分题号一二三四五六七八九十总分应得分 20 20 15 15 20 10 100 实得分评卷人一、简答题（每小题5分，共计20分） 1、说明平稳序列建模的主要步骤。 2、 ADF 检验与PP 检验的主要区别是什么？ 3、如何进行两变量的协整检验？ 4、简述指数平滑法的基本思想。二、填空题（每小题2分，共计20分） 1. 对平稳序列，在下列表中填上选择的的模型类别 ____年___月___日考试用

仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢3 2. 时间序列模型建立后，将要对模型进行显著性检验，那么检验的对象为___________，检验的原假设是___________。 3. 时间序列预处理常进行两种检验，即为_______检验和_______检验。 4. 根据下表，利用AIC 和BIC 准则评判两个模型的相对优劣，你认为 ______模型优于______模型。 5. 设ARMA(2, 1):1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-，当a 满足_________时，模型平稳。 6. 设ARMA (2, 1)： 1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++- 则所对应的特征方程为_______________________。 7. 简单季节差分模型的模型结构为: ______________________。 8、对于时间序列{}t X ，如果___________________，则()~2t X I 。 9. 设时间序列{}t X 为来自GARCH(p, q)模型，则其模型结构可写为_____________。 10. k 步差分的定义为k t X ?=___________________________。

(完整word版)时间序列分析考试卷及答案

1 页（共 4 页）考核课程时间序列分析（B 卷）考核方式闭卷考核时间 120 分钟注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，1--=?t t t Y Y Y 。一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。（A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ，（D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）； 1. 若{}t Y 满足： 1312112---Θ-Θ--=??t t t t t e e e e Y θθ，则该模型为一个季节周期为=s __12____的乘法季节s ARIMA )1,1_,0(_)1_,1_,0(?模型。

应用时间序列分析试卷一

应用时间序列分析（试卷一）一、填空题 1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。 2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。 3、平稳AR（p）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。 4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。 5、AR（1）模型的平稳域是{}1 1< < -φ φ。AR（2）模型的平稳域是{}1 1, 1 2 2 2 1 < ± <φ φ φ φ φ且，二、单项选择题 1、频域分析方法与时域分析方法相比（D） A前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。B后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。C前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 D后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D） A宽平稳一定不是严平稳。 B严平稳一定是宽平稳。 C严平稳与宽平稳可能等价。 D对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。 3、纯随机序列的说法，错误的是（B）

实验·6-时间序列分析的spss应用

实验6 时间序列分析的spss应用 6.1 实验目的学会运用SPSS统计软件创建时间数列，熟练掌握长期趋势线性模型拟合和季节变动测定的SPSS方法与技能。 6.2 相关知识（略） 6.3 实验内容 6.3.1 用SPSS统计软件创建时间序列的创建 6.3.2用SPSS统计软件处理长期趋势线性模型的拟合（最小二乘法、指数平滑法）及预测。 6.3.3掌握测定季节变动规律的SPSS测定方法。 6.4实验要求 6.4.1准备实验数据 6.4.2用SPSS统计软件创建彩电出口数量的时间序列 6.4.3用最小二乘法测定长期趋势，拟合线性趋势方程，并进行趋势预测。 6.4.4测定彩电出口数量的季节变动规律。 6.4.5用指数平滑法预测2014和2015年的彩电出口数量。 6.5 实验步骤 6.5.1 实验数据为了研究某国彩电出口的情况，某研究机构收集了从2003-2013年某国彩电出口的月度数据，如表6-1所示。表6-1 我国 2003-2013年的我国彩电出口的月度数据（单位：万台）1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2003年12.53 13.73 24.45 28.75 32.45 31.11 25.94 32.98 43.49 42.94 63.29 77.28 2004年30.01 39.63 29.77 42.74 32.25 31.94 32.27 32.59 32.92 30.98 47.44 52.82 2005年24.08 16.42 31.24 29.33 31.88 30.09 28.08 32.99 44.99 47.57 50.36 75.19 2006年39.02 25.81 43.38 37.34 39.22 39.87 51.10 50.99 55.16 62.78 57.75 72.20 2007年28.76 39.38 46.10 39.41 38.74 40.18 45.59 43.31 46.68 54.17 53.65 61.12 2008年28.87 21.23 35.82 26.97 32.33 24.53 29.39 31.96 38.22 39.24 52.95 68.41

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