《应用时间序列分析》考试方案
人大版应用时间序列分析(第5版)习题答案
第一章习题答案略第二章习题答案2.1答案：（1）不平稳，有典型线性趋势（2）1-6阶自相关系数如下（3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图2.2答案：（1）不平稳（2）延迟1-24阶自相关系数（3）自相关图呈现典型的长期趋势与周期并存的特征2.3答案：（1）1-24阶自相关系数（2）平稳序列（3）非白噪声序列2.4计算该序列各阶延迟的Q统计量及相应P值。
由于延迟1-12阶Q统计量的P值均显著大于0.05，所以该序列为纯随机序列。
2.5答案（1）绘制时序图与自相关图（2）序列时序图显示出典型的周期特征，该序列非平稳（3）该序列为非白噪声序列2.6答案（1）如果是进行平稳性图识别，该序列自相关图呈现一定的趋势序列特征，可以视为非平稳非白噪声序列。
如果通过adf检验进行序列平稳性识别，该序列带漂移项的0阶滞后P值小于0.05，可以视为平稳非白噪声序列（2）差分后序列为平稳非白噪声序列2.7答案（1）时序图和自相关图显示该序列有趋势特征，所以图识别为非平稳序列。
（2）单位根检验显示带漂移项0阶延迟的P值小于0.05，所以基于adf检验可以认为该序列平稳（3）如果使用adf检验结果，认为该序列平稳，则白噪声检验显示该序列为非白噪声序列如果使用图识别认为该序列非平稳，那么一阶差分后序列为平稳非白噪声序列2.8答案（1）时序图和自相关图都显示典型的趋势序列特征（2）单位根检验显示该序列可以认为是平稳序列（带漂移项一阶滞后P值小于0.05）（3）一阶差分后序列平稳第三章习题答案 3.10101()0110.7t E x φφ===--（） 221112() 1.96110.7t Var x φ===--（） 22213=0.70.49ρφ==（）12122221110.490.7=0110.71ρρρφρρ-==-（4） 3.21111222211212(2)7=0.515111=0.30.515AR φφφρφφφρφρφφφ⎧⎧⎧=⎪=⎪⎪⎪--⇒⇒⎨⎨⎨⎪⎪⎪=+=+⎩⎩⎪⎩模型有：,2115φ=3.312012(1)(10.5)(10.3)0.80.15()01t t t t t tt B B x x x x E x εεφφφ----=⇔=-+==--,22121212()(1)(1)(1)10.15=(10.15)(10.80.15)(10.80.15)1.98t Var x φφφφφφ-=+--+-+--+++=（）1122112312210.83=0.70110.150.80.70.150.410.80.410.150.70.22φρφρφρφρφρφρ==-+=+=⨯-==+=⨯-⨯=（） 1112223340.70.15=0φρφφφ====-（）3.41211110011AR c c c c c ⎧<-<<⎧⎪⇒⇒-<<⎨⎨<±<⎪⎩⎩（） （）模型的平稳条件是 1121,21,2k k k c c k ρρρρ--⎧=⎪-⎨⎪=+≥⎩（） 3.5证明:该序列的特征方程为：320c c λλλ--+=，解该特征方程得三个特征根：11λ=，2λ=3λ=无论c 取什么值，该方程都有一个特征根在单位圆上，所以该序列一定是非平稳序列。
应用时间序列分析考试重点
且
1 1 ， 2 1
，可以导出
2 12
<1,
1 2 = 12 1 2
模型的可逆性：
=
1 (1 1 )(1 2 ) <1, 1 2 = 12 1 2 = 1 (1 1 )(1 2 ) <1, 即 为 平 稳 域 。 3 、 MA
1、时间序列：按时间顺序排列的一组随机变量。2、平稳性：序列所有的统计性质都不随着时间的推移而变化时，叫严平稳； 当一个时间序列满足均值为常数，且自协方差函数只与时间长度有关时，叫弱平稳。3、随机过程：是一连串随机事件动态关系 的定量描述。4、白噪声序列：也叫纯随机序列，各项之间没有任何相关关系，且存在方差齐性，服从正态分布，最简单的平稳 序列。5、随机游走：是非平稳的，未来的发展趋势无法预测。6、单整与协整：单整是指时间序列显著平稳，不存在单位根， 则称序列为零阶单整序列；协整是指几个时间序列本身是非平稳的，但具有长期均衡关系，以它们建立的回归模型的残差序列 是平稳的，称这几个时间序列存在协整关系。二、方法、重要模型与公式 1、AR 模型的平稳性检验：a、特征根判别或特征系数判别：所
模 型 model:
，
2 2
2
2 1 12 22
Ex t
，
k 0, k 3 （3）ARMA
0
，自协方差函数：
xt 0 1 xt 1 ... p xt p t 1 t 1 2 t 2 .... q t q
，
可逆 4、ARMA 模型（1） AR 模型：model: xt 0 1 xt 1 2 xt 2 .... p xt p t 性质：均值
中 心 化 后 为 0 方 差 ： AR(p) ：
《应用时间序列分析》期末上机实践报告
得分《应用时间序列分析》期末上机实践报告课程名称：应用时间序列分析《应用时间序列分析》期末课程上机报告要求六、（30分）实践题（另交3-10页的题目、程序和答案纸）要求：系统复习各章上机指导的相关内容，从问题出发，解决三个具体时间序列数据的分析处理全过程（包含：1、数据的背景和拟用到的处理方法，提供可以独立运行的SAS程序，程序的主要运行结果和结果的解读；2、每个学生都必做ARIMA过程的较完整运用，包括数据的输入、输出，时序图、自相关图、偏相关图，并建立成功的拟合模型；3、自由选择其它两个数据和用到自己熟悉的时间序列分析程序过程的处理方法（如趋势拟合、X11、GARCH模型等），但尽量不要三题都用同一个方法）。
、ARIMA模型数据来源：《应用时间序列分析》第5章习题5已知1867-1938年英国（英格兰及威尔士）绵羊的数量如表1所示（行数据），运用时间序列模型预测未来三年英国的绵羊数量。
2203236022542165202420782214229222072119 2119213721321955178517471818190919581892 19191853186819912111 21191991185918561924 1892191619681928189818501841182418231843 188019682029199619331805171317261752 1795 1717164815121338138313441384148415971686 17071640161116321775185018091653164816651627 1791（1）确定该序列的平稳性。
（2）选择适当模型，拟合该序列的发展。
（3）利用拟合模型预测1939-1945年英国绵羊的数量(1)平稳性检验建立临时数据集IhfOl data IhfOl;in put x@@; difx=dif(x);y=log(x); t=_n_； cards;220323602254216520242078 221422922207211921192137 213219551785174718181909 195818921919185318681991211121191991185918561924 189219161968192818981850184118241823184318801968 202919961933180517131726 175217951717164815121338 138313441384148415971686 170716401611163217751850 180916531648166516271791proc gplot data=lhf01;plot x*t difx*t y*t;symbol c=red i=joi n v=star; run;proc arima;iden tify var=x;run;输出时序图显示这是一个典型的非平稳序列。
应用时间序列分析第4章答案
河南大学:姓名:汪宝班级:七班学号:1122314451 班级序号:685:我国1949年－2008年年末人口总数(单位:万人)序列如表4－8所示(行数据)．选择适当的模型拟合该序列的长期数据，并作5期预测。
解：具体解题过程如下：（本题代码我是做一问写一问的）1:观察时序图:data wangbao4_5;input x@@;time=1949+_n_-1;cards;54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 6282864653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 7049972538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 8717789211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988130756 131448 132129 132802;proc gplot data=wangbao4_5;plot x*time=1;symbol1c=black v=star i=join;run;分析:通过时序图,我可以发现我国1949年－2008年年末人口总数(随时间的变化呈现出线性变化.故此时我可以用线性模型拟合序列的发展．X t=a+b t+I t t=1,2,3,…,60E(I t)=0,var(I t)=σ2其中，I t为随机波动；X t=a+b就是消除随机波动的影响之后该序列的长期趋势。
2:进行线性模型拟合：proc autoreg data=wangbao4_5;model x=time;output out=out p=wangbao4_5_cup;run;proc gplot data=out;plot x*time=1 wangbao4_5_cup*time=2/overlay ;symbol2c=red v=none i=join w=2l=3;run;分析：由上面输出结果可知：两个参数的p值明显小于0.05，即这两个参数都是具有显著非零，4：模型检验又因为Regress R-square=total R-square=0.9931,即拟合度达到99.31%所以用这个模型拟合的非常好。
《应用时间序列分析》教学大纲
《应用时间序列分析》课程教学大纲课程代码：090541040课程英文名称：Applied Time Series Analysis课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：应用统计学专业大纲编写时间： 2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业必修课。
时间序列分析是应用统计学业的一个重要分支，是利用随机方法分析随机时间变化的随机数据序列的统计规律性，其内容包括构建模型，参数估计及最佳预测与控制等。
时间序列分析在经济学、社会科学领域以及自然科学领域均得到了十分广泛的和。
课程是为使学生掌握时间序列分析的基本知识和基本方法，培养学生运用时间序列分析的知识和方法来分析、拟合及预报时间序列的基本能力，并为实际问题的解决提供有效的方法。
学好时间序列分析已成为对统计学专业本科生的基本要求，同时也将为学生后续的学习与实践打下重要的基础。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1．基本知识：掌握时间序列分析的基本原理，基本模型。
2．基本方法：利用时间序列的基本原理和模型，分析的基本方法。
3．基本技能：要求学生能在真实案例中了解时间序列分析的常用软件。
（三）实施说明1．教学方法：为了从统计学的整体上更好地认识和把握时间序列分析的基本原理、主要方法、应用技术和重要意义，教学中应注意思想方法的解释和学生基础情况的把握，处理好抽象与具体，收集与整理、描述与数据分析，理论与实践的关系。
采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性，培养学生的创新能力。
2．教学手段：本课程从技术与应用出发，在教学中采用CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
（四）对先修课的要求本课的先修课程：概率论与数理统计。
要求学生取得概率论与数理统计课程学分。
应用时间序列分析习题答案解析
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(221 +++=-=-229608.149.011)(εεσσ=-=t x Var49.00212==ρφρ 022=φ3.2 解：对于AR （2）模型：⎩⎨⎧=+=+==+=+=-3.05.02110211212112011φρφρφρφρρφφρφρφρ 解得：⎩⎨⎧==15/115/721φφ3.3 解：根据该AR(2)0)(=t x E3.4 解：原模型可变形为：由此可知c即当－1<c<0时，该AR(2)模型平稳。
应用时间序列分析课程设计.
课程设计报告课程：应用时间序列分析学号：姓名：班级：教师：《应用时间序列分析》课程设计指导书一、课程设计的目的随着社会经济的不断发展，越来越多的集体甚至个人都参与到股票的投资当中，希望在保值的前提下使得财富增值。
但因股票的波动性和风险性，因而股市中股票价格的形成机制是个很具吸引力的研究课题。
时间序列分析是预测股票价格走势的方法之一，应用数理统计方法加以处理，以预测股价未来的走势。
课程设计运用专业课程《应用时间序列分析》的知识，对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日收盘情况运用minitab统计软件对数据进行分析，时序图和自相关图的平稳性检验，对原序列进行差分运算，再对差分序列进行平稳性检验，然后对平稳厚的差分序列进行白噪声检验，对平稳非白噪声差分序列的ARIMA模型拟合，模型检验，以及模型预测。
二、设计名称：青岛海尔股票收盘价的分析与预测三、设计要求对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456个数据，建立模型模型，并对其后五日收盘价格进行预测。
四、设计过程1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是否平稳；2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳；3、利用单位根检验方法，判别序列的平稳性；4、模型识别。
根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点，判别模型属于哪种类型；5、参数估计。
根据选定的模型类别进行模型的参数估计；6、进行相应的检验。
包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数的显著性检验；残差的白噪声检验等；7、模型优化。
对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化选择；9、预测。
应用所建立的模型，进行未来5期的预测；10、模型的评价。
应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评价。
11、撰写设计报告。
报告一律要求用Word文档纂写,内容及要求见指导书。
五、设计细则六、说明课程设计任务书姓名学号班级课程名称应用时间序列分析课程性质专业必修设计时间2013年12月8 日——2013 年12 月20日设计名称青岛海尔股票收盘价的分析与预测设计要求对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456个数据，建立模型模型，并对其后五日收盘价格进行预测。
应用时间序列分析实验手册
应用时间序列分析实验手册时间序列分析是分析和预测时间序列数据的一种重要方法。
它可以用来研究时间序列数据中的趋势、季节性、周期性和随机性等特征，并通过建立适当的时间序列模型来对未来的数据进行预测。
为了进行时间序列分析，需要按照一定的步骤进行实验。
下面是一个应用时间序列分析的实验手册，它包括了以下几个步骤：1. 收集数据：首先需要收集时间序列数据。
时间序列可以是连续的，比如每天、每周或每月的数据，也可以是离散的，比如每小时或每分钟的数据。
数据可以来自不同的来源，如统计局、公司、网站等。
2. 数据预处理：在进行时间序列分析之前，需要对数据进行预处理。
预处理的目的是去除异常值、平滑数据、填补缺失值等。
常用的预处理方法包括平滑法、插值法、滤波法等。
3. 数据可视化：在进行时间序列分析之前，需要对数据进行可视化。
可以使用折线图、柱状图、散点图等方法展示时间序列数据的趋势和季节性。
4. 应用时间序列模型：时间序列模型是用来描述时间序列数据的数学模型。
常用的时间序列模型包括平稳ARMA模型、非平稳ARIMA模型、指数平滑模型等。
根据数据的不同特点选择合适的模型。
5. 模型诊断：在应用时间序列模型后，需要对模型进行诊断。
诊断的目的是检查模型的拟合程度和预测能力。
常用的诊断方法包括残差分析、模型的稳定性检验等。
6. 模型预测：基于已建立的时间序列模型，可以对未来的数据进行预测。
预测的方法包括单步预测、多步预测、滚动预测等。
7. 模型评估：在进行时间序列预测之后，需要对预测结果进行评估。
常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差、相对误差等。
评估结果可以用来评估模型的预测准确性和稳定性。
总结：时间序列分析是一种重要的数据分析方法，可以用来研究和预测时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特征。
通过按照上述步骤进行实验，可以有效地应用时间序列分析方法，提高对时间序列数据的理解和预测能力。
8. 趋势分析：在时间序列分析中，趋势是指数据中的长期变化。
应用时间序列分析实验报告
图16对数序列Lnyt差分后偏自相关图
偏自相关图显示该序列1阶截尾的性质，所以考虑用AR(1)模型拟合lnyt1阶差分后序列。考虑到前面已经进行的1阶差分运算，实际上是用 模型拟合原序列。对序列拟合 模型，模型参数及模型的显著性检验如图17、18所示。
显然，这两个序列的ADF检验结果与根据时序图得到的直观判断完全一致
2．对 分别拟合模型（提示：建立ARIMA模型）；
对我国出口对数序列lnxt和进口对数序列lnyt绘制时序图，如图4所示。
图4我国出口总额Xt、进口总额yt取对数时序图
图4中，黑色线代表我国出口对数序列lnxt，红色线代表我国进口对数序列lnyt。时序图显示这两个对数序列有显著的上升趋势，为典型的非平稳序列。同时时序图显示这两个序列具有某种同变关系。
图31对数序列Lnyt拟合效果图
说明：图中，星号为序列观察值；曲线为拟合值。
从图可以直观地看出该ARIMAX模型对原序列的拟合效果良好。
将序列拟合值yt和序列观察值yt联合作图，如图32所示。
图32 yt拟合效果图
(二)P155页：第3题（乘积季节模型）
1.绘制序列时序图。绘制时序图，如图1所示（程序见附录1）。
图1美国月度事故死亡人数序列时序图
时序图显示该序列具有以年为周期的季节效应。
2.差分平稳化：对原序列作1阶12步差分，希望提取原序列季节效应，差分后序列时序图如图2所示。
图2美国月度事故死亡人数1阶12步差分后序列时序图
图28模型参数显著性检验，无常数项
考察残差序列白噪声检验结果，如图29所示。
《应用时间序列分析》实验大纲
《时间序列分析》实验课程教学大纲一、课程基本信息课程名称：时间序列分析英文名称： Time Series Analysis课程性质：专业基础课课程属性：非独立设课适用专业：统计学学时学分：（1）课程总学时：72；课程总学分：4 ；实验课总学时：18；实验总学分：1开设学期：第六学期先修课程：统计学二、课程简介《时间序列分析》是师范院校统计专业的一门专业基础课，是统计学中的一个非常重要的分支。
该实验课程主要介绍了用R软件实现时间序列分析的主要方法和思想，是以概率论与数理统计为基础，在理解时间序列分析的基本原理的前提下，动手对时间序列数据进行分析和统计推断。
时间序列分析在自然科学、管理科学和金融等领域应用十分广泛，而实验课作为对培养学生统计软件的操作能力和对时间序列分析方法的实际应用，更是不可或缺的一部分。
三、实验课程目的与要求学习本门课程的目的：通过实验培养学生总体上了解时间序列分析的基本思想以及掌握时间序列分析方法并建立时间序列模型的步骤，能用模型对实际问题进行分析和预测，掌握用R统计软件实现时间序列分析方法的技能，达到利用统计软件用时间序列的方法和思路解决实际问题的目的；学习本门课程的要求：要求学生理解时间序列分析的基本原理和实验原理及实验方案，掌握正确操作R统计软件的规程；掌握时间序列数据的预处理的方法；掌握平稳时间序列模型（AR、MA、ARMA）的建模过程、估计和检验以及预测；掌握非平稳时间序列模型（ARIMA、ARCH、GARCH）的建模过程、估计、检验和预测的方法；掌握多元时间序列模型的建模及检验过程。
四、考核方式根据实验各阶段的完成情况，按等级评定成绩：A、B、C、D。
其中：实验过程及完成情况占实验成绩的70%、实验报告占实验成绩的30%。
即实验成绩=实验过程及完成情况*70%+实验报告*30%其中：A=100、B=80、C=60、D：小于60五、实验项目、学时分配情况（黑体，小四）六、实验内容实验一、R软件的简单操作技巧目的要求：熟悉R软件的操作界面；掌握R的简单编程方法；掌握用R创建时间序列R数据集的方法；对时间序列数据集的处理。
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 ˆ和移动平均阶数q ˆ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。
（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 ）。
应用时间序列习题(含答案)
应用时间序列习题(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 5%6.58B 5%6.158C 6%6.58 D6%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．B 10．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-1E 平均发展速度×平均增长速度=14．下列计算增长速度的公式正确的有( )A%100⨯=基期水平增长量增长速度 B %100⨯=报告期水平增长量增长速度C 增长速度= 发展速度—100％D %100⨯-=基期水平基期水平报告期水平增长速度E %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( )A1231201-⨯⨯⨯⨯=n n a a a a a a a a nx B 0a a n x n =C1a a nx n= D n R x = En x x ∑=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-18．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1．BDE 2．BD 3．BC 4．ACD 5．ABD 6．ACE 7．AE 8．ACD 9．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。
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著的性质：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。
应用时间序列分析 第4章
month=_n_;cards;0.982 0.943 0.920 0.911 0.925 0.951 0.929 0.940 1.009 1.054 1.100 1.335 ;proc gplot data=example4_7_3; /*画季节指数图*/plot jjzs*month;symbol c=black v=diamond i=join;run;proc gplot data=sasuser.aa; /*画消除季节影响后的序列x1时序图*/plot x1*t;symbol c=black v=circle i=none;run;proc autoreg data=sasuser.aa; /* 对序列x1进行线性拟合*/model x1=t;output predicted=x2 out=results;run;proc gplot data=results; /*画线性趋势拟合图*/plot x1*t=1 x2*t=2/overlay;symbol1c=black v=circle i=none;symbol2c=red v=none i=join;run;proc gplot data=sasuser.bb; /*画残差图*/plot z*t;symbol c=red v=circle i=none;run;proc arima data=sasuser.bb; /*残差序列的检验、建模及预测*/identify var=z nlag=8minic p= (0:5) q= (0:5);run;estimate p=1;run;estimate p=1 noint;run;forecast lead=12id=t out=out;run;proc gplot data=; /*观察值序列x和预测值序列yc联合作图*/plot x*t=1 yc*t=2/overlay;symbol1c=black v=star i=none;symbol2c=red v=none i=join;run;【结果及分析】2、选择拟合模型：根据数据资料，算出该序列的月度季节指数如表从图3-2可以直观地看出每年的第四季度是我国社会消费品零售旺季(该季度的指数值明显大于1)，而前三个季度的季节指数在1附近，销售情况起伏不大，所以该序列有明显的季节效应。
时间序列分析课程考核大纲
时间序列分析课程考核大纲一、适应对象修读完本课程规定内容的信息与计算科学专业的学生。
二、考核目的本课程主要考核评价学生对时间序列分析方法的基本概念、基础知识、基本理论的掌握情况，考核学生能否正确掌握时间序列分析方法，并考查学生理论联系实践，运用理论和方法并使用相关软件解决实际问题的能力。
三、考核形式与方法考核形式分为平时考查与期末考试，平时考查主要针对学生完成作业与考勤，作业评阅分A、B、C三等，考勤主要针对无故旷课；期末考试为开卷，考试时间为IOO分钟。
四、课程考核成绩构成期评成绩=平时考查成绩(30%) +期末开卷考试(70%)。
平时考查成绩采用扣分制，考勤与作业各占平时成绩的60%和40%；满勤及每次作业在B等以上可评定为满分100分；缺勤1课时扣3分，缺勤累计最多扣60分，缺交作业一次扣5分，缺交作业累计最多扣40分。
五、考核内容与要求第1章时间序列分析简介考核内容：时间序列的定义，时间序列分析方法。
考核要求：理解时间序列的定义。
第2章时间序列的预处理考核内容：平稳性检验，纯随机性检验。
考核要求：掌握时间序列的均值、自协方差函数和自相关系数的概念和性质；理解并掌握严平稳、宽平稳的定义、意义以及二者的关系；掌握宽平稳的判别方法；理解白噪声序列的定义及判别方法。
第3章平稳时间序列分析考核内容：方法性工具，ARMA模型的性质，平稳序列建模，序列预测。
考核要求：掌握线性差分方程的定义、通解的结构；重点掌握常见AR(I)模型和AR(2)模型；重点掌握MA(I)序列和MA(2)序列的自协方差函数和偏相关系数；了解AR(P)序列和MA(q)序列的对偶关系；掌握自回归滑动平均(ARMA(P,q))模型和自回归滑动平均(ARMA(P,q))序列的概念及其自协方差函数的性质；重点掌握ARMA(1,1)序列的自协方差函数和偏相关系数；掌握平稳序列的建模方法和参数估计方法。
第4章非平稳序列的随机分析考核内容：时间序列的分解，差分运算，ARIMA模型，残差自回归模型，异方差的性质，方差齐性变换，条件异方差模型。
《应用时间序列分析》习题集
9
1760.1 2022.2 2441.1 2908 3663.74 3703.1 4011.1 4536.84
10 1789.5 2045.1 2502.6 2911.8 3753.38 3810.7 4129.6 4718.91
11 1888.6 2069.2 2608.8 3101.3 3973.17 4091 4372.9 5034.94
5 0.05 11 0.02
6 0.01 12 0.05
2．表 2-1 数据是某公司在 2004-2007 年期间每月的销售量。
表 2-1
月份
2004 年
2005 年
2006 年
1
153
134
145
2
187
175
203
3
234
243
189
4
212
227
214
5
300
298
295
6
221
256
22
。
2．已知 ARMA（1，1）模型为： xt 0.6xt1 t 0.3t1 ，确定该模型的 Green 函数，使该模型可 以等份表示为无穷阶 MA 模型形式。 3．现有 201 个连续的生产记录，如表 3-1 所示。 表 3-1
77.8 88.1 81.1 83.4 76.8 79.8 73.5 75.5 73.2
220
7
201
237
231
8
175
165
174
9
123
124
119
10
104
106
85
11
85
87
67
12
78
《应用时间序列分析》课程教学大纲
《应用时间序列分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：课程名称：应用时间序列分析英文名称：Applied Time Series Analysis课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 统计学、应用统计学、数据科学与大数据技术专业本科生考核方式：考试先修课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计二、课程简介时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律，并预测未来的走势。
在日常生产生活中，时间序列比比皆是，目前时间序列分析方法广泛地应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。
作为数理统计学的一个分支，时间序列分析遵循数理统计学的基本原理，但由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得唯一的序列观察值，这种特殊性的数据结构导致时间序列分析又存在其非常特殊，自成的一套分析方法。
应用时间序列分析根据时序分析方法对各种社会、金融等现象进行认识分析，并使用时间序列分析的相关软件，具有较强的应用性和可操作性。
本课程主要介绍时间序列分析的基本理论和方法，包括AR 模型，MA 模型，ARMA 模型，单位根检验法，平稳序列的模型识别方法、模型检验、优化、预测，非平稳时序模型，无季节效应的非平稳序列分析，有季节效应的非平稳序列分析，包括因素分解理论、指数平滑预测模型等时间序列分析理论和方法。
其次，R语言不仅是一款统计软件，还是一个可以进行交互式数据分析和探索的强大平台，金融、经济、医疗、数据挖掘等诸多领域都基于R研发它们的分析方法。
在这个平台上，时间序列分析方法可以非常便捷地嵌入其他领域的研究中，成为各行业实务分析的基础方法。
最重要的一点是，由于R语言的开放性和资源共享性，它可以汇集全球R用户的智慧和创造力，以惊人的速度发展。
在R平台上，新方法的更新速度是以周为单位计算的，这是传统统计软件所无法比拟的。
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《应用时间序列分析》课程考试大纲
课程性质：专业限选课
总学时： 56
总学分： 3
开课学期：第5学期
适用专业：应用统计学专业
一、课程描述
《应用时间序列分析》作为统计学专业十分重要的专业限选课，在专业培养上有其特殊的地位，因为它是处理大量特殊结构数据的非常有效的一种统计方法，具有非常广泛的应用领域，通过这门课的学习，不仅要把前期的课程内容应用于其中，而且还要为后续的毕业实习、毕业论文打下坚实的理论和技术基础，提升统计学专业学生毕业后的就业能力。
二、考试内容及要求
第一章时间序列分析简介
1.了解时间序列的定义。
2.识记时间序列的基本性质。
3.了解时间序列的基本分析方法。
4.了解时间序列的应用软件介绍。
第二章时间序列的预处理
1.识记时间序列平稳性检验的定义和方法。
2.识记时间序列纯随机性检验的定义和方法。
3.熟练应用Eviews完成基本上机操作。
第三章平稳时间序列分析
1.了解平稳时间序列分析的方法性工具。
2.识记ARMA模型的性质。
3.熟练应用平稳序列完成建模过程。
4.熟练应用平稳序列进行预测。
5.熟练应用Eviews完成平稳序列建模的上机操作。
第四章非平稳序列的确定性分析
1.了解时间序列的分解方法。
2.了解确定性因素分解方法。
3.应用趋势分析的方法。
4.应用季节效应分析的方法。
5.应用综合分析的方法。
6.熟练应用Eviews完成非平稳序列建模的上机操作。
第五章非平稳序列的随机分析
1.识记差分运算方法。
2.应用ARIMA模型的方法。
3.应用残差自回归模型。
4.识记异方差的性质。
5.熟练应用Eviews完成非平稳序列的随机分析建模。
三、考试形式及要求
1.考试方式：考试类型分为小论文、笔试、出勤及课堂表现。
2.考试次数：期末总评成绩由平时考核成绩、阶段考核成绩和结课考核成绩三部分组成。
阶段考核方式为小论文，结课考核为开卷考试，平时作业5次，课堂出勤及课堂表现每节课统计。
3.记分方式：采用百分制计分方式。
4.课程总评成绩构成：平时考核占总成绩的25%、阶段考核占总成绩的25%、结课考核占总成绩的50%。
平时考核和阶段考核重点考核单元知识的重点和难点，强调对学生平时课下学习、自学能力、创新意识和学习态度的考核。
结课考核的内容涵盖教学大纲中的全部教学内容，并加强对学生应用软件解决实际问题能力的考核。
四、教材及主要参考书
1.选用教材：王燕编著，《应用时间序列分析（第二版）》，中国人民大学出版社，2011年.
2.参考书：易丹辉主编，《时间序列分析：方法与应用》，中国人民大学出版社，2011年.
3.必读书：马慧慧，《Eviews统计分析与应用》，电子工业出版社，2016年版.。