时间序列分析习题课
8章时间序列分析练习题参考答案
8章时间序列分析练习题参考答案第⼋章时间数列分析⼀、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 C2.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 B3.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 C4.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 B5.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 C6.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( )A 150万⼈B 150．2万⼈C 150．1万⼈D ⽆法确定 C7.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 A8.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 A9.某企业的科技投⼊，2010年⽐2005年增长了58．6％，则该企业2006—2010年间科技投⼊的平均发展速度为( ) A5%6.58 B 5%6.158 C6%6.58 D 6%6.158B10.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 D11.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12.动态数列中，每个指标数值相加有意义的是（）。
人大(王燕)时间序列课后习题答案)
７
0.０34
-0.077
44．５７2
０.00０
.＊|.|
. *｜.｜
８
-０.0７４
-0.０77
４4.771
0.000
． ＊｜．|
．*| .｜
９
-0.1７0
-0.０75
4５.9２1
0.000
.*＊｜.｜
.*| . |
１0
-0．252
-0.072
48.７13
0.０00
．**|．|
．*|.|
11
-0．３1９
-0.０67
53.６９3
０.00０
***| .|
．*|．｜
１２
－0.370
-0.０6０
61.220
０．00０
该图的自相关系数衰减为0的速度缓慢,可认为非平稳。
4、
LＢ（６)=1.674７ＬＢ（１２)=４.9895
(6)＝1２.５9 （12)=21.0
显然，LＢ统计量小于对应的临界值,该序列为纯随机序列。
注:括号内的结果为近似公式所计算。
（3)样本自相关图:
Autoｃｏrrelatｉon
PartiａｌCｏrrｅlaｔion
AＣ
ＰAC
Ｑ-Sｔat
Proｂ
. |*****＊＊｜
．|***＊＊*＊|
1
０.8５0
0.８50
16.732
0.０0０
. |*****|
. *|. |
2
0．702
-０.0７6
28.761
不论c取何值,都会有一特征根等于１,因此模型非平稳。
６、解：（1)错， 。
(2）错， 。
时间序列分析第二章王燕第四到第六题习题解答
2
其中 n 为序列长度 100， m 12 ， k (k 1, 2,…,12) 为 12 个样本自相关系数。 计算得到： Q 4.57 ，
2 （ 12） 4.40， 查表得： 0 .975
LB=4.99
2 0 （ 12） 5.23 .95 2 2 P（（ 12） 0 （ 12） ) 0.975 .975
9月 123 124 119 120 10 月 104 106 85 96 11 月 85 87 67 90 12 月 78 74 75 63 ————————————————————————————— （1） 绘制该序列时序图及样本自相关图； （2） 判断该序列的平稳性； （3） 判断该序列的纯随机性。
因为 Q 4.57 与 LB=4.99 均介于 4.40 与 5，23 之间，故 P 值约为 0.96，显著 大于显著性水平 0.05。所以不能拒绝纯随机的原假设，可以认为该序列为白噪 声序列，即认为该序列为纯随机序列。 （注：计算在 EXCEL 中进行）
2.5 下表数据是某公司在 2000-2003 年期间每月的销售量。
caseno 40
30
20
10
0 JAN69 APR69 JUL69 OCT69 JAN70 APR70 JUL70 OCT70 JAN71 APR71 JUL71 OCT71 JAN72 APR72 JUL72 OCT72 JAN73 APR73 JUL73 OCT73 JAN74 APR74 JUL74 OCT74 time
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。
时间序列分析练习题
17. 在趋势性检验中，进行单位根检验的意义是什么？
单位根检验就是根据已观测到的时间序列，检验产生这个时间序列的随机过程中的一阶 自回归系数是否为一，这个检验实际上就是对时间序列是否为一个趋势平稳过程的检验，如 果检验表明没有单位根，则它是一个趋势平稳过程，否则，它是一个带趋势的单位根过程。
①（ 均值为常数 ） ②（ 协方差为时间间隔 的函数 ）
则称该序列为宽平稳时间序列，也叫广义平稳时间序列。 8. 对于一个纯随机过程来说，若其期望和方差（均为常数），则称之为白噪声过程。白 噪声过程是一个（宽平稳）过程。 9. 时间序列分析方法按其采用的手段不同可概括为数据图法，指标法和（模型法）
19. 线性趋势平稳的特点：当我们将时间序列中的完全确定的线性趋势去掉以后，所形 成的时间序列就是一个平稳的时间序列。
20. 如何以系统的观点看待时间序列的动态性？ 系统的动态性就是在某一时刻进入系统的输入对系统后继行为的影响，也就是系统的记 忆性，描述记忆性的函数称为记忆函数。
三、证明题
1. AR(1)模型： X t 1 X t1 at ，其中 at 是白噪声，且 E at2
37. ARMA(n,m) 的逆转形式 X t I j X t j at 。 j 1
38.
模型适应性检验的相关函数法，在显著性水平
0.05 下，若
k
1.96 /
N，
则接受 k 0 的假设，认为 at 是独立的。
39. 模型适应性检验的 2 检验法，在显著性水平 下，若统计量
G12
G22
时间序列分析课后习题解答
第八章 时间序列分析一、选择题1.设（甲）代表时期数列；（乙）代表时点数列；（丙）代表几何序时平均数；（丁）代表“首末折半法”序时平均数。
现已知1996～2000年某银行的年末存款余额，要求计算各年平均存款余额，需计算的是（ D ）。
A.甲、丙B.乙、丙C.甲、乙D.乙、丁2.某商业集团2000～2001年各季度销售资料如表8—1所示。
表8—1资料中，是总量时期数列的有（ D ）。
A.1、2、3B.1、3、4C.2、4D.1、33.某地区粮食增长量1990～1995年为12万吨，1996～2000年也为12万吨。
那么，1990～2000年期间，该地区粮食环比增长速度（ D ）。
A.逐年上升B.逐年下降C.保持不变D.不能做结论4.利用第2题数据计算零售额移动平均数（简单，4项移动平均），2001年第二季度移动平均数为（ A ）。
A.47.5B.46.5C.49.5D.48.45.利用第3题数据计算2000年商品季平均流转次数（=零售额/库存额）（ C ）。
A.1.885B.1.838C.1.832D.1.829二、判断题1.连续12个月逐期增长量之和等于年距增长量。
（×）2.计算固定资产投资额的年平均发展速度应采用几何平均法。
（×）3.用移动平均法分析企业季度销售额时间序列的长期趋势时，一般应取4项进行移动平均。
（√）4.计算平均发展速度的水平法只适合时点指标时问序列。
（×）5.某公司连续四个季度销售收入增长率分别为9％、12％、20％和18％，其环比增长速度为0.14％。
（×）三、计算题1.某地区“九五”时期国内生产总值资料如表8—2所示。
试计算该地区“九五”时期国内生产总值和各产业产值的平均发展水平。
表8—2 单位：百万元解：国内生产总值和各产业产值均为时期指标，应采用时期指标序时平均数计算公式计算。
计算公式：国内生产总值平均发展水平：第一产业平均发展水平：第二产业平均发展水平：第三产业平均发展水平：2.某企业2000年8月几次员工数变动登记如表8—3所示。
统计学时间序列统计学练习题课件
20、时间序列中的平均发展速度为（ ） A、各期定基发展速度的序时平均数 B、各期环比发展速度的算术平均数 C、各期环比发展速度的调和平均数 D、各期环比发展速度的几何平均数 21.若无季节变动，则各月（或各季）的季节比率是（ ） A、0 B、1 C、 大于1 D、小于 22.元宵的销售一般在“元宵节”前后达到旺季， 则“元宵节” 所在月份的季节指数将是（ ） A、小于100% B、大于100% C、 等于100% D、大于1200%
ty A、a= n ty C、b= t y D、a= n
y B、b= t
2
ty E、b= t
2
12、用水平法计算平均发展速度的公式有（
）
A、 R x C、 n an a0 D、 n
n
an n B、 a0
E、 x
n
13、时间序列按指标的表现形式不同分为 （ ） A、绝对数时间序列 B、时点数列 C、相对数时间序列 D、时期数列 E、平均数时间序列 14、下列属于时点数列的有（ ） A、全国每年大专院校毕业生人数 B、某企业年末职工人数 C、某商店各月末商品库存额 D、某企业职工工资总额 E、某农场历年年末生猪存栏数
2月
284
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3月
280
四月
300
五月 六月 七月
302 304 320
则该车间上半年的月平均人数（ ）
A、345
B、300
C、201.5
D、295
11、下列数列中属于时点数列的有（ ） A、某高校“十五”期间毕业人数 B、某高校“十五”期间各年利税额 C、某地区“十五”期间年末人口数
D、某地区“十五”期间粮食产量
7.已知各期环比增长速度为3%、2%、7%和5%，则相应的定基增长速 度为_______； 8.增长量分为——和——，两者的关系为 ____。 9.季节变动是分析现象在呈现出 _______季节变动的情况下，为了
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。
课后习题答案-时间序列分析及应用(R语言原书第2版)
stationary.
(b) Find the autocovariance function for {Yt}. Cov(Yt,Yt − k) = Cov(X,X) = σ2 for all t and k, free of t (and k). (c) Sketch a “typical” time plot of Yt. The plot will be a horizontal “line” (really a discrete-time horizontal line)
relation functions are the same for θ = 3 and θ = 1/3. For simplicity, suppose that the process mean is known
to be zero and the variance of Yt is known to be 1. You observe the series {Yt} for t = 1, 2,..., n and suppose that you can produce good estimates of the autocorrelations ρk. Do you think that you could determine which value of θ is correct (3 or 1/3) based on the estimate of ρk? Why or why not?
时间序列分析第二章王燕第一到第三题习题解答
时间序列分析习题解答第二章 P.33 2.3 习 题2.1 考虑序列{1，2，3，4，5，…，20}： (1) 判断该序列是否平稳；(2) 计算该序列的样本自相关系数k ^ρ(k=1,2,…,6); (3) 绘制该样本自相关图，并解释该图形。
解：(1) 由于不存在常数μ，使,t EX t T μ=∀∈，所以该序列不是平稳序列。
显然，该序列是按等步长1单调增加的序列。
(2) 1^ρ=0.85000 2^ρ=0.70150 3^ρ=0.556024^ρ=0.41504 5^ρ=0.28008 6^ρ=0.15263 (3) 样本自相关图该图横轴表示自相关系数，纵轴表示延迟时期数。
该图的自相关系数递减的速度缓慢，在6期的延迟时期里，自相关系数一直为正，说明该序列是有单调趋势的非平稳序列。
附：SAS 程序如下： data ex2_1; input freq@@; cards;1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ;proc arima data=ex2_1; identify var=freq Nlag=6; run;可得到上图的自相关图等内容, 更多结果被省略。
2.2 1975-1980年夏威夷岛莫那罗亚火山（Mauna Loa ）每月释放的CO 2数据如下（单位：ppm ）见下表。
330.45 330.97 331.64 332.87 333.61 333.55 331.90 330.05 328.58 328.31 329.41 330.63 331.63 332.46 333.36 334.45 334.82 334.32 333.05 330.87 329.24 328.87 330.18 331.50 332.81 333.23 334.55 335.82 336.44 335.99 334.65 332.41 331.32 330.73 332.05 333.53 334.66 335.07 336.33 337.39 337.65 337.57 336.25 334.39 332.44 332.25 333.59 334.76 335.89 336.44 337.63 338.54 339.06 338.95 337.41 335.71 333.68 333.69 335.05 336.53 337.81 338.16 339.88 340.57 341.19 340.87 339.25 337.19 335.49 336.63 337.74 338.36（1）绘制该序列时序图，并判断该序列是否平稳； （2）计算该序列的样本自相关系数k ^(k=1,2,…,24); （3）绘制该样本自相关图，并解释该图形。
6时间序列分析练习题
第六章时间序列分析练习题一、单项选择题1、下列数列中属于时间序列的是（）。
A、学生按学习成绩分组形成的数列B、一个月内每天某一固定时点记录的气温按度数高低排列形成的序列C、工业企业按产值高低形成的数列D、降水量按时间先后顺序排列形成的数列2、已知各期环比增长速度为2%、5%和8%，则相应的定基增长速度的计算方法为（）。
A、102%×105%×108%B、102%×105%×108%-100%C、2%×5%×8%D、2%×5%×8%-100%3、某小区新增住户2%，每家住户用量比上年提高了5%，则该小区用电量总额增长（）。
A、7%B、7.1%C、10%D、11.1%4、计算发展速度的分子是（）。
A、报告期水平B、基期水平C、实际水平D、计划水平5、平均增长量是某种现象在一定时期内平均每期增长（或减少）的（）数量。
A、相对B、绝对C、累计D、平均6、说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是（）。
A、环比发展速度B、平均发展速度C、定基发展速度D、环比增长速度7、平均发展速度是（）的（）平均数。
A、环比发展速度几何B、环比发展速度算术C、定基发展速度几何D、定基发展速度算术8、定基增长速度与环比增长速度的关系是（）。
A、定基增长速度是环比增长速度之和B、定基增长速度是环比增长速度的连乘积C、各环比增长速度加1后连乘积减1D、各环比增长速度减1后连乘积减19、平均增长速度的计算式是（）。
A、环比增长速度的算术平均数B、定基增长速度的算术平均数C、平均发展速度减去百分之百D、总增长速度的算术平均数10、某企业采煤量每年固定增长10吨，则该企业采煤量的环比增长速度（）。
A、年年下降B、年年增长C、年年不变D、无法判断11、某企业的产品产量2000年比1995年增长35.1%，则该企业1996-2000年间产品产量的平均发展速度为（）。
时间序列练习题
时间序列练习题时间序列分析是一种用于研究以时间为顺序的数据变动规律的方法。
它可以帮助我们理解和预测未来的趋势，对于决策和规划具有重要的意义。
本文将通过一些时间序列练习题，帮助读者更好地理解和应用时间序列分析。
练习题一：季度销售数据分析某公司的销售数据按照季度记录如下：季度销售额Q1 100Q2 200Q3 300Q4 400请你根据这些数据，进行以下的分析和预测：1. 绘制季度销售额的时间序列图。
2. 计算季度销售额的平均值。
3. 判断季度销售额是否存在趋势性，并进行趋势线的拟合。
4. 判断季度销售额是否存在季节性，如果存在，请进行季节性分解。
5. 使用你认为最适合的模型进行未来一年季度销售额的预测，并给出预测结果。
练习题二：月度股票收益率分析某股票连续12个月的收益率数据如下：月份收益率1 0.032 0.053 -0.024 0.025 -0.016 0.047 -0.038 0.019 0.0210 -0.0511 0.0112 0.03请你根据这些数据，进行以下的分析和预测：1. 绘制月度股票收益率的时间序列图。
2. 计算月度收益率的平均值和标准差。
3. 判断股票收益率是否存在趋势性，并进行趋势线的拟合。
4. 判断股票收益率是否存在季节性，如果存在，请进行季节性分解。
5. 使用你认为最适合的模型进行未来三个月股票收益率的预测，并给出预测结果。
练习题三：年度气温分析某城市过去10年（2011年至2020年）的年度平均气温数据如下：年份平均气温（摄氏度）2011 192012 212013 202014 182015 172016 182017 202018 222019 232020 21请你根据这些数据，进行以下的分析和预测：1. 绘制年度平均气温的时间序列图。
2. 计算年度平均气温的平均值、中位数和极差。
3. 判断气温是否存在趋势性，并进行趋势线的拟合。
4. 判断气温是否存在季节性，如果存在，请进行季节性分解。
第4章_时间序列分析
校级精品课程《统计学》习题第四章时间序列一、单项选择题1.时间序列是（）A.分配数列B.分布数列C.时间数列D.变量数列2.时期序列和时点序列的统计指标（）。
A.都是绝对数B.都是相对数C.既可以是绝对数，也可以是相对数D.既可以是平均数，也可以是绝对数3.时间序列是( )。
A.连续序列的一种B.间断序列的一种C.变量序列的一种D.品质序列的一种4.最基本的时间序列是( )。
A.时点序列B.绝对数时间序列C.相对数时间序列D.平均数时间序列5.为便于比较分析，要求时点序列指标数值的时间间隔( )。
A.必须连续B.最好连续C.必须相等D.最好相等6.时间序列中的发展水平( )。
A.只能是总量指标B.只能是相对指标C.只能是平均指标D.上述三种指标均可7.在平均数时间序列中各指标之间具有( )。
A.总体性B.完整性C.可加性D.不可加性8.序时平均数与一般平均数相比较（）。
A.均抽象了各总体单位的差异B.均根据同种序列计算C.序时平均数表明现象在某一段时间内的平均发展水平，一般平均数表明现象在规定时间内总体的一般水平D.严格说来，序时平均数不能算作平均数9.序时平均数与一般平均数的共同点是( )。
A.两者均是反映同一总体的一般水平B.都是反映现象的一般水平C.两者均可消除现象波动的影响D.都反映同质总体在不同时间的一般水平10.时期序列计算序时平均数应采用( )。
A.加数算术平均法B.简单算术平均法C.简单算术平均法D.加权算术平均数11.间隔相等连续时点序列计算序时平均数，应采用( )。
A.简单算术平均法B.加数算术平均法C.简单序时平均法D.加权序时平均法12.由间断时点序列计算序时平均数，其假定条件是研究现象在相邻两个时点之间的变动为( )。
A.连续的B.间断的C.稳定的D.均匀的13.时间序列最基本速度指标是( )。
A.发展速度B.平均发展速度C.增减速度D.平均增减速度14.用水平法计算平均发展速度应采用( )。
《时间序列分析》第二章 时间序列预处理习题解答[1]
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ppm 342 341 340 339 338 337 336 335 334 333 332 331 330 329 328 01JAN75 01MAY75 01SEP75 01JAN76 01MAY76 01SEP76 01JAN77 01MAY77 01SEP77 01JAN78 01MAY78 01SEP78 01JAN79 01MAY79 01SEP79 01JAN80 01MAY80 01SEP80 01JAN81 time
时间序描述程序 data example1; input number@@; time=intnx('year','01jan1980'd, _n_-1); format time date.; cards; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ; proc gplot data=example1; plot number*time=1; symbol1 c=black v=star i=join; run;
运行结果 rou_hat = 0.8500 0.7015 0.5560 0.4150 0.2801 0.1526
∧
（3） 绘制该 该样本自相关 关图
dat ta example e1; input number r@@; tim me=intnx('year','01 1jan1980'd d, _n_-1); format year year4.; cards; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ; pro oc arima data=examp d ple1; identify var r=number; run n;
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× 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：%86.2313186.213186.31%)8.61(%)2.81(%)101(555==-=-+⨯+⨯+ （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 ⨯+=63995.09625.8上表中，其趋势拟合为直线方程t T t ⨯+=63995.09625.8。
根据上表计算的季节比率，按照公式KL t t t S T Y -⋅=计算可得： 2004年第一季度预测值：7723.21097301.1)1763995.09625.8(ˆˆˆ11717=⨯⨯+=⋅=S T Y2004年第二季度预测值： 49725.23147237.1)1863995.09625.8(ˆˆˆ21818=⨯⨯+=⋅=S T Y2004年第三季度预测值： 009.18852641.0)1963995.09625.8(ˆˆˆ31919=⨯⨯+=⋅=S T Y2004年第四季度预测值：6468.19902822.0)2063995.09625.8(ˆˆˆ42020=⨯⨯+=⋅=S T Y平均法计算季节比率表：季节比率的图形如下：(2)用移动平均法分析其长期趋势原时间序列与移动平均的趋势如下图所示：9.2（1）采用线性趋势方程法：tTi0065.70607.460ˆ+=剔除其长期趋势。
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。
人大(王燕)时间序列课后习题答案)2-5
1 k 1 /(1 c) c k 2 k 1
k 0 k 1 k2
5、证明：已知原模型可变形为：
(1 B cB 2 cB 3 ) xt t
其特征方程为： c c ( 1)( c) 0
xt 1 t 1 C ( t 2 t 3 )
x t 1 xt t C t 1 t 1 xt 1 t (C 1) t 1 C
即
(1 B) xt [1 (C 1) B] t
该图的自相关系数衰减为 0 的速度缓慢，可认为非平稳。
ˆ k2 4、 LB n(n 2) n k k 1
m
LB(6)=1.6747
LB(12)=4.9895
02.05 (6)=12.59
02.05 (12)=21.0
显然，LB 统计量小于对应的临界值，该序列为纯随机序列。 第三章 P97 1、解： E ( xt ) 0.7 * E ( xt 1 ) E ( t )
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。
1
2
1 1 2 0.98 0.5939 1.65 1 12 22
2 0.4 0.2424 2 2 1 1 2 1.65
k 0，k 3
10、解： （1） xt t C ( t 1 t 2 )
时间序列分析练习题习题1 某企业有如下资料
时间序列分析练习题习题1. 某企业有如下资料: 要求计算：⑴第二季度平均每月销售额；⑵第二季度平均每月职工人数；⑶第二季度各月人均销售额(保留4位小数)；⑷第二季度平均每月人均销售额(保留4位小数)；⑸第二季度人均销售额(保留4位小数)。
习题1解：⑶第二季度各月(4 月、5月、6月)人均销售额：习题1解（续）：习题2. 有某地居民消费水平资料: 要求计算：⑴各年环比、定基发展速度和环比、定基增长速度（列表显示结果）；⑵1993 年与1990 年相比的年平均发展速度和年平均增长速度；⑶若按此平均速度发展，1995 年的居民消费水平。
习题2解：(1) 习题3. 根据教材P.424 第13.1 题1981-1999 年国家财政用于农业的支出额数据，要求：⑴计算年平均增长率；⑵根据年平均增长率估计2000 年和2008 年支出额。
习题4. 根据教材P.425 第13.3 题一家旅馆18 个月营业额中1～9月数据，要求：⑴应用3项移动平均法计算趋势值（列表显示结果）；⑵用最小二乘法建立直线趋势方程（列出计算表），并推算12 月营业额趋势值。
(a 、b和趋势值均保留2位小数) 习题4解：（1）（2）习题4解：（2）（续）习题4解：（2）简捷法：指数练习习题1. 依据教材（第三版）第14.1 题如下数据：某公司三种商品销售量和价格数据如下：要求：⑴计算三种商品销售额总量指数；⑵计算以2005 年销售量为权数的三种商品价格综合指数；⑶计算以2004 年价格为权数的三种商品销售量综合指数；⑷从相对数和绝对数两方面分析销售量和价格变动对销售额的影响。
习题1解：习题2. 某家具公司三种产品的有关数据如下：要求：⑴计算三种产品总生产费用额总量指数；⑵计算以基期生产费用为权数的加权平均产量指数；⑶计算以报告期生产费用为权数的加权平均单位产品成本指数；⑷分析产量和单位产品成本变动对总生产费用的影响。
习题2解：习题 3. 利用指数之间的关系回答下列问题：⑴某企业2005 年与2004 年相比，各种产品的产量增长了8％，总生产费用增长了12 ％，问单位产品成本有何变化？解: (112%/108%)-1=3.7% 即增长3.7 ％。
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例11 某过程的格林函数为 Gj 0.40.9j1, j 1
试求相应的ARMA模型的表达式。
例12 样本数据共300个，样本自相关函数及偏自相关函 数如下表，请识别模型并给出模型参数的矩估计
k1
k
-0.39
kk
-0.39
k9
k
0.15
kk
0.04
2 -0.071 -0.27 10 -0.10 -0.02
例1、设动态数据16，12，15，10，9，17，11， 16，10，14，求样本均值、样本自相关函数 （SACF）（求前三项）
例2、设 {X t }为MA(3)序列:
Xt
at
1.5at 1
0.66at2
0.08at
3
,
2 a
1.
试求其自协方差函数和自相关函数。
例3、设 Xt为ARMA(1,1)序列，Xt 1Xt1 at 1at1.
试证其自协方差函数为：
k
2 a
1
1 1
1 12
பைடு நூலகம்11
1k
1,
k
0
例4、已知AR(1)模型
xt
0.7xt1 t , t
~ WN
0,
2
.
为： 求 Ext ,Varxt , 2 ,11.
例5、已知AR(2)模型为：
xt
列
xt
0.5xt1 t
0.25 t1, t
~ WN
0,
2
1,
的自相关系数为 k
0.27,
0.5 k1,
k 0 k 1 k2
例10、检验下列模型的平稳性和可逆性：
1xt 0.5xt1 1.2xt2 t ; 2xt 1.1xt1 0.3xt2 t ; 3xt t 0.9 t1 0.3 t2 ; 4xt t 1.3 t1 0.4 t2 ; 5xt 0.7xt1 t 0.6 t1; 6xt 0.8xt1 0.5xt2 t 1.1 t1.
1 xt1 2 xt2
t ,t
~ WN
0,
2
,
且 1 0.5, 2 0.3, 求 1,2 .
例6、已知某AR(2)模型为：
1 0.5B1 0.3Bxt
t ,t
~ WN
0,
2
,
求 Ext ,Varxt , k ,kk k 3.
3
4
5
-0.06 0.05 -0.01
-0.26 -0.16 -0.05
11
12
13
-0.10 0.02 -0.01
0.03 0.04 -0.03
6
7
-0.11 0.02
-0.14 -0.12
14
15
-0.03 -0.04
0.02 0.08
8 -0.01 -0.15
例13 对于一个观察值序列拟合ARMA(2，1)模型，得到 的残差自相关函数如下：
k12345678 0.10 0.08 0.09 0.04 -0.13 0.05 0.02 -0.06 k ( t )
检验该模型是否有效。其中
0.05,
2 0.95
8
15.51
例7、已知某中心化的MA(1)模型1阶自相关系数
1 0.25, 求该模型的表达式。
例8、已知MA(2)模型为：
xt
t
0.7 t1 0.4 t2 , t
~ WN
0,
2
.
求 Ext ,Varxt , k k 1.
例9、证明ARMA(1,1)序