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 ）。
《金融时间序列模型》期末考试试卷2套含答案(大学期末复习资料).doc
《金融时间序列模型》期末考试试卷(1)课程代码及课序号：学号：姓名：成绩：班级：课序号：任课教师：一判断题：得分如果下面说法正确则在括号内添入T,否则添入F,每个2分，共20分。
( )1、某项投资分为4个周期，每个周期的收益率不同，用R" i=l,…,4表示,y4R那么该项投资与投资期4个周期，每个周期收益率都是二的投资是等价的。
4( )2、如果&满足一个GARCH(2, 1)模型，那么&平方后满足一个ARMA(2, 2)模型。
( )3、如果以t分布作为对照分布画出的Q-Q图是直线说明该组数据服从t分布。
(根据t分布计算理论上的分位数标在纵轴上，根据数据计算出的样本分位数画在横轴上) ( )4、使用JB检验判断数据的分布是否是正态分布，如果检验的p —值等于0. 78,说明该组数据不服从正态分布。
( )5、自回归过程％ = 0. 1Y- -1.4Y T + 0. 7丫3 +&的偏自相关系数等于0。
( )6、Q检验的缺陷是经常把不是白噪声的残差误认为是白噪声过程。
( )7、如果某银行宣布该银行1 —天内，99%置信水平下，风险价值等于30 (百万)，说明该银行有1%的可能性1天内的损失会小于30 (百万)。
( )8、假设半年支付利率一次，周期利率5% (以半年为一个周期)，那么年简单收益率是10%,年复利收益率是10. 25%,年连续复利收益率9. 89%( )9、对某模型的残差的平方进行检验，发现存在自相关，所以应该对残差建立ARCH类模型。
( )10、对MA⑴模型Y t=0. 4+e t +0. 6e t-i的3 一步预测值等于0. 4。
二选择题：得分可能有多个选项是正确的，把正确选项前的标号填入括号中，每题3分，共15分1、下面是对几个时间序列做单位根检验的结果，哪些序列是1(1)的，把标号写在括号中A AR 模型B MA 模型C ARMA-ARCH 模型D ARCH 模型3、Yt = 0. 9+(pY t -i +(p 2Y - +£如果pi = 10/21,那么cp 等于多少？ (A 2. 5BC -D -2.(A 3.95MB 4.88MC 0.395MD 4.95M得分2、偏自相关函数是拖尾的模型包括4、 下面是几个模型，写出满足平稳条件模型的标号( )A Yt 二0. 1+1. 3 Yt-i -0.3 Yt-2 +讯B Yt 二0. 75 Yt-i - 0. 125 Y t -2 +&C Yt= 0. 44Y t -i+8t +1. 98t -iD Y t =£t +0. 7gt -i+0. 03gt-25、 假设某只股票的年收益率是10%,年波动率是30%,初始投资10M (M 表示货币单位是百万)，5%显著水平下，1 —年内的VaR 等于三简答题：(每个5分，共20分)1、用AIC 准则来定阶，假设自回归部分滞后阶数Q 的上界为2,滑动平均部分滞后阶数q2、同学A 建立了一个消费模型，用C 表示消费，I 表示收入。
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》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。
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 。
时间序列期末试题B卷 (2)
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（）。
（）。
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满足ARMA（1,2）模型即：t X＝0.43+0.341-t X+tε＋0.81-tε–0.22-tε，则均t值＝，θ（即一阶移动均值项系数）＝。
12．设｛x t｝为一时间序列，B为延迟算子，则B2X 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。
45.671.21.（ε是t（12.（10分）设有AR（2）过程：（1－0.5B）（1－0.3B）X t=ε，其中,tε是白噪t声序列，试求ρ（其中，k=1,2）。
k3.（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；（∧φ：偏自相关系数；∧kρ：kk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(ˆtt X X 。
(1)写出模型；(2）模型的参数检验是否通过？为什么？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。
(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。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整word版)时间序列分析试卷及答案的全部内容。
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_____________。
时间序列分析试卷及答案
时间序列分析试卷及答案时间序列分析试卷1一、填空题（每小题2分, 共计20分）1.ARMA(p,q)模型是一种常用的时间序列模型, 其中模型参数为p和q。
2.设时间序列{Xt}, 则其一阶差分为Xt-Xt-1.3.设ARMA (2.1): Xt=0.5Xt-1+0.4Xt-2+εt-0.3εt-1, 则所对应的特征方程为1-0.5B-0.4B^2+0.3B。
4.对于一阶自回归模型AR(1):Xt=10+φXt-1+εt, 其特征根为φ, 平稳域是|φ|<1.5.设ARMA(2.1):Xt=0.5Xt-1+aXt-2+εt-0.1εt-1, 当a满足|a|<1时, 模型平稳。
6.对于一阶自回归模型Xt=φXt-1+εt, 其平稳条件是|φ|<1.7.对于二阶自回归模型AR(2):MA(1):Xt=εt-0.3εt-1, 其自相关函数为Xt=0.5Xt-1+0.2Xt-2+εt, 则模型所满足的XXX-Walker方程是ρ1-0.5ρ2=0.2, ρ2-0.5ρ1=1.8.设时间序列{Xt}为来自ARMA(p,q)模型: Xt=φ1Xt-1+。
+φpXt-p+εt+θ1εt-1+。
+θqεt-q, 则预测方差为σ^2(1+θ1^2+。
+θq^2)。
9.对于时间序列{Xt}, 如果它的差分序列{ΔXt}是平稳的, 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σt^2=α0+α1εt-1^2+。
+αpεt-p^2+β1σt-1^2+。
+βqσt-q^2.二、（10分）设时间序列{Xt}来自ARMA(2,1)过程, 满足(1-B+0.5B^2)Xt=(1+0.4B)εt, 其中{εt}是白噪声序列, 并且E(εt)=0, Var(εt)=σ^2.1）判断ARMA(2,1)模型的平稳性。
根据特征方程1-φ1B-φ2B^2, 求得其根为0.5±0.5i, 因此模型的平稳条件是|φ1-0.5i|<1和|φ1+0.5i|<1, 即-1<φ1<1.因为0.5i不在实轴上, 所以模型不是严平稳的, 但是是宽平稳的。
时间序列分析期末试卷AB卷
卷A一、 判定下列模型的稳定性和可逆性。
（10）1.t t t a X X =--11.12.14.0--=t t t a a X3.1218.04.03.1----=+-t t t t t a a X X X二、简述（25）1．宽平稳的定义是什么？它和严平稳有什么联系？（10）2．写出AR （1），MA （1），ARMA （2，1）模型的表达式，并分别说明它们的基本假设。
（15）三、计算（65）1．根据下面AR （4）模型的估计值求关于一个ARMA （2，1）模型的可逆初始猜测值6.01=ϕ，2.02-=ϕ，2.03-=ϕ，8.04=ϕ （10）2. 求模型2114.03.15.0---+-=-t t t t t a a a X X 的前5个格林函数和逆函数。
（10）3．对于ARMA （2，1）模型 1214.03.0---+=+-t t t t t a a X X X ，t a ～NID （0，100），给定345=-t X ，364=-t X ，=-3t X 12=-t X ，3.01=-t X ，10-=t X ，并假定1-t a =-25（a ）计算)(ˆl X t )2,1(=l 及)1(ˆtX 的95%的概率限。
（b ）给定09.111-=+t X ，4.11=G ，修正)2(ˆtX 。
4. 有t=1,2,3,4,5的数据序列如下：7.0，6.8，7.2，6.9，7.1 （a ）求零均值化后的序列t X（b ）用AR(1)模型拟合t X ，求1ϕ的估计。
5. 某过程的逆函数2,)7.0(3.0,5.021≥==-j I I j j ，试求相应的ARMA 模型的表达式。
卷B二、 判定下列模型的稳定性和可逆性。
（10）1.t t t a X X =--15.02.12.1--=t t t a a X3.21216.07.11.07.0----+-=+-t t t t t t a a a X X X二、简述（25）1．宽平稳的定义是什么？它和严平稳有什么联系？（10）2．写出AR （1），MA （1），ARMA （2，1）模型的表达式，并分别说明它们的基本假设。
10-11上学期时间序列分析B卷及答案
函数 { (k ), k 0,1, 2,} 表示).
3.试求极限 lim E[et (l ) 2 ] .
l
-5-
-6-
得 分
评卷人
五、 计算证明题(每小题 5 分, 共 15 分) 设 { t , t 1, 2,} ~ WN (0, 2 ) , 令
X t t k , t 1, 2,.
k
10. 设 { X t , t 0, 1, 2,} 是满足 MA(q) 模型 X t t 1 t 1 q t q
ˆ (l ) 的均方误差为 的 MA(q) 序列, 则已知 X t , X t 1 , X t 2 , 时, X t l 的最佳线性预测 X t
可逆.
5. 平稳序列的的偏相关函数 p 步截尾是其为 AR( p) 序列的 充要 条件. 6. ARMA( p,1) 模型 X t 0 1 X t 1 p X t p t 1 t 1
的可逆域是 | 1 | 1 .
7. ARMA(2, q) 模型 X t 0 1 X t 1 2 X t 2 t 1 t 1 q t q
k 0
t 1
1.试求序列 { X t , t 1, 2,} 的自相关函数 (t , s), t , s 1, 2, . 2.试求极限 lim (t , s), t 1, 2, .
s
3.试证明序列 { X t , t 1, 2,} 不平稳.
-7-
得 分
评卷人
ˆ (l ) 的均方误差为 的 MA(q) 序列, 则已知 X t , X t 1 , X t 2 , 时, X t l 的最佳线性预测 X t
时间序列分析试卷及答案
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.—5.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_______________________。
6. 设ARMA(2, 1):1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-，当a 满足_________时，模型平稳。
7. 对于一阶自回归模型MA(1):10.3t t t X εε-=-，其自相关函数为______________________。
8. 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______________________。
9. 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___________________。
10. 对于时间序列{}t X ，如果___________________，则()~t X I d 。
11. 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==。
统计学考试题目 时间序列分析
统计学考试题目时间序列分析(总3页)-本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-B C C A A, A C B D D , B B D B D , B A第六章时间序列分析一、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（ b）。
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，期末库存万件，它们（ c）。
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（c ）。
4．某地区连续4 年的经济增长率分别为%，9%，8%，%，则该地区经济的年平均增长率为（ a）。
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）。
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，表明该商品第二季度销售（ a）。
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（c ）。
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（b ）。
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（ d）。
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％。
时间序列B
数学与信息科学学院统计系2011级3班 闭卷 120分钟- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - （装订线）班 级 学 号题号 一 二 三 四 总分 得分一、单项选择题（每小题2分，共20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. 对整数n ，常数a ，有=+t m n X β ( ).(A)t X (B)n t X - (C)m n t X -- (D)n t aX -3. 平稳序列的偏相关函数p 步截尾是其为()p AR 序列的 ( )条件. (A)充分 (B)必要 (C)充要 (D)充分不必要4. 满足AR 模型的平稳序列有 ( ).(A)一个 (B)两个 (C)三个 (D)无穷多个 5.对多项式()∑==pj j j z c z 0ψ，有()=t X βψ ( ) .(A)t X (B)n t X - (C)m n t X -- (D)∑=-pj j t j X c 06. AR(2)序列的谱密度是()2221212λλπσλi i ea e a f --=,当ρρλ,e Z 0i ±=接近1时,谱密度在0λ随近有( ).(A) 低估 (B) 峰值 (C) 最大值 (D) 最小值 7. 线性平稳序列的自协方差矩阵总是( ).(A)正定的 (B) 非正定的 (C) 线性的 (D) 非线性的8. MA(2)模型121.10.24t t t t X εεε--=-+，则移动平均部分的特征根是( ).(A)10.8λ=，20.3λ= (B)10.8λ=-，20.3λ= (C)10.8λ=-，20.3λ=- (D)10.8λ=-，20.2λ= 9. 如果0≠∞<∑∑∞-∞=∞-∞=k k k kψψ和成立，则当∞→N 时，)(μ-N X N 依分布收敛到正态分布( ).(A)())0(2,0f N π (B)())0(,0f N π (C)())0(4,0f N π (D)())0(3,0f N π 10. 设{}t ε是独立同分布的),0(2δWN ，线性平稳序列{}t X 由∑+∞-∞=-=k k t kt X εψ定义，谱密度f(0)≠0。
时间序列分析试卷及答案
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_____________。
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==。
时间序列期末精彩试题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 2X 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＝ 。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
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(
)0
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
( )0
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 +
0.8 t 1 - 0.2 t 2，则均值= ___________________________ ， 1 (即一阶移
动均值项系数)= _____________________ 0
2. _____________________________________________________ 设｛x t｝为一时间序列，B为延迟算子，则B2X t= __________________ o 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：X t+0.8X t! = t, t 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 _______________________ o
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。
四、计算题。
（40分）
1. （10 分）已知ARMA（ 1，1）模型即：X t = 0.6 X t 1+ t - 0.3 “，其中，t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。
是白噪声序列，试求k （其中，k=1,2 ）
2. （10 分）设有AR（2）过程：（1-0.5B ）（1-0.3B）X= t，其中，t
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 ｝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 :偏自相关系数；k :自相关系数）
4. （10 分）已知某ARMA（2,1）模型为:x t=0.8 X t, —0.5 X t2+ t-
0.3 t i,给定X t 3=—1,冷=2, X t-i =2.5, X=0.6 ；t=-0.28, 11=0.4,
⑵O
t 2=0。
求X t（1）,X t
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；
2. （5分）对某序列｛y t｝做参数估计，结果如表2示：
(1)写出模型；(2 )模型的参数检验是否通过？为什么?
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?。