第九章 时间序列分析习题

第九章 时间序列分析习题
第九章 时间序列分析习题

第九章时间序列分析习题

一、填空题

1.时间序列有两个组成要素:一是,二是。

2.在一个时间序列中,最早出现的数值称为,最晚出现的数值称为。

3.时间序列可以分为时间序列、时间序列和时间序列三种。其中是最基本的序列。

4.绝对数时间序列可以分为和两种,其中,序列中不同时间的数值相加有实际意义的是序列,不同时间的数值相加没有实际意义的是序列。

5.已知某油田1995年的原油总产量为200万吨,2000年的原油总产量是459万吨,则“九五”计划期间该油田原油总产量年平均增长速度的算式为。

6.发展速度由于采用的基期不同,分为和两种,它们之间的关系可以表达为。

7.设i=1,2,3,…,n,a i为第i个时期经济水平,则a i/a0是发展速度,a i/a i-1是发展速度。

8.计算平均发展速度的常用方法有方程式法和.

9.某产品产量1995年比1990年增长了105%,2000年比1990年增长了306.8%,则该产品2000年比1995增长速度的算式是。

10.如果移动时间长度适当,采用移动平均法能有效地消除循环变动和。

11.时间序列的波动可分解为长期趋势变动、、循环变动和不规则变动。

12.用最小二乘法测定长期趋势,采用的标准方程组是。

二、单项选择题

1.时间序列与变量数列( )

A都是根据时间顺序排列的B都是根据变量值大小排列的

C前者是根据时间顺序排列的,后者是根据变量值大小排列的

D前者是根据变量值大小排列的,后者是根据时间顺序排列的

2.时间序列中,数值大小与时间长短有直接关系的是( )

A平均数时间序列B时期序列C时点序列D相对数时间序列

3.发展速度属于( )

A比例相对数B比较相对数C动态相对数D强度相对数

4.计算发展速度的分母是( )

A报告期水平B基期水平C实际水平D计划水平

则该车间上半年的平均人数约为( )

A 296人

B 292人

C 295 人

D 300人

6.某地区某年9月末的人口数为150万人,10月末的人口数为150.2万人,该地区10月的人口平均数为( )

A150万人B150.2万人C150.1万人D无法确定

7.由一个9项的时间序列可以计算的环比发展速度( )

A有8个B有9个C有10个D有7个

8.采用几何平均法计算平均发展速度的依据是( )

A 各年环比发展速度之积等于总速度

B 各年环比发展速度之和等于总速度

C 各年环比增长速度之积等于总速度

D 各年环比增长速度之和等于总速度

9.某企业的科技投,3,2000年比1995年增长了58.6%,则该企业1996—2000年间科技投入的平均发展速度为( ) A

5

%6.58 B 5%6.158 C

6

%6.58 D 6%6.158

10.根据牧区每个月初的牲畜存栏数计算全牧区半年的牲畜平均存栏数,采用的公式是( ) A 简单平均法 B 几何平均法 C 加权序时平均法 D 首末折半法 11.在测定长期趋势的方法中,可以形成数学模型的是( )

A 时距扩大法

B 移动平均法

C 最小平方法

D 季节指数法 三、多项选择题

1.对于时间序列,下列说法正确的有( )

A 序列是按数值大小顺序排列的

B 序列是按时间顺序排列的

C 序列中的数值都有可加性

D 序列是进行动态分析的基础

E 编制时应注意数值间的可比性 2.时点序列的特点有( )

A 数值大小与间隔长短有关

B 数值大小与间隔长短无关

C 数值相加有实际意义

D 数值相加没有实际意义

E 数值是连续登记得到的 3.下列说法正确的有( )

A 平均增长速度大于平均发展速度

B 平均增长速度小于平均发展速度

C 平均增长速度=平均发展速度-1

D 平均发展速度=平均增长速度-1

E 平均发展速度×平均增长速度=1

4.下列计算增长速度的公式正确的有( )

A 增长速度=

%100?基期水平增长量 B 增长速度= %100?报告期水平

增长量

C 增长速度= 发展速度—100%

D 增长速度=

%100?-基期水平基期水平

报告期水平

E 增长速度=

%100?基期水平

报告期水平

5.采用几何平均法计算平均发展速度的公式有( ) A 123

1201-????=n n a a a a a a a a n

x K B 0a a n x n = C 1

a a n

x n = D R n x = E n x x ∑=

6

根据上述资料计算的下列数据正确的有( )

A第二年的环比增长速度二定基增长速度=10%

B第三年的累计增长量二逐期增长量=200万元

C第四年的定基发展速度为135%

D第五年增长1%绝对值为14万元

E第五年增长1%绝对值为13.5万元

7.下列关系正确的有( )

A环比发展速度的连乘积等于相应的定基发展速度

B定基发展速度的连乘积等于相应的环比发展速度

C环比增长速度的连乘积等于相应的定基增长速度

D环比发展速度的连乘积等于相应的定基增长速度

E平均增长速度=平均发展速度-1

8.测定长期趋势的方法主要有( )

A时距扩大法B方程法C最小平方法D移动平均法E几何平均法

9.关于季节变动的测定,下列说法正确的是( )

A目的在于掌握事物变动的季节周期性

B常用的方法是按月(季)平均法

C需要计算季节比率

D按月计算的季节比率之和应等于400%

E季节比率越大,说明事物的变动越处于淡季

10.时间序列的可比性原则主要指( )

A时间长度要一致B经济内容要一致C计算方法要一致D总体范围要一致

E计算价格和单位要一致

四、判断题

1.时间序列中的发展水平都是统计绝对数。( )

2.相对数时间序列中的数值相加没有实际意义。( )

3.由两个时期序列的对应项相对比而产生的新序列仍然是时期序列。( )

4.由于时点序列和时期序列都是绝对数时间序列,所以,它们的特点是相同的。( )

5.时期序列有连续时期序列和间断时期序列两种。( )

6.发展速度可以为负值。( )

7.只有增长速度大于100%才能说明事物的变动是增长的。( )

8.季节比率=同月平均水平/总的月水平平均( )

9.年距发展速度=年距增长速度+1( )

10.采用几何平均法计算平均发展速度时,每一个环比发展速度都会影响到平均发展速度的大小。( )

11.所有平均发展水平的计算采用的都是算术平均数方法。( )

12.移动平均法可以对现象变动的长期趋势进行动态预测。( )

13.平均增长速度可以直接根据环比增长速度来计算。( )

五、简答题

1.编制时间序列应注意哪些问题?

2.简述时点序列和时期序列的特点。

3.根据所学的动态分析方法,举例说明时间序列有哪些用途。

4.为什么说相对数时间序列和平均数时间序列是派生序列?

5.简述计算动态平均数所使用的计算方法。

6.季节变动的测定常用什么方法?简述其基本原理。

六、计算题

1.某公司某年9月末有职工250人,10月上旬的人数变动情况是:10月4日新招聘12名大学生上岗,6日有4名老职工退休离岗,8日有3名青年工人应征入伍,同日又有3名职工辞职离岗,9日招聘7名营销人员上岗。试计算该公司10月上旬的平均在岗人数。

要求:(1)具体说明这个时间序列属于哪一种时间序列。

(2)分别计算该银行2001年第一季度、第二季度和上半年的平均现金库存额。

要求计算:①第一季度平均人数;②上半年平均人数。

试计算该企业2001年上半年的产品平均单位成本。

要求:(1)计算并填列表中所缺数字。

(2)计算该地区1997—2001年间的平均国民生产总值。

(3)计算1998—2001年间国民生产总值的平均发展速度和平均增长速度。

要求:(1)计算该企业第四季度的月平均劳动生产率。

(2)计算该企业第四季度劳动生产率。

要求:(1)应用三年和五年移动平均法计算趋势值。

(2)应用最小平方法配合趋势直线,并计算各年的趋势值。

统计基础知识第五章时间序列分析习题及答案

第五章时间序列分析 一、单项选择题 1.构成时间数列的两个基本要素是( C )(2012年1月) A.主词和宾词 B.变量和次数 C.现象所属的时间及其统计指标数值 D.时间和次数 2.某地区历年出生人口数是一个( B )(2011年10月) A.时期数列 B.时点数列 C.分配数列 D.平均数数列 3.某商场销售洗衣机,2008年共销售6000台,年底库存50台,这两个指标是( C ) (2010年10) A.时期指标 B.时点指标 C.前者是时期指标,后者是时点指标 D.前者是时点指标,后者是时期指标 4.累计增长量( A ) (2010年10) A.等于逐期增长量之和 B.等于逐期增长量之积 C.等于逐期增长量之差 D.与逐期增长量没有关系 5.某企业银行存款余额4月初为80万元,5月初为150万元,6月初为210万元,7月初为160万元,则该企业第二季度的平均存款余额为( C )(2009年10) 万元万元万元万元 6.下列指标中属于时点指标的是( A ) (2009年10) A.商品库存量 B.商品销售量 C.平均每人销售额 D.商品销售额 7.时间数列中,各项指标数值可以相加的是( A ) (2009年10) A.时期数列 B.相对数时间数列 C.平均数时间数列 D.时点数列 8.时期数列中各项指标数值( A )(2009年1月) A.可以相加 B.不可以相加 C.绝大部分可以相加 D.绝大部分不可以相加 10.某校学生人数2005年比2004年增长了8%,2006年比2005年增长了15%,2007年比2006年增长了18%,则2004-2007年学生人数共增长了( D )(2008年10月) %+15%+18%%×15%×18% C.(108%+115%+118%)-1 %×115%×118%-1 二、多项选择题 1.将不同时期的发展水平加以平均而得到的平均数称为( ABD )(2012年1月) A.序时平均数 B.动态平均数 C.静态平均数 D.平均发展水平 E.一般平均数2.定基发展速度和环比发展速度的关系是( BD )(2011年10月) A.相邻两个环比发展速度之商等于相应的定基发展速度 B.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度

最新时间序列分析期末考试B

精品文档 浙江农林大学 2009 - 2010 学年第 二 学期考试卷(A 卷) 课程名称: 应用时间序列分析 课程类别: 必修 考试方式: 闭卷 注意事项:1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。 一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中,选出一个正确 答案,并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分,共12分) 1. 关于严平稳与(宽)平稳的关系,不正确的为 。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时,两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图,图1为自相关函数图,图2为偏自相关函数图,请选择模型 。 ( ) 图1 图2 学院: 专业班级: 姓名: 学号: 装 订 线 内 不 要 答 题

A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中,图3为某序列一阶差分后的自相关函数图,图4为某序列一阶差分后的 偏自相关函数图,请对原序列选择模型。( ) 图3 图4

A.ARIMA(4,1,0) B. ARIMA(0,2,1) C. ARIMA(0,1,2) D.ARI MA(0,1,4) 4. 记B 为延迟算子,则下列不正确的是 。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列,下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+= C.k k -=ρρ D.)(?)1(?1k y k y t t +=+ 6.下图为对某时间序列的拟合模型进行显著性水平0.05α=的显著性检验,请选择 该序列的拟合模型 。 ( )

第十二章时间序列分析

目录 第十一章时间序列分析___________________________________________________________________ 2 第一节时间序列的有关概念______________________________________________________________ 3 一、时间序列的构成因素_______________________________________________________________ 3 二、时间序列的数学模型_______________________________________________________________ 4 第二节时间序列的因素分析______________________________________________________________ 4 一、图形描述_________________________________________________________________________ 4 二、长期趋势分析_____________________________________________________________________ 5 三、季节变动分析_____________________________________________________________________ 8 四、循环波动分析____________________________________________________________________ 12 第三节随机时间序列分析_______________________________________________________________ 14 一、平稳随机过程概述________________________________________________________________ 14 二、ARMA模型的识别 _______________________________________________________________ 15 三、模型参数的估计__________________________________________________________________ 19 英文摘要与关键词______________________________________________________________________ 21习题_________________________________________________________________________________ 21

时间序列分析习题

第8章时间序列分析 一、填空题: 1.平稳性检验的方法有__________、__________和__________。 2.单位根检验的方法有:__________和__________。 3.当随机误差项不存在自相关时,用__________进行单位根检验;当随机误差项存在自相关时,用__________进行单位根检验。 4.EG检验拒绝零假设说明______________________________。 5.DF检验的零假设是说被检验时间序列__________。 6.协整性检验的方法有__________和__________。 7.在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时,虽然两者之间并无任何有意义的关系,但经常会得到一个很高的2R的值,这种情况说明存在__________问题。 8.结构法建模主要是以______________________________来确定计量经济模型的理论关系形式。 9.数据驱动建模以____________________作为建模的主要准则。 10.建立误差校正模型的步骤为一般采用两步:第一步,____________________;第二步,____________________。 二、单项选择题:

1. 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列,此时间序列称为()。 A.1阶单整 ??? B.2阶单整??? C.K阶单整 ?? ?D.以上答案均不正确 2.? 如果两个变量都是一阶单整的,则()。 A.这两个变量一定存在协整关系 B.这两个变量一定不存在协整关系 C.相应的误差修正模型一定成立 D.还需对误差项进行检验 3.当随机误差项存在自相关时,进行单位根检验是由()来实现。 A DF检验 B.ADF检验 C.EG检验 D.DW检验 4.有关EG检验的说法正确的是()。 A.拒绝零假设说明被检验变量之间存在协整关系 B.接受零假设说明被检验变量之间存在协整关系 C.拒绝零假设说明被检验变量之间不存在协整关系 D.接受零假设说明被检验变量之间不存在协整关系

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-+=+,

时间序列分析模拟试题3

诚实考试吾心不虚 ,公平竞争方显实力, 考试失败尚有机会 ,考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《时间序列分析》课程考试卷 课程代码 课程序号 20 —20 学年第一学期 姓名 学号 班级 1. t X 的d 阶差分为 (a )=d t t t k X X X -?- (b )11 =d d d t t t k X X X ---??-? (c )111=d d d t t t X X X ---??-? (d )11 -12=d d d t t t X X X ---??-? 2. 记B 是延迟算子,则下列错误的是 (a )01B = (b )()1=t t t B c X c BX c X -??=? (c )()11=t t t t B X Y X Y --±± (d )()=1d d t t d t X X B X -?-=- 3. 关于差分方程1244t t t X X X --=-,其通解形式为 (a )1222t t c c + (b )()122t c c t + (c )()122t c c - ( d )2t c ? 4. 下列哪些不是MA 模型的统计性质 (a )()t E X μ= (b )()()22111q t Var X θθσ=+++L (c )()(),,0t t t E X E με?≠≠ (d )1,,0q θθ≠K 5. 上面左图为自相关系数,右图为偏自相关系数,由此给出初步的模型识别 ……………………………………………………………装 订 线 …………………………………………………

(a )MA (1) (b )ARMA (1, 1) (c )AR (2) (d )ARMA (2, 1) 二、填空题(每小题2分,共计20分) 1. 在下列表中填上选择的的模型类别 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___________ ,检验的假设是___________。 3. 时间序列模型参数的显著性检验的目的是____________________。 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。 _______检验和_______检验。 三、(10分)设{}t ε为正态白噪声序列,()()2 t t 0,E Var εεσ==,时间 序列}{t X 来自 110.8t t t t X X εε--=+- 问模型是否平稳?为什么? 四、(20分)设}{t X 服从ARMA(1, 1)模型: 110.80.6t t t t X X εε--=+- 其中1001000.3,0.01X ε==。 (1) 给出未来3期的预测值;(10分) (2) 给出未来3期的预测值的95%的预测区间(0.975 1.96u =)。(10分) 五、 (20分)下列样本的自相关系数和偏自相关系数是基于零均值的平稳 序列样本量为500计算得到的(样本方差为2.997)

第十章时间序列分析

第十章 时间序列分析 Ⅰ.学习目的 本章阐述常规的时间序列分析方法,通过学习,要求:1.理解时间序列的概念和种类,掌握时间序列的编制方法;2.掌握时间序列分析中水平指标和速度指标的计算及应用;3.掌握时间序列中长期趋势、季节变动、循环变动及不规则变动等因素的基本测定方法;4.掌握基本的时间序列预测方法。 Ⅱ.课程内容要点 第一节 时间序列分析概述 一、时间序列的概念 将统计指标的数值按时间先后顺序排列起来就形成了时间序列。 二、时间序列的种类 反映现象发展变化过程的时间序列按其统计指标的形式不同,可分为总量指标时间序列、相对指标时间序列和平均指标时间序列三种类型。其中总量指标时间序列是基础序列,相对指标和平均指标时间序列是派生序列。 根据总量指标反映现象的时间状况不同,总量指标时间序列又可分为时期指标时间序列和时点指标时间序列。 三、时间序列的编制方法:(一)时间长短应一致;(二)经济内容应一致;(三)总体范围应一致;(四)计算方法与计量单位要一致。 第二节 时间序列的分析指标 一、时间序列分析的水平指标 (一)发展水平。发展水平是时间序列中与其所属时间相对应的反映某种现象发展变化所达到的规模、程度和水平的指标数值。 (二)平均发展水平。将一个时间序列各期发展水平加以平均而得的平均数,叫平均发展水平,又称为动态平均数或序时平均数。 1.总量指标时间序列序时平均数的计算 (1)时期序列:n y n y y y y i n ∑= +++=Λ21 (2)时点序列 ①连续时点情况下,又分为两种情形: a .若掌握的资料是间隔相等的连续时点 (如每日的时点) 序列,则n y n y y y y i n ∑= +++=Λ21 b .若掌握的资料是间隔不等的连续时点序列,则 ∑∑=++++++=i i i n n n f f y f f f f y f y f y y ΛΛ212211 ②间断时点情况下。间断时点也分两种情况: a .若掌握的资料是间隔相等的间断时点,则采用首末折半法:

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);

第章时间序列分析课后习题答案

第9章 时间序列分析课后习题答案 第10章 (1)30× 3 1.06×2 1.05= 30×1.3131 = 39.393(万辆) (2117.11%== (3)设按7.4%的增长速度n 年可翻一番 则有 1.07460/30n == 所以 n = log2 / log1.074 = 9.71(年) 故能提前0.29年达到翻一番的预定目标。 第11章 (1)以1987年为基期,2003年与1987年相比该地区社会商品零售额共增长: %86.2313186.213186.31%)8.61(%)2.81(%)101(5 5 5 ==-=-+?+?+ (2)年平均增长速度为 1%)8.61(%)2.81(%)101(15 555-+?+?+=0.0833=8.33% (3) 2004年的社会商品零售额应为 509.52)0833.01(307=+?(亿元) 第12章 (1)发展总速度%12.259%)81(%)101(%)121(3 43=+?+?+ 平均增长速度= %9892.91%12.25910=- (2)8.561%)61(5002 =+?(亿元) (3)平均数∑====415 .1424570 41j j y y (亿元), 2002 年一季度 的计划 任务 : 625.1495.142%105=?(亿元)。 第13章 (1)用每股收益与年份序号回归得 ^ 0.3650.193t Y t =+。预测下一年(第11年)的每股收益 为488.211193.0365.0? 11=?+=Y 元 (2)时间数列数据表明该公司股票收益逐年增加,趋势方程也表明平均每年增长0.193元。是一个较为适合的投资方向。 第14章 (1)移动平均法消除季节变动计算表

第十章 时间序列分析

第十章时间序列分析 第十章时间序列分析 第一节时间序列的意义和种类 第二节动态水平指标 第三节动态速度指标 【学习目标】通过本章学习,重点掌握时间序列的含义、编制原则、时期序列和时点序列的特点及时间序列的水平指标和速度指标的计算与运用;在此基础上熟悉时间序列的构成因素及分析模型,熟悉趋势变动及季节变动的测定。重点与难点:相对数时间序列序时平均数的计算;平均发展速度的计算;长期趋势、季节变动和循环变动的测定。? 第四节时间序列的分解分析 第一节时间序列的意义和种类 (一)涵义 一、时间序列的意义 第十章时间序列分析 时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。 (二)时间序列的构成要素: 现象所属的时间 反映现象发展水平的指标数值 第十章时间序列分析

第一节时间序列的意义和种类 99 215 109 655 120 333 135 823 159 878 182 321 2000 2001 2002 2003 2004 2005 48 198 60 794 71 177 78 973 84 402 89 677 1994 1995 1996 1997

1998 1999 国内生产总值 (亿元) 年份 国内生产总值 (亿元) 年份 要素一:时间t 要素二:指标数值a 第十章时间序列分析 第一节时间序列的意义和种类 (三)研究时间序列的主要作用有 1. 可以反映社会经济现象的发展变化过程,描述现象的发展状态和结果。 2. 可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。 3. 可以探索现象发展变化的规律,对某些社会经济现象进行预测。 4. 利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析,这也是统计分析的重要方法之一。 第十章时间序列分析 第一节时间序列的意义和种类 二时间序列的种类 (一)绝对数时间序列

应用时间序列分析模拟试题

《时间序列分析》模拟试题 《时间序列分析》课程考试卷 一. 填空题(毎小题2分,共计20分) 匚口 1. ARMA(p, q)模型七=0()+気…+ ---- 4牡g , 其 中模型参数为p, q 。 2.设时间序列{X,},则其一阶差分为▽七=科一兀_4。 3? 设 ARMA (2, 1) : X] = O ?5X_] + 0.4X r _2 + 吕—O ?3£_ 则所对应的特征方程为 22-0.52-0.4 = 0O 4.对于一阶自回归模型AR(1): X, =1O+0X_+吕,其特征根为一 ° ,平稳域 是{01阀< 1} 注:平稳性判别:1)特征根判别法:特征根的绝对值小于1;该題中特征根等于°,故平 稳条件为仏“ I < 1}。(系数多项式的根在单位园外) 2)平稳域判别法:AR (1)模型:'讷<1} AR (2)模型:{处01岡<1,且0±0<1} _”|vl,“±0?5 Ln Pk =1 1,&=0 -0.3 , 、k = 1.09 0Q 2

方程是 P\ = P3\\ < 注:1. | = ^ii k = l [5 5 —=r^i ■*—0” 8 8 k = 2 41 5. [旷診说2 Pl _ Po p\ p\ A …Pk-\ Pk-2 Ai 如2 _pk-\ A-2 A). Pk =工0阳 2.由于AR 模型的 i 故对于AR (2)有 1, 】 k=0 进而 1-02 、0]Q Q +02 久-2' k>2 1, k=0 8, 0.5% +0?2%2,k22 9.设时间序列{X,}为来自ARMA(p.q)模型: x 『=0|X 『_] +??? + § X-p +吕+&G +… 畑[训)近 则预测方差为— i E (£l )=O,Var (£!)=a ;,E (£l £ 10.对于时间序列{X,},如果 )=0, S H f ,则乙?/(d)。 注:AR IMA (p, d, q) ①(Bpg = O (B>f E (s t ) = 0,Var (£, )= ,E (£,£s ) = 0,s t Ex s £t =0,Vs vf \P\= 00021 +P1022 [C =0021+0002

应用时间序列分析 第5章

佛山科学技术学院 应用时间序列分析实验报告 实验名称第五章非平稳序列的随机分析 一、上机练习 通过第4章我们学习了非平稳序列的确定性因素分解方法,但随着研究方法的深入和研究领域的拓宽,我们发现确定性因素分解方法不能很充分的提取确定性信息以及无法提供明确有效的方法判断各因素之间确切的作用关系。第5章所介绍的随机性分析方法弥补了确定性因素分解方法的不足,为我们提供了更加丰富、更加精确的时序分析工具。 5.8.1 拟合ARIMA模型 【程序】 data example5_1; input x@@; difx=dif(x); t=_n_; cards; 1.05 -0.84 -1.42 0.20 2.81 6.72 5.40 4.38 5.52 4.46 2.89 -0.43 -4.86 -8.54 -11.54 -1 6.22 -19.41 -21.61 -22.51 -23.51 -24.49 -25.54 -24.06 -23.44 -23.41 -24.17 -21.58 -19.00 -14.14 -12.69 -9.48 -10.29 -9.88 -8.33 -4.67 -2.97 -2.91 -1.86 -1.91 -0.80 ; proc gplot; plot x*t difx*t; symbol v=star c=black i=join; proc arima; identify var=x(1); estimate p=1; estimate p=1 noint; forecast lead=5id=t out=out; proc gplot data=out; plot x*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay; symbol1c=black i=none v=star; symbol2c=red i=join v=none; symbol3c=green I=join v=none;

时间序列分析期末考试

浙江农林大学 2009 - 2010 学年第 二 学期考试卷(A 卷) 课程名称: 应用时间序列分析 课程类别: 必修 考试方式: 闭卷 注意事项:1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。 一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中,选出一个正确 答案,并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分,共12分) 1. 关于严平稳与(宽)平稳的关系,不正确的为 。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时,两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图,图1为自相关函数图,图2为偏自相关函数图,请选择模型 。 ( ) 图1 图2 题号 一 二 三 四 五 得分 得分 评阅人 学院: 专业班级: 姓名: 学号: 装 订 线 内 不 要 答 题 得分

A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中,图3为某序列一阶差分后的自相关函数图,图4为某序列一阶差分后的 偏自相关函数图,请对原序列选择模型。( ) 图3 图4

A.ARIMA(4,1,0) B. ARIMA(0,2,1) C. ARIMA(0,1,2) D.ARI MA(0,1,4) 4. 记B 为延迟算子,则下列不正确的是 。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列,下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+= C.k k -=ρρ D.)(?)1(?1k y k y t t +=+ 6.下图为对某时间序列的拟合模型进行显著性水平0.05α=的显著性检验,请选择 该序列的拟合模型 。 ( )

时间序列分析模拟试题3

诚实考试吾心不虚 ,公平竞争方显实力, 考试失败尚有机会 ,考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《时间序列分析》课程考试卷 课程代码 课程序号 20 —20 学年第一学期 姓名 学号 班级 一、 单项选择题(每小题4分,共计20分) 1. t X 的d 阶差分为 (a )=d t t t k X X X -?- (b )11=d d d t t t k X X X ---??-? (c )111=d d d t t t X X X ---??-? (d )11-12=d d d t t t X X X ---??-? 2. 记B 是延迟算子,则下列错误的是 (a )01B = (b )()1=t t t B c X c BX c X -??=? (c )()11=t t t t B X Y X Y --±± (d )()=1d d t t d t X X B X -?-=- 3. 关于差分方程1244t t t X X X --=-,其通解形式为 (a )1222t t c c + (b )()122t c c t + (c )()122t c c - (d )2t c ? 4. 下列哪些不是MA 模型的统计性质 (a )()t E X μ= (b )()()22111q t Var X θθσ=+++L (c )()(),,0t t t E X E με?≠≠ (d )1,,0q θθ≠K ……………………………………………………………装 订 线 …………………………………………………

5.上面左图为自相关系数,右图为偏自相关系数,由此给出初步的模型识别 (a)MA(1)(b)ARMA(1, 1) (c)AR(2)(d)ARMA(2, 1) 二、填空题(每小题2分,共计20分) 1.在下列表中填上选择的的模型类别 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___________, 检验的假设是___________。 3.时间序列模型参数的显著性检验的目的是____________________。 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.时间序列预处理常进行两种检验,即为_______检验和_______检验。 三、(10分)设{} t ε为正态白噪声序列,()()2 t t 0, E Var εεσ ==,时间序列} { t X来自 11 0.8 t t t t X Xεε -- =+- 问模型是否平稳为什么 得 分 得 分

第八章 时间序列分析

第八章时间序列分析与预测 【课时】6学时 【本章内容】 § 时间序列的描述性分析 时间序列的含义、时间序列的图形描述、时间序列的速度分析 § 时间序列及其构成分析 时间序列的构成因素、时间序列构成因素的组合模型 § 时间序列趋势变动分析 移动平均法、指数平滑法、模型法 § 时间序列季节变动分析 [ 原始资料平均法、趋势-循环剔除法、季节变动的调整 § 时间序列循环变动分析 循环变动及其测定目的、测定方法 本章小结 【教学目标与要求】 1.掌握时间序列的四种速度分析 2.掌握时间序列的四种构成因素 3.掌握时间序列构成因素的两种常用模型 4.掌握测定长期趋势的移动平均法 5.了解测定长期趋势的指数平滑法 6.; 7.掌握测定长期趋势的线性趋势模型法 8.了解测定长期趋势的非线性趋势模型法 9.掌握分析季节变动的原始资料平均法 10.掌握分析季节变动的循环剔出法 11.掌握测定循环变动的直接法和剩余法 【教学重点与难点】 1.对统计数据进行趋势变动分析,利用移动平均法、指数平滑法、线性模型法求得数 据的长期趋势; 2.对统计数据进行季节变动分析,利用原始资料平均法、趋势-循环剔除法求得数据 的季节变动; 3.对统计数据进行循环变动分析,利用直接法、剩余法求得循环变动。 【导入】 ; 很多社会经济现象总是随着时间的推移不断发展变化,为了探索现象随时间而发展变化的规律,不仅要从静态上分析现象的特征、内部结构以及相互关联的数量关系,而且应着眼于现象随时间演变的过程,从动态上去研究其发展变动的过程和规律。这时需要一些专门研究按照时间顺序观测的序列数据的统计分析方法,这就是统计学中的时间序列分析。 通过介绍一些时间序列分析的例子,让同学们了解时间序列的应用,并激发学生学习本章知识的兴趣。 1.为了表现中国经济的发展状况,把中国经济发展的数据按年度顺序排列起来,

第13章时间序列分析和预测

第13章时间序列分析和预测 三、选择题 1.不存在趋势的序列称为()。 A. 平稳序列B. 周期性序列 C. 季节性序列D. 非平稳序列 2.包含趋势性、季节性或周期性的序列称为()。 A. 平稳序列B. 周期性序列 C. 季节性序列D. 非平稳序列 3.时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动称为()。A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机性 4.时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为()。 A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机性 5.时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动称为()。A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机性 6.时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动称为()。A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机性 7.从下面的图形可以判断该时间序列中存在()。 A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 趋势和随机性 8.增长率是时间序列中()。 A. 报告期观察值与基期观察值之比 B. 报告期观察值与基期观察值之比减1后的结果 C. 报告期观察值与基期观察值之比加1后的结果 D. 基期观察值与报告期观察值之比减1后的结果 9.环比增长率是()。 A. 报告期观察值与前一时期观察值之比减1 B. 报告期观察值与前一时期观察值之比加1 C. 报告期观察值与某一固定时期观察值之比减1 D. 报告期观察值与某一固定时期观察值之比加1 10.定基增长率是()。 A. 报告期观察值与前一时期观察值之比减1

B. 报告期观察值与前一时期观察值之比加1C. 报告期观察值与某一固定时期观察值之比减1D. 报告期观察值与某一固定时期观察值之比加1

时间序列分析第五章作业

时间序列分析第五章作业 班级:09数学与应用数学 学号: 姓名: 习题5.7 1、 根据数据,做出它的时序图及一阶差分后图形,再用ARIMA 模型模拟该序列的发展,得出 预测。根据输出的结果,我们知道此为白噪声,为非平稳序列,同时可以得出序列t x 模型 应该用随机游走模型(0,1,0)模型来模拟,模型为:,并可以预测到下一天 的收盘价为296.0898。 各代码: data example5_1; input x@@; difx=dif(x); t=_n_; cards ; 304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275 271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278 270 275 273 273 272 275 273 273 272 273 272 273 271 272 271 273 277 274 274 272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 ; proc gplot ; plot x*t difx*t; symbol v =star c =black i =join; proc arima data =example5_1; identify Var =x(1) nlag =8 minic p = (0:5) q = (0:5); estimate p =0 q =0 noint; forecast lead =1 id =t out =results; run ; proc gplot data =results; plot x*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay ; symbol1 c =black i =none v =star; symbol2 c =red i =join v =none; symbol3 c =green i =join v =none l =32; run ; 时序图:

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