时间序列习题(含答案)

一、单项选择题

1．时间数列与变量数列()

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．时间数列中，数值大小与时间长短有直接关系的是()

A平均数时间数列B时期数列C时点数列D 相对数时间数列

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

5．某车间月初工人人数资料如下：

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项的时间数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．某企业的产值2005年比2000年增长了58．6％，则该企业2001—2005年间产值的平均发展速度为( ) A

%6.58 B

%6.158 C

%6.58 D

%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、时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为（）

A 、长期趋势

B 、季节变动

C 、循环变动

D 、随机变动

1．C 2．B 3．C 4．B 5．C 6．C 7．A 8．A 9

．B10．D 11、B

二、多项选择题

1．对于时间数列，下列说法正确的有()

A数列是按数值大小顺序排列的B数列是按时间顺序排列的

C数列中的数值都有可加性D数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．时点数列的特点有()

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-1D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()

100

基期水平

增长量

增长速度

100

报告期水平

增长量

增长速度

C增长速度= 发展速度—100％

100

基期水平

报告期水平

增长速度

100

基期水平

报告期水平

增长速度

5．采用几何平均法计算平均发展速度的公式有()

x K

B0a

x n

C1a

x n

D n R

x=E

∑

6．某公司连续五年的销售额资料如下：

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=定基增长速度=10％

B第三年的累计增长量=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．时间数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

答案

1．BDE2．BD3．BC4．ACD5．ABD6．ACE7．AE

8．ACD9．ABC 10．ABCDE

三、判断题

1．时间数列中的发展水平都是统计绝对数。()

2．相对数时间数列中的数值相加没有实际意义。()

3．由两个时期数列的对应项相对比而产生的新数列仍然是时期数列。

()

4．由于时点数列和时期数列都是绝对数时间数列，所以，它们的特点是相同的。()

5．时期数列有连续时期数列和间断时期数列两种。()

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．年距发展速度=年距增长速度+1()

9．平均增长速度可以直接根据环比增长速度来计算。()

1．X2．√3．X4．X5．X6．X7．X8．√9．X

四、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。

2．某银行2001年部分月份的现金库存额资料如下：

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。

3．某单位上半年职工人数统计资料如下：

要求计算：①第一季度平均人数；②上半年平均人数。 4．某企业2001年上半年的产量和单位成本资料如下：

试计算该企业2001年上半年的产品单位成本。 1、有问题的答案（先暂定)

256

212232

2591252225822623250=++++?+?+?+?+?=

∑∑f af a

2、（1）这是等间隔的间断时点数列（2）

n a

a a a a a a n

n 22

13210++++++=-K

第一季度的平均现金库存额：

)(48032520

4504802

500万元=+

++=a

第二季度的平均现金库存额：

67.5663

/5806005502/520=+++=

上半年的平均现金库存额：

33.523267.566480,33.52362580

6005504802

500=+==+

++++=或K a

第一季度平均人数:

)

(10322122102010501210501002人=+?++?+=a 上半年平均人数：

1023

321321008102022102010501210501002=++?++?++?+=a

4、产品总产量∑=+++++=)(210005000040003000400030002000件a 产品总成本∑=+++++=)(1.1480.346.279.214.286.216.14万元b 单位成本件元件

万元

/52.70210001.148==

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 _______________________ 。

时间序列分析期末考试

时间序列分析期末考试 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-

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：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 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)：

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 ?=___________________________。三、（15分）设{}t ε为正态白噪声序列，()()2t t 0,E Var εεσ==，时间序列}{t X 来自试检验模型的平稳性与可逆性。

2008-2009-01时间序列分析06级期末A卷答案

9. 条件异方差模型中，形如???? ? ???? ++==+=∑∑=-=---3 122121),,,(j j t j i i t i t t t t t t t t h h e h x x t f x εληωεε Λ 式中，),,,(21Λ--t t x x t f 为{t x }的回归函数，N(0,1)~i.i.d t e ，该模型简记为GARCH （2，3）模型； 10. Cox 和Jenkins 在1976年研究多元时间序列分析时要求输入序列与响应序列均要 _ 平稳 _，Engle 和Granger 在1987年提出了__协整 _关系，即当输入序列与响应序列之间具有非常稳定的线性相关关系（回归残差序列平稳）。二、（10分）试用特征根判别法或平稳域判别法检验下列四个AR 模型的平稳性。（1）t 1-t t x 8.0x ε+-= （2）t 1-t t x 3.1x ε+= （3）t 2-t 1-t t x 6 1 x 61x ε++= （4）t 2-t 1-t t x 2x x ε++= 解： AR （p ）模型平稳性的特征根判别法要求所有特征根绝对值小于1； AR （1）模型平稳性的平稳域判别法要求1||1<φ， AR （2）模型平稳性的平稳域判别法要求：1,1||122<±<φφφ。 (1) 8.01-=λ 特征根判别法：平稳；18.0||1<=φ，平稳域判别法：平稳； (2) 3.11=λ 特征根判别法：非平稳；13.1||1>=φ，平稳域判别法：非平稳； (3) 特征方程为: 2 1 ,31,0)13)(12(016212=-==+-=--λλλλλλ即由特征根判别法：平稳； 10,131 ,161||12122<=-<=+<=φφφφφ,平稳域判别法：平稳； (4) 特征方程为: 2,1,0)2)(1(02212=-==-+=--λλλλλλ即由特征根判别法：非平稳； 11,13,12||12122不小于=->=+>=φφφφφ,平稳域判别法：非平稳。

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。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

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 ?=___________________________。

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

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。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 学院：专业班级：姓名：学号：装订线内不要答题

图2 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 -+=

时间序列分解Decompose

时间序列分解算法和d ecompose函数实现李思亮 55531469@https://www.360docs.net/doc/7a3974818.html, 目录时间序列分解算法和decompose函数实现 (1) 1 数据读入并生成时间序列 (2) 2 数据可视化 (4) 3 时间序列分解 (7)

在时间序列分析的过程中，往往需要对时间序列作出初步分析，本文主要采用R语言作为分析平台，从数据的读入，可视化图，分解（decompose）为趋势项，季节项，随机波动等角度对数据开展分析的几个案例。最后对分解算法作出初步描述并探讨其预测预报中的潜在应用。本文的数据和部分内容主要采用https://www.360docs.net/doc/7a3974818.html,/en/latest/中的内容，感兴趣的读者可以参考。 1 数据读入并生成时间序列对于数据分析来讲，数据读入是一个比较关键的步骤。常用的数据读入函数有scan，read.table 等。下面列举了几种常见的数据。首先是https://www.360docs.net/doc/7a3974818.html,/tsdldata/misc/kings.dat，中包含了英国国王的寿命从William开始，数据来源（Hipel and Mcleod, 1994）。 > kings <- scan("https://www.360docs.net/doc/7a3974818.html,/tsdldata/misc/kings.dat",skip=3) Read 42 items > kings [1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56 上述例子中，读入了连续42个公国国王的寿命并将其赋给变量‘kings’ 如果我们希望对读入数据开展分析，下一步就是将其转化为时间序列对象（时间序列类），R提供了很多函数用于分析时间序列类数据。可以使用ts函数将变量转化为时间序列类。 > kingsts <- ts(kings) > kingsts Time Series: Start = 1 End = 42 Frequency = 1 [1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56 对于上述数据操作的好处是将数据转化为特定的“时间序列类”便于我们使用R中的函数分析数据。有时候我们会按照一定的时间周期来收集数据，这个周期可能是季度，月，日，小时，分。在大数据时代，有些情况下的数据是按照秒来采集收集。这种情况下，我们需要对数据的周期或频率进行设置。这里采用ts函数中的frequency参数可以实现这种功能。比方说，若按1年为一个周期，我们的月度时间

时间序列分解法

什么是时间序列分解法时间序列分解法是数年来一直非常有用的方法,这种方法包括谱分析、时间序列分析和傅立叶级数分析等。时间序列分解模型时间序列y可以表示为以上四个因素的函数，即： Y t = f(T t,S t,C t,I t) 时间序列分解的方法有很多，较常用的模型有加法模型和乘法模型。加法模型为：Y t = T t + S t + C t + I t 乘法模型为：时间序列的分解方法（1）运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化，得到序列TC。然后再用按月（季）平均法求出季节指数S。（2）做散点图，选择适合的曲线模型拟合序列的长期趋势，得到长期趋势T。（3）计算周期因素C。用序列TC除以T即可得到周期变动因素C。（4）将时间序列的T、S、C分解出来后，剩余的即为不规则变动，即：

时间序列的模式时间序列一般包括四类因素，长期趋势因素、季节变动因素、循环变动因素和不规则变动因素。四种因素的组合形式一般有以下几类, 其中记Xt为时间序列的全变动；Tt为长期趋势；St为季节变动；Ct为循环变动；It为不规则变动，它总是存在着的。 1）乘法模式，其中， a) X t与T t有相同的量纲，S t为季节指数，C t为循环指数，两者皆为比例数； b) c) I t是独立随机变量序列，服从正态分布。 2）加法模式X t = T t + S t + C t + I t 这种形式要求满足条件： a) X t，T t，S t，C t，I t均有相同的量纲； b) ,k为季节性周期长度； c) I t是独立随机变量序列，服从正态分布。 3) 混合模式

a) X t与T t，C t，I t有相同的量纲，St是季节指数，为比例数； b) c) I t是独立随机变量序列，服从正态分布。时间序列分解法试图从时间序列中区分出这四种潜在的因素，特别是长期趋势因素(T)、季节变动因素(S)和循环变动因素(C)。显然，并非每一个预测对象中都存在着T、S、C这三种趋势，可能是其中的一种或两种。一个具体的时间序列究竟由哪几类变动组合，采取哪种组合形式，应根据所掌握的资料、时间序列及研究目的来确定。时间序列分解法各因素的确定分解法的基础是容易理解而且直观的。不过最重要的是它为预测和检验提供了独特和非常有用的资料。我们用一个例题来说明各个因素分解的步骤。设有某产品十二年（91年－02年）的季度销售额数据。见表4.3中的第二列，共有48个数据。如果将这些数据画在图上（图.1），可以看出有明显的长期趋势和季节变动。利用分解法，假设这48个数据可表示为。这里X t是这些原始数据，通过分析原始数据X来确定T、C、S（剩下的为I）。

计量经济学期末试题

一、判断正误（20分） 1. 随机误差项i u 和残差项i e 是一回事。（ F ） 2. 给定显著性水平a 及自由度，若计算得到的t 值超过临界的t 值，我们将接受零假设（ F ） 3. 利用OLS 法求得的样本回归直线t t X b b Y 21? +=通过样本均值点),(Y X 。（ T ） 4. 判定系数ESS TSS R =2 。（ F ） 5. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（ F ） 6. 双对数模型的2 R 值可以与对数线性模型的相比较，但不能与线性对数模型的相比较。（ T ） 7. 为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有m 类，则要引入m 个虚拟变量。（ F ） 8. 在存在异方差情况下，常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差。（ T ） 9. 识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。（ T ） 10. 如果零假设H 0：B 2=0，在显著性水平5%下不被拒绝，则认为B 2一定是0。（ F ）六、什么是自相关杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么（15分）解：自相关，在时间（如时间序列数据）或者空间（如在截面数据中）上按顺序排列的序列的各成员之间存在着相关关系。在计量经济学中指回归模型中随机扰动项之间存在相关关系。用符号表示： ()j i u u E u u j i j i ≠≠=0 ),cov( 杜宾—瓦尔森检验的前提条件为：（1）回归模型包括截距项。（2）变量X 是非随机变量。（3）扰动项t u 的产生机制是表示自相关系数）,11(1≤≤-+=-ρρt t t v u u 上述这个描述机制我们称为一阶自回归模型，通常记为AR(1)。（4）在回归方程的解释变量中，不包括把因变量的滞后变量。即检验对于自回归模型是不使用的。杜宾—瓦尔森检验的步骤为： (1)进行OLS 的回归并获得e t 。 (2)计算d 值。 (3)给定样本容量n 和解释变量k 的个数，从临界值表中查得d L 和d U 。

时间序列分解结果

在随机时间序列分析中，为简便起见，我们假定时间序列主要由趋势项（T）、季节项（S）和随机项（R）构成。 # 读入数据，画曲线图 > sales <- read.csv(file = "sales.csv",header = TRUE) > head(sales) > plot(sales$t,sales$Y,type = "l") 观察这幅图形，可以看出有明显的长期趋势和季节变动。利用分解法，假设这48个数据可表示为：，Yt代表实际销售额

度。长期趋势的分解用时间回归法，在同一图中画出趋势项目、季节项和随机项的数据图，如下： decompose()函数主要用来做季节指数分解，figure项即指季节指数。同时也返回原始数据，以及MA算法的结果；trend趋势项使用光滑移动平均法求得，它包含了长期趋势T 和周期变动因素C，之前用回归法求得长期趋势T，利用此函数的返回值Trend即可求得周期变动因素C；Random即为不规则变动。此函数的基本结构： Additive: xt = Trend + Seasonal + Random Multiplicative: xt = Trend * Seasonal * Random > sales1 <- ts(sales[,2],start = 1,frequency = 4) # 季节变动趋势分解 > m <- decompose(sales1,type = "multiplicative") > plot(m) > m$x Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2003 3017.60 3043.54 2094.35 2809.84 2004 3274.80 3163.28 2114.31 3024.57 2005 3327.48 3493.48 2439.93 3490.79 2006 3685.08 3661.23 2378.43 3459.55 2007 3849.63 3701.18 2642.38 3585.52 2008 4078.66 3907.06 2828.46 4089.50 2009 4339.61 4148.60 2916.45 4084.64 2010 4242.42 3997.58 2881.01 4036.23 2011 4360.33 4360.53 3172.18 4223.76 2012 4690.48 4694.48 3342.35 4577.63 2013 4965.46 5026.05 3470.14 4525.94 2014 5258.71 5189.58 3596.76 3881.60

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+=

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 ?=___________________________。

第七章时间序列分析

第七章时间序列分析一、单项选择题 1．某地区1990—1996年排列的每年年终人口数动态数列是（）。 A、绝对数动态数列 B、绝对数时点数列 C、相对数动态数列 D、平均数动态数列 2．某工业企业产品年生产量为20 万件，期末库存5.3万件，它们（）。 A、是时期指标 B、是时点指标 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 3．间隔相等的不连续时点数列计算序时平均数的公式为（）。 4．某地区连续4 年的经济增长率分别为8.5%，9%，8%，9.4%，则该地区经济的年平均增长率为（）。 5．某工业企业生产的产品单位成本从2005年到2007年的平均发展速度为98%，说说明该产品单位成本（）。 A、平均每年降低2% B、平均每年降低1% C、2007 年是2005 年的98% D、2007年比2005年降低98% 6．根据近几年数据计算所的，某种商品第二季度销售量季节比率为1.7，表明该商品第二季度销售（）。 A、处于旺季 B、处于淡季 C、增长了70% D、增长了170% 7．对于包含四个构成因素（T，S，C，I）的时间序列，以原数列各项数值除以移动平均值（其平均项数与季节周期长度相等）后所得比率（）。 A、只包含趋势因素 B、只包含不规则因素 C、消除了趋势和循环因素 D、消除了趋势和不规则因素 8．当时间序列的长期趋势近似于水平趋势时，测定季节变动时（）。 A、要考虑长期趋势的影响 B、可不考虑长期趋势的影响 C、不能直接用原始资料平均法 D、剔除长期趋势的影响 9．在对时间序列作季节变动分析时，所计算的季节比率是（）。

A、某一年月或季平均数相对于本年度序列平均水平变动的程度 B、某一年月或季平均数相对于整个序列平均水平变动的程度 C、各年同期（月或季）平均数相对于某一年水平变动的程度 D、各年同期（月或季）平均数相对于整个序列平均水平变动的程度 10.企业5月份计划要求销售收入比上月增长8％。实际增长12％，超计划完成程度为( )。A．103.70％B．50％C．150％D．3.7％ 11. 在时间数列的预测方法中，在作趋势外推时，若要配合指数曲线，所依据的样本资料的特点是（）。 A．定基发展速度大致相等B．环比发展速度大致相等 C．逐期增长量大致接近一个常数D．二级增长量大致接近一个常数 12.如果某商店销数额的逐期增长量每年都相等，则其各年的环比增长速度是（）。A．年年增长B．年年下降C．年年不变D．无法确定 13. 某种产品单位成本计划规定比基期下降3%，实际比基期下降3.5%，单位成本计划完成程度相对指标为（）。 A．116.7% B．100.5% C．85.7% D．99.5% 14.发展速度的计算方法为（）。 A．报告期水平与基期水平之差B．报告期水平和基期水平相比 C．增长量与基期水平之差D．增长量与基期水平相比 15.计算平均发展速度，实际上只与数列的（）有关。 A．最初水平B．最末水平C．中间各期水平D．最初水平和最末水平 16、下列动态指标中，不可以取负值的指标有（）。 A、增长量 B、平均发展速度 C、增长速度 D、平均增长速度 17、某省2001年一2005 年按年排列的每人分摊粮食数量的时间数列是( )。 A．绝对数的时期数列B．绝对数的时点数列 C．相对数时间数列D．平均数时间数列二、填空题 1．时间序列按其所排列指标的表现形式不同，可分为绝对指标时间序列、相对指标时间序列和___________。 2．求间隔相等的间断的时点数列的序时平均数，其计算公式为__________。 3．只有当时间序列没有明显的_______时，用简单平均法进行季节因素分析才比较适宜。4．__________适用于对存在明显的长期趋势的时间序列进行季节因素分析。 5．用乘法模型测定时间数列中的季节变动，各月的季节变动之和应等于_______。 6．水平法平均发展速度仅受_________和________的影响，而不受__________的影响7．某企业9 月份计划要求成本降低5%，实际降低8%，则计划完成程度为（）。 8、环比发展速度与定基发展速度之间的关系是________；增长速度与发展速度之间的关系是________；平均发展速度与定基发展速度的的关系是________. 9、某高新技术开发区现有人口11 万，有8 家医院(其病床数合计为700 床)，则该开发区的每万人的病床数为63.636。这个指标属于________。 10、时间序列分析的目的是______________________________________。 11、时间序列的影响因素包括______________________________________。三．判断题 1．移动平均的平均项数越大，则它对数列的平滑休匀作用越强。（） 2．季节比率说明的是各季节相对差异。（） 3．运用季节指数进行预测时的假设前提是预测年份的季节性变化形态基本保持不变（）

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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 120分钟一、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 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___________。教务处填写：

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)：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 ?=___________________________。三、（15分）设{}t ε为正态白噪声序列，()()2t t 0,E Var εεσ==，时间序列}{t X 来自试检验模型的平稳性与可逆性。

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学习-----好资料浙江农林大学 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

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