时间序列期末试题B卷
时间序列分析期末考试2010B
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。
:号学题号一二三四五得分得分评阅人:名姓一、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 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， 请选择模型。
（ ）图1得分图2为偏自相关函数图,:级班业专:院学Las Cove r i ance Correlation "・ 1 9 8 7 54921()123456 7 8 5 1 Std Error 0 o.oesssi 1.00000U J Jj L I J <1!■ L L Hjjj L L » Jj il_i I J J -L L IJ■ I iif n i 1 T 1 1T >>• •■T , T 1 'T>>"।>T 1 'T1>T 1 11T 1 'T L 'Ti 11T 01 0.031893 0-3G342 ■ 击山543皿曲 ，下甲邙不下陋邙0JI6248 2 0.022994 0.26619■■ pi if 11 ■,71 ^p： rpOJ3O702 3 0.019579 0-22665 if ■ iliili i ।ill0J37834 4 0.010833 0.21224玳**求 ,0J42782 5 0.016344 0.18916 0J469S3 e 0.017916 0.207400J 50297 7 C.012543 0.14520.OJ54056 e 0.0091481 0.09B460.165096 s 0*013767 0.15937.0.1 痴11 10 0.014037 o.ieaeo 0J58196 ii 0.010613 0J22860.160455 12 0.0007B04 0.10174** *OJ61721 13 -0.0001808 -.00209■■0.162584 14 -0.0022815 -.02583. *■OJB2504 15 O.C003S5230.00458■■0.162640 IE 叩.0028539-.03304■0J62641 17-0.013391 -.15502 . ***■0.162732-0.012922-.14969■0JG4710Autocoir re Iftt ions:marks two starid&rd errorsPe rt i * I ftutocorrelat ionsCorrect ion - ■19 8 7 6 5 4 3 2 10 1 21-OJOSSB2 0.179713 0,002264 -0404428 $6 -0,06941 . in£ -0.I20G2 , 榔7 0.01860 8 0.00439e -0,06650 , in10 0JQ871 ii 0.142SO 12 -0*0094113 0.0819B ,*>K14 0JBB98 15 -0.00129IE 0.22QS9 . 索索常修17 0.06201 , *18 -0.10519B. AR(2) 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, 偏自相关函数图，请对原序列选择模型 。
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(MAB.)1(ARC.)1,1(ARMAD.)2(MA3. 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. 16.0 D. 2.06.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. 8.07. 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(IMAC.)1,2(ARID.ARIMA(2,1,2)8. 记∇为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。
南开大学时间序列分析往年期末试题考题
南开大学经济学院2002年第一学期计量经济学期末开卷试题五、下图一是yt 的差分变量Dyt的相关图和偏相关图；图二是以Dyt为变量建立的时间序列模型的输出结果。
（22 分）其中Q统计量Q-statistic(k=15)=5.4871．根据图一，试建立Dyt的ARMA模型。
（限选择两种形式）（ 6 分）2．根据图二，试写出模型的估计式，并对估计结果进行诊断检验。
（8 分）3．与图二估计结果相对应的部分残差值见下表，试用（2）中你写出的模型估计式预测1998年的Dyt的值（计算过程中保留四位小数）。
（ 6 分）五、( 6 分，8 分， 6 分)1．由图一的偏相关图和相关图的特点，可知原序列可能是ARIMA(1,1,1) ；ARIMA(1,1,2)等过程。
2．模型的估计式为：△y t=0.978038 △ yt-1+ut-0.313231ut-2 。
此结果可取，因为所有系数都通过了t 检验，并且Q 值非常小( 5.487)，远小于Q 检验的临界值χ20.05(15-1-2)=21 。
3．利用yt=0.978038 △ yt-1+ut-0.313231ut-2 ，可得：Δ y? 1998 = 0.9780 Δ y1997 - 0.3132u ? 1996 =0.9780 × 0.1237-0.3132 × (-0.0013)=0.1214 。
y? 1998 = y1997 + Δ y? 1998 =12.3626+0.1214=12.48402004年计量经济学试题五、（20 分）图 1 是我国1978 年—1999 年的城镇居民消费水平取对数后（记为LPI ）的差分变量DLPI 相关图和偏相关图；图 2 是以DLPI 为变量建立的时间序列模型的输出结果。
其中Q 统计量Q-statistic（k=12）=11.7351．根据图1，建立DLPI 的ARMA模型。
（限选两种形式）（ 6 分）2．根据图2，试写出模型的估计式，并对估计结果进行诊断检验。
时间序列分析试卷及答案3套
时间序列分析试卷及答案3套时间序列分析试卷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_______________________。
4. 对于⼀阶⾃回归模型AR(1): 110t t t X X φε-=+＋，其特征根为_________，平稳域是_______________________。
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. 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-Walker ⽅程是______________________。
8. 设时间序列{}t X 为来⾃ARMA(p,q)模型：1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++L L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()()210.510.4ttB B X B ε-+=+,其中{}t ε是⽩噪声序列，并且()()2t t 0,E Var εεσ==。
时间序列期末试题及答案
时间序列期末试题及答案1. 试题考试时间：3小时考试形式：闭卷注意：请将答案写在答题纸上，不要在试卷上直接作答。
题目一：简答题（每题10分）1. 什么是时间序列分析？时间序列分析具有哪些应用领域？2. 请解释平稳时间序列的概念，并提供一个平稳时间序列的例子。
3. 什么是季节性、趋势性和周期性？请分别举一个例子。
4. 时间序列分析的步骤是什么？5. 请解释自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，并说明它们在时间序列分析中的作用。
题目二：计算题（每题20分）1. 从某超市取得了一组销售额数据，包括2004年到2019年的年度销售额。
请计算该时间序列的移动平均值，并绘制移动平均图。
2. 下表是某公司2005年到2019年每个季度的销售额数据，请利用季节性指数法预测2020年第一季度的销售额。
| 年份 | 第一季度销售额 ||-------|--------------|| 2005 | 100 || 2006 | 120 || 2007 | 140 || 2008 | 160 || 2009 | 180 || 2010 | 200 || 2011 | 220 || 2012 | 240 || 2013 | 260 || 2014 | 280 || 2015 | 300 || 2016 | 320 || 2017 | 340 || 2018 | 360 || 2019 | 380 |3. 通过对某股票每周收益率进行分析，发现其自相关系数和偏自相关系数都在95%置信区间之外。
该时间序列数据是否呈现ARCH效应？请解释原因。
4. 将某商品销售额数据建模为自回归移动平均模型（ARMA），请给出该模型的阶数，并解释原因。
2. 答案题目一：简答题1. 时间序列分析是一种研究时间相关数据的统计方法，通过对时间序列的特征进行分析，揭示其随时间变化的规律和趋势。
时间序列分析广泛应用于经济学、金融学、气象学、社会学等领域。
《时间序列》试卷答案
《时间序列》试卷答案【篇一：时间序列分析试卷及答案3套】>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?xt?，则其一阶差分为_________________________。
3. 设arma (2, 1)：xt?0.5xt?1?0.4xt?2??t?0.3?t?1则所对应的特征方程为_______________________。
4. 对于一阶自回归模型ar(1): xt?10＋?xt?1??t，其特征根为_________，平稳域是_______________________。
5. 设arma(2, 1):xt?0.5xt?1?axt?2??t?0.1?t?1，当a满足_________时，模型平稳。
6. 对于一阶自回归模型______________________。
7. 对于二阶自回归模型ar(2):xt?0.5xt?1?0.2xt?2??tma(1):xt??t?0.3?t?1，其自相关函数为则模型所满足的yule-walker方程是______________________。
8. 设时间序列?xt?为来自arma(p,q)模型：xt??1xt?1?l??pxt?p??t??1?t?1?l??q?t?q则预测方差为___________________。
9. 对于时间序列?xt?，如果___________________，则xt~i?d?。
10. 设时间序列?xt?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?xt?来自arma?2,1?过程，满足1b0.5bx2t1?0.4bt,2其中??t?是白噪声序列，并且e??t??0,var??t。
（1）判断arma?2,1?模型的平稳性。
(完整word版)《时间序列》试卷
《时间序列分析》试卷注意：请将答案直接写在试卷上一、填空题（1分*20空=20分）1. 德国药剂师、业余天文学家施瓦尔发现太阳黑子的活动具有11年周期依靠的是 时序分析方法。
2. 时间序列预处理包括 和 。
3. 平稳时间序列有两种定义，根据限制条件的严格程度，分为和 。
使用序列的特征统计量来定义的平稳性属于 。
4. 统计时序分析方法分为 和 。
5. 为了判断一个平稳的序列中是否含有信息，即是否可以继续分析，需对该序列进行 检验，该检验用到的统计量服从 分布；原假设和备择假设分别是 和 。
6. 图1为2000年1月——2007年12月中国社会消费品零售总额时间序列图，据此判断，该序列{}t X 是否平稳（填“是”或者“否”） ；要使其平稳化，应该对原序列进行 和 差分处理。
用Eviews 软件对该序列做差分运算的表达式是 。
7. ARIMA 模型的实质 是和的结合。
8. 差分运算的实质是使用的方式提取确定性信息。
9. 用延迟算子表示中心化的AR(P)模型是 。
二、不定项选择题（下列每小题至少有一个答案是正确的，请将正确答班级 姓名 学号50010001500200025003000350040009394959697989900图1案代码填入相应括号内，2分*5题=10分）1.下列属于白噪声序列{}t ε所满足的条件的是（ ）A. 任取T t ∈，有με=)(t E （μ为常数）B. 任取T t ∈，有0)(=t E εC.)(0),(s t Cov s t ≠∀=εεD. 2)(εσε=t Var （2εσ为常数） 2.使用n 期中心移动平均法对序列{}t x 进行平滑时，下列表达式正确的是（ ）A.n x x x x x n x n t n t t n t n t t ),(1~2112112121-+--++----++++++=ΛΛ为奇数；B. n x x x x x n x n t n t t n t n t t ),(1~212122+-++--++++++=ΛΛ为偶数；C. )(1~11+--+++=n t t t t x x x n x Λ； D. n x x x x x n x n t n t t n t n t t ),2121(1~212122+-++--++++++=ΛΛ为偶数。
时间序列分析试卷及答案
其中 t 是白噪声序列，并且 E0,Var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X t ，则其一阶差分为 _____________________________________________ 。
3. 设 ARMA (2, 1) ：X t 0.5X t 1 0.4X t 2 t 0.3 t 1则所对应的特征方程为 _________________________ 。
4. 对于一阶自回归模型 AR(1): X t 10＋ X t 1 t ，其特征根为 _________________ ，平稳域是____________________________ 。
5. 设ARMA(2, 1): X t 0.5X t 1 aX t 2 t 0.1 t 1，当 a 满足 _________________________ 时，模型平稳。
6. 对 于 一 阶 自 回 归 模 型 MA(1): X tt0.3 t 1 ， 其 自 相 关 函 数 为____________________________ 。
7. 对于二阶自回归模型 AR(2):X t 0.5X t 1 0.2X t 2 t则模型所满足的 Yule-Walker 方程是 _________________________ 。
8. 设时间序列 X t 为来自 ARMA(p,q)模型：X t 1X t 1 Lp X t p t 1 t 1 L q t q则预测方差为 _____________________ 。
9. 对于时间序列 X t ，如果 _________________________ ，则 X t ~ I d 。
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系名____________班级____________姓名____________学号____________
密封线内不答题
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。
4．若某平稳时序的自相关图拖尾，偏相关图1阶截尾，则该拟合 模型。
5. 已知AR （1）模型：t X +0.81-t X ＝t ε，t ε服从N(0,0.36)，则一阶自相关系数＝ ，
方差＝ 。
6．用延迟算子表示中心化的AR （p ）模型 。
7．差分运算的实质是使用 方式，提取确定性信息。
8. ARIMA(0,1,0)称为 模型。
三、问答题。
（共10分） 1.平稳时间序列的统计特征。
2．简述时域分析法分析步骤。
系名____________班级____________姓名____________学号____________
密封线内不答题
四、计算题。
（40分）
1.（10分）已知ARMA （1，1）模型即：t X ＝0.61-t X +t ε－0.31-t ε，其中，t ε是白噪声序列，试求：
（1）模型的平稳可逆性；（2）将该模型等价表示为无穷阶MA 模型形式。
2.（10分）设有AR （2）过程：（1－0.5B ）（1－0.3B ）X t =t ε，其中,t ε是白噪声序列，试求k ρ（其中，k=1,2）。
系名____________班级____________姓名____________学号____________
密封线内不答题
3.（10分）某时间序列Y t 有500个观测值，经过计算，样本自相关系数和偏自相关系数的前10个值如下表：试（1）对｛Y t ｝所属模型进行初步识别；（2）给出该模型的参数估计；（3）写出模型方程；（∧
kk φ：偏自相关系数；∧
k ρ：自相关系数）
4.(10分) 已知某ARMA(2,1)模型为:t X =0.81-t X －0.52-t X +t ε－0.31-t ε,给定3-t X =
－1，X t-2=2, X t-1=2.5, X t =0.6；t ε=-0.28,1-t ε=0.4, 2-t ε=0。
求)2(ˆ),1(ˆt
t X X 。
系名____________班级____________姓名____________学号____________
密封线内不答题
五、综合分析题。
（15分）
1.（5分）序列｛y t ｝的时间序列图和ADF 检验结果如下：
问：该序列是否平稳，为什么？（2）要使其平稳化，应对该序列进行哪些差分处理；
t
系名____________班级____________姓名____________学号____________
密封线内不答题
3.（5分）某序列的残差序列的自相关图和偏自相关图如下：
（1）序列{y t }残差检验的基本原理；（2）有何结论？为什么？。