第22章时间序列分析思考与练习参考答案

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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。

时间序列分析各章奇数号习题参考答案-完整版

9
第六章
6.1 答：一、利用序列图进行判断二、利用样本自相关函数 k 进行平稳
性判断三、利用单位根检验进行判断
6.3 答：略
6.5 股价
38
24.32
39
23.1
40
23.7
10
第七章
7.1 参考答案：说明：因为时间序列 (1B)(1 B4)Xt (14B4)at ，
令
Wt (1 B4 )Xt ，则 (1B)Wt (14B4)at ，该模型是
2
函数，但对同一事物的变化过程独立地重复进行多次观测，所得的结果是不相同的，则称这
种变化过程为随机过程；从数学角度看，设 E 是随机试验，S 是它的样本空间，如果对于每一个 e∈S，我们总可以依某种规则确定一时间 t 的函数与之对应(T 是时间 t 的变化范围)，于是，对于所有的 e∈S 来说，就得到一族时间 t 的函数，我们称这族时间 t 的函数为随机过程，而族中每一个函数为这个随机过程的样本函数(或一次实现、现实)。
E
1j1i
(at
j
j0 i0
4at4 j )(atsi
4ats4i )
2(i 1
j
)
E
(at
j
at
s
i
a a 4 t j t s4i
a a 4 t 4 j t si
a a ) 2
4 t4 j ts4i
j0 i0
11
7.3 参考答案：B。选择 A 的差分是针对长期趋势，而且趋势通常为二次曲线的情形；
第九章
9.1 题参考答案：不正确。因为传递函数模型稳定的要求同时包含两个部分。其一要求传递函数部分的稳定性，其二要求干扰项部分的平稳

时间序列分析课后习题答案

时间序列分析课后习题答案TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】第9章时间序列分析课后习题答案第10章（1）30× 31.06×21.05= 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 1.07460/302n ==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：（2）年平均增长速度为1%)8.61(%)2.81(%)101(15555-+⨯+⨯+=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(343=+⨯+⨯+ 平均增长速度=%9892.91%12.25910=-（2）8.561%)61(5002=+⨯（亿元）（3）平均数∑====415.142457041j 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488.211193.0365.0ˆ11=⨯+=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（2）t T t ⨯+=63995.09625.8ˆ（3）趋势剔出法季节比例计算表（一）上表中，其趋势拟合为直线方程t T t ⨯+=63995.09625.8ˆ。

应用时间序列分析第三版王燕课后答案

1 1.3738
2 -0.8736
（2） | 2 | 0.3 1 ， 2 1 0.8 1 ， 2 1 1.4 1，模型平稳。
1 0.6
2 0.5
（3） | 2 | 0.3 1 ， 2 1 0.6 1 ， 2 1 1.2 1 ，模型可逆。
2、解：对于 AR（2）模型：
22 0
1 1 0 2 1 1 2 1 0.5 2 1 1 2 0 1 1 2 0.3
解得：
1 7 / 15 2 1 / 15
3、解：根据该 AR(2)模型的形式，易得： E ( xt ) 0 原模型可变为： xt 0.8xt 1 0.15xt 2 t
j
eT (3) G0 t 3 G1 t 2 G2 t 1 t 3 1 t 2 12 t 1
第二章 P34 1、（1）因为序列具有明显的趋势，所以序列非平稳。（2）样本自相关系数：
(k ) ˆk (0)
(x
t 1
nk
t
x )( x t k x )
t
(x
t 1
n
x) 2
1 n 1 x xt (1 2 20) 10.5 n t 1 20
(4)=17.25
(5)=12.4167
(6)=7.25
1 =0.85（0.85）
2 =0.7405（0.702）
3 =0.6214（0.556）
4 =0.4929（0.415） 5 =0.3548（0.280）
注：括号内的结果为近似公式所计算。（3）样本自相关图： Autocorrelation Partial Correlation . |*******| . |***** | . |**** . |*** . |**. . |* . . | . . *| . . *| . | | | | | | | . |*******| . *| . | . *| . . *| . . *| . . *| . . *| . . *| . . *| . | | | | | | |

人大版应用时间序列分析(第5版)习题答案

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。

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%6.58 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、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 Ba a nx n =C 1a a nx n= D nR x = E n 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-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1．BDE 2．BD 3．BC 4．ACD 5．ABD 6．ACE 7．AE8．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。

(精校版)时间序列分析试卷及答案

(完整word版)时间序列分析试卷及答案编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整word版)时间序列分析试卷及答案）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。

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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----=++++++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_____________。

【分享】应用时间序列分析课后答案

【分享】应用时间序列分析课后答案在学习应用时间序列分析这门课程时，课后答案对于我们巩固知识、检验学习成果以及发现自身的不足之处都具有重要的意义。

下面，我将为大家分享一下这门课程的课后答案，并结合答案对一些重点和难点问题进行分析和讲解。

首先，让我们来看看第一章的课后答案。

第一章主要介绍了时间序列分析的基本概念和方法，包括时间序列的定义、分类以及平稳性的概念等。

在课后习题中，有这样一道题：“请解释什么是时间序列，并举例说明。

”答案是：“时间序列是按时间顺序排列的一组数据。

例如，某地区每天的气温记录、股票市场每天的收盘价、某工厂每月的产量等都是时间序列。

”通过这道题，我们可以更清晰地理解时间序列的概念，并且能够将其与实际生活中的例子相结合，加深对知识的理解。

另一道题是：“判断一个时间序列是否平稳的方法有哪些？”答案为：“常见的方法有观察序列的均值、方差是否随时间变化；自相关函数是否只与时间间隔有关，而与时间起点无关等。

”这道题帮助我们掌握了判断时间序列平稳性的关键要点。

第二章主要讲解了时间序列的模型，如 AR 模型、MA 模型和ARMA 模型等。

比如，有这样一道习题：“请简述 AR(1)模型的表达式和特点。

”答案是：“AR(1)模型的表达式为 Xt ＝φXt-1 ＋εt，其中φ 为自回归系数，εt 为白噪声。

其特点是当前值主要由前一期的值和随机扰动项决定。

”通过这个答案，我们能够明确 AR(1)模型的数学形式和基本特征。

还有一道题是：“比较 AR 模型和 MA 模型的异同。

”答案从模型的表达式、参数含义、适用情况等方面进行了详细的比较，让我们对这两种模型有了更全面的认识。

第三章涉及时间序列的预测方法。

像“简述时间序列预测的基本步骤”这道题，答案是：“首先对时间序列进行平稳性检验和预处理；然后选择合适的模型进行拟合；接着对模型进行参数估计和诊断检验；最后利用模型进行预测。

”这个答案为我们提供了一个清晰的预测流程框架。

(完整版)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%6.58D 6%6.15810．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 n x K Ba a nx n =C1a a n x n = D nR x = En xx ∑=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答案1．BDE 2．BD 3．BC 4．ACD 5．ABD 6．ACE 7．AE8．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。

完整版时间序列习题含答案

、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（）58.6% B 5158.6% C 658.6% D 6158.6%A 510 .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 . C2 . B3 . C4 . B5 . C6 . C7 . A8 . A9 . 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（）E 平均发展速度X 平均增长速度=14 •下列计算增长速度的公式正确的有（）C 增长速度=发展速度一100%5 •采用几何平均法计算平均发展速度的公式有a n "a ，D•某公司连续五年的销售额资料如下:时间第一第二第三第四第五年年年年年销售额 100011001300 13501400（万元）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增长速度A增长量基期水平100%增长速度增长量报告期水平100%增长速度D报告期水平基期水平基期水平100%增长速度E报告期水平基期水平100%n a ,去比 a g a 1 a 2a n a n 1x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答案1. BDE2. BD 3 . BC 4 . ACD 5. ABD 6. ACE 7. AE8. 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。

时间序列分析方法智慧树知到课后章节答案2023年下哈尔滨工业大学

时间序列分析方法智慧树知到课后章节答案2023年下哈尔滨工业大学哈尔滨工业大学第一章测试1.英国的工业革命所进行的时间是（）。

A:18世纪70年代到19世纪中期 B:18世纪60年代到19世纪上半期 C:18世纪60年代到18世纪末 D:18世纪30年代到18世纪末答案:18世纪60年代到19世纪上半期2.时间序列通常会受到哪些因素的影响（）。

A:长期趋势 B:循环波动 C:季节变化 D:随机波动答案:长期趋势;循环波动;季节变化;随机波动3.时间序列分析有助于比较两个或多个序列。

（）A:错 B:对答案:错4.可以应用时间序列模型准确地通过对历史数据分析预测未来发生的结果。

（）A:错 B:对答案:错5.时间序列往往呈现某种趋势性或出现周期性变化的现象。

（）A:错 B:对答案:对6.平稳时间序列差分后还是平稳时间序列。

（）A:错 B:对答案:对7.时间序列分析有助于了解企业的行为。

（）A:对 B:错答案:对8.一个时间序列的年度数据包含长期和周期性变化。

（）A:错 B:对答案:对9.在计算年度数据的季节性指数时，删除最高和最低的实际滑动平均，减少了季节性变化。

（）A:错 B:对答案:错10.一个时间序列的变化模式每年都会重复出现，这叫做季节性变化。

（）A:错 B:对答案:对11.时间序列数据中的连续观测是独立且同分布的。

（）A:错 B:对答案:错第二章测试1.纯随机序列的均值是零，方差是定值。

（）A:错 B:对答案:错2.对于各种时间序列的ADF平稳性检验，其拟合方程式应该都相同。

（）A:错 B:对答案:错3.由于观察值序列的有限性，纯随机序列的样本自相关系数可能不为零。

（）A:对 B:错答案:对4.严平稳序列一定是宽平稳序列。

（）A:错 B:对答案:错5.宽平稳序列一定是严平稳序列。

（）A:错 B:对答案:错6.宽平稳序列的二阶矩一定存在。

（）A:对 B:错答案:错7.当序列服从正态分布时，宽平稳和严平稳等价。

时间序列分析习题及答案

时间序列分析第一题：1、绘制时序图：data ex1_1;input x@@ ;time=intnx('month','01jul2004'd,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149 212 227 214 178 300 298 295 248 221 256 220 202 201 237 231 162 175 165 174 135 123 124 119 120 104 106 85 96 85 87 67 90 78 74 75 63;proc gplot data=ex1_1;plot x*time=1;symbol1 c=black v=star i=join;run;时序图：2、绘制自相关图：data ex1_1;input x@@ ;time=intnx('month','01jul2004'd,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149 212 227 214 178 300 298 295 248 221 256 220 202 201 237 231 162 175 165 174 135 123 124 119 120 104 106 85 96 85 87 67 90 78 74 75 63;proc arima data=ex1_1;identify var=x;run;样本自相关图：白噪声检验输出结果：因为P值小于α，所以该序列为非白噪声序列，根据时序图看出数据并不在一个常数值附近随机波动，后期有递减的趋势，所以不是平稳序列。

第二题：1、选择拟合模型方法一：首先绘制该序列的时序图，直观检验序列平稳性。

第22章时间序列分析案例辨析及参考答案

第22章时间序列分析案例辨析及参考答案案例22-1 某医科大学附属医院口腔科1994－1998年逐月出院的农村患者数构成如教材表22-9的时间序列。

该院的某医生欲分析口腔科不同月份出院的农村患者数是否具有一定规律性，将以上数据看作纵向的12个组，对原始数据进行了方差分析。

结果F =1.881，P=0.066>0.05。

结论为各月份的出院患者数差异无统计学意义。

试对此分析发表评论。

教材表22-9 某医院口腔科1994—1998年出院的农村患者数年度月份1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1994 6 7 9 11 11 9 8 5 9 7 11 10 1995 14 4 15 13 9 4 7 9 5 10 7 12 1996 9 5 6 14 6 9 9 7 6 5 10 5 1997 13 3 9 10 3 4 6 12 10 5 10 10 1998 0 5 10 8 9 6 2 4 9 4 12 6案例辨析与正确做法若将资料看作1月~12月共12个组的独立样本，显然不能利用先后获得的观察结果间的关联性。

根据原始观察值求出如下谱密度图（案例图22-1,横坐标、纵坐标均已换为算术尺度。

对该例的谱峰作假设检验的过程见方积乾主编《现代医学统计学》（2002，人民卫生出版社）第253页。

结论为原始时间序列存在周期性的活动。

案例图22-1 农村患者数时间序列的谱密度图案例22-2 周期图和谱密度图可以刻画时间序列在频域空间的特征，谱密度图相对于周期图而言，能克服谱峰分裂造成的假象，故有人认为周期图本身没有应用价值。

如果某实例分析中在谱密度图的T= 4（月）、T= 4.5（月）、T=12（月）处均有峰值出现，则结论是原始序列一定存在4个月、4.5个月和12个月的周期性活动成分。

请对以上观点发表评述。

案例辨析与正确做法如教材22.4.2的结尾段落所述，对周期性活动的最终确定尚需假设检验的支持，而不能直接根据谱密度图或周期图直接下结论。

回归分析时间序列分析答案

回归分析时间序列分析答案一、单项选择题1、下面的关系中不是相关关系的是(D)A、身高与体重之间的关系B、工资水平与工龄之间的关系C、农作物的单位面积产量与降雨量之间的关系D、圆的面积与半径之间的关系2、具有相关关系的两个变量的特点是(A)A、一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定B、一个变量的取值由另一个变量唯一确定C、一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大D、一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小3、下面的假定中，哪个属于相关分析中的假定(B)A、两个变量之间是非线性关系B、两个变量都是随机变量C、自变量是随机变量，因变量不是随机变量D、一个变量的数值增大，另一个变量的数值也应增大4、如果一个变量的取值完全依赖于另一个变量，各观测点落在一条直线上，则称这两个变量之间为(A)A、完全相关关系B、正线性相关关系C、非线性相关关系D、负线性相关关系5、根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的(C)A、–0.86B、0.78C、1.25D、0x6、某校经济管理类的学生学习统计学的时间()与考试成绩(y)之间建立线性回归方程yx=a+b。

经计算，方程为y=200—0.8x，该方程参数的计算(C)ccA a值是明显不对的B b值是明显不对的C a值和b值都是不对的D a值和b值都是正确的7、在回归分析中，描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项ε的方程称为(B)A、回归方程B、回归模型C、估计回归方程D、经验回归方程,，,x，,8、在回归模型y=中，ε反映的是(C)01A、由于x的变化引起的y的线性变化部分B、由于y的变化引起的x的线性变化部分C、除x和y的线性关系之外的随机因素对y的影响D、由于x和y的线性关系对y的影响9、如果两个变量之间存在负相关关系，下列回归方程中哪个肯定有误(B),,A、=25–0.75xB、=–120+0.86x yy,,C、=200–2.5xD、=–34–0.74x yy10、说明回归方程拟合优度的统计量是(C)A、相关系数B、回归系数C、判定系数D、估计标准误差211、判定系数R是说明回归方程拟合度的一个统计量，它的计算公式为(A) SSRSSRSSESSTA、B、C、D、SSTSSESSTSSR12、为了研究居民消费(C)与可支配收入(Y)之间的关系，有人运用回归分析的方法，得到以下方程:在该方程中0.76的含义是(B)LnC,2.36，0.76LnY,A、可支配收入每增加1元，消费支出增加0.76元B、可支配收入每增加1%，消费支出增加0.76%C、可支配收入每增加1元，消费支出增加76%D、可支配收入每增加1%，消费支出增加76%13、年劳动生产率z(千元)和工人工资y=10+70x，这意味着年劳动生产率每提高1千元时，工人工资平均(A)A增加70元B减少70元C增加80元D减少80元14、下列回归方程中哪个肯定有误(A),,A、y=15–0.48x，r=0.65B、y=–15-1.35x，r=-0.81,,C、yy=-25+0.85x，r=0.42D、=120–3.56x，r=-0.96215、若变量x与y之间的相关系数r=0.8，则回归方程的判定系数R为(C)A、0.8B、0.89C、0.64D、0.4016、对具有因果关系的现象进行回归分析时(A)A、只能将原因作为自变量B、只能将结果作为自变量C、二者均可作为自变量D、没有必要区分自变量二、多项选择题1(下列哪些现象之间的关系为相关关系(ACD)A家庭收入与消费支出关系B圆的面积与它的半径关系C广告支出与商品销售额关系D单位产品成本与利润关系E在价格固定情况下，销售量与商品销售额关系2(相关系数表明两个变量之间的(DE)A线性关系B因果关系C变异程度D相关方向E相关的密切程度3、如下的现象属于负相关的有(BCD)。

时间序列分析(山东联盟)智慧树知到答案章节测试2023年青岛黄海学院

第一章测试1.自回归(autoregressive, AR)模型是由（）提出的。

A:BollerslovB:BoxC:JenkinsD:Yule答案:D2.时域分析方法的特点包括（）。

A:操作简单、直观有效B:分析结果易于解释C:理论基础扎实D:操作步骤规范答案:BCD3.常见的时间序列分析方法包括（）。

A:描述性时序分析B:频域分析方法C:谱分析方法D:时域分析方法答案:ABCD4.时间序列数据是按照时间顺序收集的一组数据。

（）A:对B:错答案:A5.频域分析方法是从序列自相关的角度揭示时间序列的发展规律。

（）A:错B:对答案:A第二章测试1.下列哪项属于平稳时间序列的自相关图特征？（）。

A:在相关图上，呈现明显的三角对称性B:自相关系数很快衰减为零C:自相关系数一直为正D:自相关系数衰减为零的速度缓慢答案:B2.下面属于自相关系数性质的是（）。

A:对称性B:负定性C:对应模型的唯一性D:规范性答案:AD3.纯随机序列的说法，正确的是（）A:纯随机序列的均值是零，方差是定值B:纯随机序列是没有分析价值的序列C:不同的时间序列平稳性检验，其延迟期数要求也不同D:由于观察值序列的有限性，纯随机序列的样本自相关系数不会绝对为零答案:BCD4.宽平稳正态时间序列一定是严平稳时间序列。

（）A:对B:错答案:A5.平稳时间序列的自协方差函数和自相关系数只依赖于时间的平移长度而与时间的起止点无关。

（）A:对B:错答案:A第三章测试1.AR(p)模型的自回归系数多项式的根与齐次线性差分方程的根是（）。

A:互为相反数B:相等的C:互为倒数D:0答案:C2.平稳AR(p)模型的自相关系数具有哪些性质？（）A:呈负数衰减B:截尾性C:拖尾性D:呈指数衰减答案:CD3.ARMA模型可逆性条件是（）A:的根都在单位圆内B:的特征根都在单位圆内C:的根都在单位圆外D:的特征根都在单位圆内答案:BC4.将非中心化AR模型转换为中心化AR模型后，序列值之间的相关关系会发生改变。

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第22章时间序列分析
思考与练习参考答案
一、最佳选择题
1.欲消除时间序列中的线性趋势，应当对原始数据进行的处理是（D）。

A. 减去时间的线性函数
B. 加上时间的线性函数
C. 乘以时间的线性函数
D.除以时间的线性函数
E. 需首先明确是加法模型还是乘法模型
2. 系数（D）可以使指数平滑的预测结果跟踪序列发生新变化的效果最佳。

A. 0.2
B. 0.5
C. 0.7
D. 0.85
E. 0
3. 严平稳和宽平稳的条件主要区别在于（E）。

A. 前者要求均数恒定
B. 前者要求方差恒定
C.后者对均数水平不作要求
D.后者对方差的波动不作要求
E. 后者对分布函数不作要求
4. 如果序列的自相关函数拖尾，偏自相关函数截尾，则首先考虑的模型是（A）。

A. AR(p)
B. MA(q)
C. ARIMA(p,d,q)
D.先作普通差分再决定
E. 先作季节差分再决定
5. 模型拟合的优劣，无法通过残差序列的下述（E）指标判断。

A. 自相关函数
B. 偏自相关函数
C. 周期图
D. 谱密度图
E. 方差
二、思考题
1. 以时域分析为例，说明时间序列分析的主要目的与步骤是什么。

主要步骤：①模型识别；②参数估计；③模型诊断；④预测应用。

答：时域分析主要是利用在不同时间点上个体取值的自相关信息，例如逐日采集的时间序列分析资料，当天的取值水平总是与一周前的取值相关（自相关函数在lag=7处，经检验
具有统计学意义）时，则在时域模型中考虑引入7-t X 项。

这一结果对频域分析的指导意义是，周期图中以7为周期的谱峰不应当作随机成分对待，它是时间序列在频域空间的特异性表现——特征峰之一。

频域分析时，若发现在周期为c 处有一特征峰，则提示时域空间中的时间序列曲线每平移c 个单位，会发生一次密切的自相关，应当考虑在时域模型中引入7-t X 项。

3. 差分与季节差分的目的是什么？怎样实现这两种计算？
答：时间序列中有线性增加（或减少）的趋势性成分时，普通差分可以使序列平稳化。

具体作法是：1--=t t t Z Z Y (1<t ≤n )，生成一个序列长度为n -1的平稳序列。

每隔一个固定间隔c ，序列的平均水平呈现增加（或减少）的趋势时，则季节差分可以使序列平稳化。

具体做法是：c t t t Z Z Y --= (c <t ≤n )，生成一个序列长度为n -c 的平稳序列。

三、计算题
1. 已知随机序列的样本观察值如下，试讨论此序列的平稳性。

若不平稳，欲使序列平稳宜采取什么措施？
2.5，2.8，
3.5，5，6，7.5，9，10.5，12，14，15.5，17，19，21，22，24，25，26，28，29，30，32，34，35，36，37，38，39，38，39.5，40，41，40.5，42，43，42.5，43.5，45，46，45，46.5，48.5，48，49，48，49.5，49，49.5，50，52，51，52，53，54
解：作原始数据的时间序列普通线图（练习图22-1），发现有线性趋势成分，故尝试用普通差分进行处理，得练习图22-2。

练习图22-1 观察结果的时间序列（普通线图）
练习图22-2 原始序列经差分处理后的情形
可见，趋势性已被消除。

从均值意义上而言，平稳化效果明显。

不过，该序列的方差有增加趋势，常需进一步考虑对数转换，结果如练习图22-3（操作均可在SPSS的Graph→Sequence模块中完成）。

此时，平稳化的效果比较好。

练习图22-3 原始序列经差分处理及对数转换后的情形
2. 某综合性医院按季度记录了体检中心的收入（教材表22-13）。

教材表22-13 1991-1999年某医院体检中心的收入/元
请利用原始数据求出样本自相关函数和样本偏自相关函数，并据此回答：
（1）这个序列是否为平稳序列？
解：由时间序列的线图（练习图22-4）可以看出，该序列含有线性（增加）趋势，应该进行差分。

差分后的时间序列线图如练习图22-5所示。

差分后的序列呈现较好的平稳性。

练习图22-4 某体检中心收入的时间序列（普通线图）
练习图22-5 “收入”时间序列经差分处理后的情形
（2）这个序列拟合怎样的模型比较合适？
解：对差分后的序列求自相关函数和偏自相关函数，结果如练习图22-6和练习图22-7。

可见，样本自相关函数（SACF）呈现拖尾，样本偏自相关函数（SPACF）在lag=2处截尾，以拟合AR（2）模型为宜。

练习题22-6 差分处理后“收入”时间序列的自相关函数
练习图22-7 差分处理后“收入”时间序列的偏自相关函数
（3）对识别的模型作参数估计。

解：综合前述考虑，应该拟合的模型为ARIMA （2，1，0），由SPSS 求出自回归系数：
Variables in the Model:
B SEB T-RATIO APPROX. PROB.
AR1 -.96956 .158193 -6.12898 .00000075 AR2 -.41220 .160849 -2.56263 .01529571 CONSTANT 31404.73077 59.216020 530.34180 .00000000
56 0.969ˆ1-=ϕ，20 0.412ˆ2-=ϕ，经假设检验，两个估计值对应的P <0.05，有统计
学意义。

（4）对建立的模型作诊断检验。

对残差序列求自相关函数和偏自相关函数，得练习图22-8和练习图22-9。

结果各阶自相关系数和偏自相关系数均无统计学意义（位于0的置信限内），可以认为序列中不再包含可供提取的非随机成分。

所求的模型已经完整地概括了原始时序中蕴涵的信息。

或者求出残差序列的谱密度图（练习题22-10），未见特异性谱峰，可以认为残差序列为白噪声，即所建立的模型已经充分概括了原始时间序列中蕴涵的信息，结论同前述考核结果。

练习图22-8 残差序列的自相关函数
练习图22-9 残差序列的偏自相关函数
练习图22-10 残差序列的谱密度图
（张晋昕）。

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