时间序列分析期末考试资料

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统计基础知识第五章时间序列分析习题及答案

统计基础知识第五章时间序列分析习题及答案

第五章时间序列分析一、单项选择题1.构成时间数列的两个基本要素是( C )(2012年1月)A.主词和宾词B.变量和次数C.现象所属的时间及其统计指标数值D.时间和次数2.某地区历年出生人口数是一个( B )(2011年10月)A.时期数列 B.时点数列C.分配数列D.平均数数列3.某商场销售洗衣机,2008年共销售6000台,年底库存50台,这两个指标是( C ) (2010年10)A.时期指标B.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4.累计增长量( A ) (2010年10)A.等于逐期增长量之和B.等于逐期增长量之积C.等于逐期增长量之差D.与逐期增长量没有关系5.某企业银行存款余额4月初为80万元,5月初为150万元,6月初为210万元,7月初为160万元,则该企业第二季度的平均存款余额为( C )(2009年10)万元万元万元万元6.下列指标中属于时点指标的是( A ) (2009年10)A.商品库存量B.商品销售量C.平均每人销售额D.商品销售额7.时间数列中,各项指标数值可以相加的是( A ) (2009年10)A.时期数列B.相对数时间数列C.平均数时间数列D.时点数列8.时期数列中各项指标数值( A )(2009年1月)A.可以相加B.不可以相加C.绝大部分可以相加D.绝大部分不可以相加10.某校学生人数2005年比2004年增长了8%,2006年比2005年增长了15%,2007年比2006年增长了18%,则2004-2007年学生人数共增长了( D )(2008年10月)%+15%+18%%×15%×18%C.(108%+115%+118%)-1 %×115%×118%-1二、多项选择题1.将不同时期的发展水平加以平均而得到的平均数称为( ABD )(2012年1月)A.序时平均数B.动态平均数C.静态平均数D.平均发展水平E.一般平均数2.定基发展速度和环比发展速度的关系是( BD )(2011年10月)A.相邻两个环比发展速度之商等于相应的定基发展速度B.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度C.定基发展速度的连乘积等于环比发展速度D.相邻两个定基发展速度之商等于相应的环比发展速度E.以上都对3.常用的测定与分析长期趋势的方法有( ABC ) (2011年1月)A.时距扩大法B.移动平均法C.最小平方法D.几何平均法E.首末折半法4.时点数列的特点有( BCD ) (2010年10)A.数列中各个指标数值可以相加B.数列中各个指标数值不具有可加性C.指标数值是通过一次登记取得的D.指标数值的大小与时期长短没有直接的联系E.指标数值是通过连续不断的登记取得的5.增长1%的绝对值等于( AC )(2010年1)A.增加一个百分点所增加的绝对量B.增加一个百分点所增加的相对量C.前期水平除以100D.后期水平乘以1%E.环比增长量除以100再除以环比发展速度6.计算平均发展速度常用的方法有( AC )(2009年10)A.几何平均法(水平法)B.调和平均法C.方程式法(累计法)D.简单算术平均法E.加权算术平均法7.增长速度( ADE )(2009年1月)A.等于增长量与基期水平之比B.逐期增长量与报告期水平之比C.累计增长量与前一期水平之比D.等于发展速度-1E.包括环比增长速度和定基增长速度8.序时平均数是( CE )(2008年10月)A.反映总体各单位标志值的一般水平B.根据同一时期标志总量和单位总量计算C.说明某一现象的数值在不同时间上的一般水平D.由变量数列计算E.由动态数列计算三、判断题1.职工人数、产量、产值、商品库存额、工资总额指标都属于时点指标。

时间序列分析试卷及答案3套

时间序列分析试卷及答案3套

时间序列分析试卷及答案3套时间序列分析试卷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----=++++++L L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==。

金融时间序列分析复习资料全

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一、单项选择题(每题2分,共20分) P61关于严平稳与(宽)平稳的关系;弱平稳的定义:对于随机时间序列y t ,如果其期望值、方差以及自协方差均不随时间t 的变化而变化,则称y t 为弱平稳随机变量,即y t 必须满足以下条件: 对于所有时间t ,有 (i )E (yt )=μ为不变的常数;(ii ) Var (yt )=σ²为不变的常数;(iii ) γj =E[y t -μ][y t-j -μ],j=0,±1,,2,… (j 为相隔的阶数)(μ=0,cov (y t ,y t-j )=0,Var (yt )=σ²时为白噪音过程,常用的平稳过程。

) 从以上定义可以看到,凡是弱平稳变量,都会有一个恒定不变的均值和方差,并且自协方差只与y t 和y t-j 之间的之后期数j 有关,而与时间t 没有任何关系。

严平稳过程的定义:如果对于任何j 1,,j 2,...,j k ,随机变量的集合(y t ,y t+j1,,y t+j2,…,y t+jk )只依赖于不同期之间的间隔距离(j 1,j 2,…,j k ),而不依赖于时间t ,那么这样的集合称为严格平稳过程或简称为严平稳过程,对应的随机变量称为严平稳随机变量。

P46 t X 的k 阶差分是;△kX t =△k-1X t -△k-1X t-1,△ 表示差分符号。

滞后算子;P54对于AR : L p y t =y t-p ,对于MA :L pεt =εt-pAR (p )模型即自回归部分的特征根—平稳性;确定好差分方程的阶数,则其特征方程为:λp-α1λp-1-α2λp-2-…-αp =0,若所有的特征根的│λ│<1则平稳补充:逆特征方程为:1-α1z1-α2z²-…-αp zp=0,若所有的逆特征根│z│>1,则平稳。

注意:特征根和逆特征方程的根互为倒数。

如:p57作业3: y t =1.2y t-1-0.2y t-2+εt ,为二阶差分,其特征方程为:λ2-1.2λ+0.2=0,解得λ1=1,λ2=0.2,由于λ1=1,所以不平稳。

时间序列期末试题及答案

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。

时间序列分析试题

时间序列分析试题

第九章 时间序列分析一、单项选择题1、乘法模型是分析时间序列最常用的理论模型。

这种模型将时间序列按构成分解为( ) 等四种成分,各种成分之间( ),要测定某种成分的变动,只须从原时间序列中( )。

A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;保持着相互依存的关系;减去其他影响成分的变动B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;缺少相互作用的影响力量;减去其他影响成分的变动C. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;保持着相互依存的关系;除去其他影响成分的变动D.长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;缺少相互作用的影响力量;除去其他影响成分的变动答案:C2、加法模型是分析时间序列的一种理论模型。

这种模型将时间序列按构成分解为( )等四种成分,各种成分之间( ),要测定某种成分的变动,只须从原时间序列中( )。

A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;保持着相互依存的关系;减去其他影响成分的变动B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;缺少相互作用的影响力量;减去其他影响成分的变动C. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;保持着相互依存的关系;除去其他影响成分的变动D.. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;缺少相互作用的影响力量;除去其他影响成分的变动答案:B3、利用最小二乘法求解趋势方程最基本的数学要求是( )。

A.∑=-任意值2)ˆ(t Y Y B. ∑=-min )ˆ(2t Y Y C. ∑=-max )ˆ(2t Y Y D. 0)ˆ(2∑=-t Y Y 答案:B4、从下列趋势方程t Y t86.0125ˆ-=可以得出( )。

A. 时间每增加一个单位,Y 增加0.86个单位B. 时间每增加一个单位,Y 减少0.86个单位C. 时间每增加一个单位,Y 平均增加0.86个单位D. 时间每增加一个单位,Y 平均减少0.86个单位答案:D.5、时间序列中的发展水平( )。

(完整word版)《时间序列》试卷

(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。

时间序列复习题

时间序列复习题

时间序列复习题时间序列复习题时间序列是指一组按照时间顺序排列的数据点的集合。

在许多领域中,时间序列分析被广泛应用于预测、趋势分析等方面。

下面我将给大家提供一些时间序列复习题,帮助大家巩固和加深对时间序列的理解。

1. 什么是时间序列?时间序列是按照时间顺序排列的一组数据点的集合。

这些数据点可以是等间隔的,也可以是不等间隔的。

2. 时间序列分析的主要目的是什么?时间序列分析的主要目的是通过对过去的数据进行分析,揭示出数据中的趋势、周期性和季节性等规律,以便进行预测和决策。

3. 请解释一下时间序列中的趋势。

趋势是时间序列中长期变化的总体方向。

趋势可以是上升的、下降的或者平稳的。

趋势可以通过绘制时间序列图或使用趋势线来观察和分析。

4. 什么是季节性?季节性是指时间序列中周期性的重复模式,这些模式在一年中的特定时间段内重复出现。

例如,零售业在圣诞节前后通常会出现销售高峰,这是一种季节性现象。

5. 请解释一下平稳时间序列。

平稳时间序列是指其统计特性在时间上保持不变的时间序列。

平稳时间序列的均值和方差不随时间变化而变化。

平稳时间序列的分析更容易进行预测和建模。

6. 如何检验时间序列的平稳性?常见的检验时间序列平稳性的方法包括绘制时间序列图观察趋势、周期性和季节性,以及进行单位根检验(例如ADF检验)等。

7. 请解释一下自相关和偏自相关函数。

自相关函数(ACF)是用来衡量时间序列与其自身在不同滞后期的相关性。

偏自相关函数(PACF)则是在消除其他滞后期的影响后,衡量时间序列与其自身在特定滞后期的相关性。

8. 时间序列预测的常用方法有哪些?常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

这些方法根据时间序列的特点和需要进行选择和应用。

9. 请解释一下ARIMA模型。

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型,它包括自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个部分。

ARIMA模型可以用来描述时间序列的趋势、季节性和随机性。

(整理)时间序列分析试题

(整理)时间序列分析试题
A.大于100%表示各月(季)水平比全期水平高,现象处于旺季
B.大于100%表示各月(季)水平比全期平均水平高,现象处于旺季
C.小于100%表示各月(季)水平比全期水平低,现象处于淡季
D.小于100%表示各月(季)水平比全期平均水平低,现象处于淡季
E.等于100%表示无季节变化
答案:BD.E
12、循环变动指数C%()。
3月
4月
5月
6月
7月
月初应收账款余额
(万元)
690
850
930
915
890
968
1020
则该企业2005年上半年平均每个月的应收账款余额为()。
A.
B.
C.
D.
答案:A
10、采用几何平均法计算平均发展速度时,侧重于考察()。
A.现象的全期水平,它要求实际各期水平等于各期计算水平
B.现象全期水平的总和,它要求实际各期水平之和等于各期计算水平之和
答案:A
14、元宵的销售一般在“元宵节”前后达到旺季,1月份、2月份的季节指数将()。
A.小于100% B.大于100%
C.等于100% D.大于1200%
答案:B
15、空调的销售量一般在夏季前后最多,其主要原因是空调的供求(),可以通过计算()来测定夏季期间空调的销售量高出平时的幅度。
A.受气候变化的影响;循环指数
答案:D.
17、当时间序列的二级增长量大体相同时,适宜拟合()。
A.抛物线B.指数曲线
C.直线D.对数曲线
答案:A
18、国家统计局2005年2月28日公告,经初步核算,2004年我国的国内生产总值按可比价格计算比上年增长9.5%。这个指标是一个()。

统计学期末复习重点 统计学第7章 时间序列分析

统计学期末复习重点 统计学第7章 时间序列分析

【例7-4】 福建省部分年份年末全社会从业人数资 料如下,计算福建省10年内的全社会平均从业人 数
年份 人数/万 人 1997 2000 2002 2005 2007
i 1
1612.41
1660.19
1711.32
1868.49
2015.33
2.由相对指标或平均指标时间序列计算序时平均数 相对数和平均数通常是由两个绝对数对比形成的, 计算序时平均数时,应先分别求出构成相对数或 平均数的分子和分母,然后再进行对比即得相对指标 或平均指标序列的序时平均数
逐期增长量
a1 a0 , a2 a1 ,, an an 1
累积增长量
a1 a0 , a2 a0 ,, an a0
二者的关系:
⒈ a1 a0 a2 a1 an an1 an a0 ⒉ ai a0 ai 1 a0 ai ai 1 i 1,2,, n
由于采用的基期不同,发展速度又可分为定 基发展速度和环比发展速度。 环比发展速度也称逐期发展速度,是报告期 水平与前一时期水平之比,说明报告期水 平相对于前一期的发展程度 定基发展速度则是报告期水平与某一固定时 期水平之比,说明报告期水平相对于固定 时期水平的发展程度,表明现象在较长时 期内总的发展速度,也称为总速度 年距发展速度说明报告期水平与上年同期水 平对比达到的相对程度
时间序列概述
时间序列的编制原则
(1) 指标数值涵盖的时间长短一致
(2) 指标内涵、外延要一致 (3) 计算方法和计算单位、价格一致
现行价格:指产品在各个时间,地点、环节实现的价格。
可比价格:是为专门消除货币量中价格变动因素而设计的价格。
第二节 时间序列水平指标

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。

时间序列整理资料

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考试题型:1.判断题(10分);2.计算题(5题,75分);3.分析题(1题15分)。

郑重声明:此资料仅供参考(还有标注为考点,只是我个人的观点,仅供参考)。

第2章时间序列的预处理1. 计算序列的样本自相关系数。

(考点)1()()()n kt t k t x x x x k n kγ---+∧=--=-∑(1)基于全体观察样本计算出来的延迟K 自协方差函数的估计值。

21()(0)1ntt x xn γ-∧=-=-∑(2)总体方差的估计值。

()(0)k k γργ∧∧∧≅ 0k n ∀<< 延迟K 自相关系数的估计值。

当延迟阶数K 远远小于样本容量n 时,121()()0()n ktt k t k ntt x x x xk n x x ρ---+∧=-=--≅∀<<-∑∑2. 平稳性的检验。

对序列的平稳性有两种检验方法,一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验方法;一种是构造检验统计量进行假设检验的方法。

图检验方法:(1)时序图检验: 如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势性或周期性,那它通常不是平稳序列。

(2)自相关图检验:平稳序列通常具有短期相关性。

该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数K 的增加,平稳序列的自相关系数kρ∧会很快地衰减向零。

反之,非平稳序列的自相关系数ρ衰减向零的速度通常比较慢,这就是我们利用自相关图进行平稳性判断的标准。

3. 纯随机序列首先并不是所有的平稳序列都值得建模,只有那些序列值之间具有密切的相关关系,历史数据对未来的发展有一定影响的序列,才值得我们花时间去挖掘历史数据中的有效信息,用来预测序列未来的发展。

纯随机序列:该序列值彼此之间没有任何相关性,也就是一个没有记忆的序列,过去的行为对将来的发展没有丝毫影响。

我们称之为纯随机序列。

也称为白躁声序列。

简记为:2~(,)t WN x μσ。

4. 纯随机序列检验(1)假设条件由于序列值之间的变异是绝对的,而相关性是偶然的,所以假设条件如下: 原假设:延迟期数小于或等于m 期的序列值之间相互独立。

时间序列分析期末题库试题及答案

时间序列分析期末题库试题及答案

时间序列分析期末题库试题及答案(以下是一个范例,您可以根据需要进行修改和调整)时间序列分析期末题库试题及答案时间序列分析是一门研究随时间变化的数据模式和规律的统计学方法,广泛应用于物理学、经济学、环境科学等领域。

在进行时间序列分析时,掌握相关的试题及其答案是提高分析能力和应对考试的重要途径。

本文将为您提供一份时间序列分析期末题库试题及答案,希望能帮助您更好地掌握这门学科。

一、简答题1. 请解释什么是时间序列分析。

答:时间序列分析是一种统计学方法,用于研究随时间变化的数据。

它可以揭示出数据内在的趋势、季节性和周期性等模式,帮助我们进行预测和决策。

2. 时间序列分析的主要步骤有哪些?答:时间序列分析的主要步骤包括:数据收集和整理、数据可视化、确定模型、模型识别和拟合、模型检验和评估、模型预测和应用。

3. 请解释平稳时间序列的概念。

答:平稳时间序列是指其数学期望、方差和自协方差不随时间的变化而发生显著变化的时间序列。

平稳时间序列的均值和方差不依赖于时间,具有稳定的趋势和季节性。

4. 如何进行时间序列的平稳性检验?答:常见的平稳性检验方法包括ADF检验、KPSS检验和单位根检验。

这些方法可以通过检验时间序列数据的单位根是否存在来判断其是否平稳。

5. 时间序列分析中的自相关和偏自相关函数有什么作用?答:自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)用于分析时间序列数据的相关性。

ACF可以帮助确定数据的季节性和周期性,而PACF可以帮助确定数据的自回归阶数。

二、计算题请根据以下时间序列数据,回答下面的问题:年份 | 销售额(万元)-----------------------2015 | 2002016 | 2302017 | 2502018 | 2802019 | 3002020 | 3201. 请绘制销售额的时间序列图。

答:(在此插入相应的时间序列图)2. 根据观察的时间序列图,总结该时间序列的趋势和季节性。

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

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%。

时间序列分析

时间序列分析

第七章 时间序列分析一、单项选择题1.根据时期序列计算序时平均数应采用 ( ) A.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末折半法2.间隔相等的时点序列计算序时平均数应采用 ( ) A.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末折半法3.逐日登记资料的时点序列计算序时平均数应采用 ( ) A.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末折半法4.具有可加性的时间序列是 ( ) A.时点序列 B.时期序列 C.平均指标动态序列 D.相对指标动态序列5.间断性的间隔不相等时点序列计算序时平均数,应采用 ( ) A.以每次变动持续的时间长度对各时点水平加权平均 B.以数列的总速度按几何平均法计算 C.用各间隔长度对各间隔的平均水平加权平均 D.对各时点水平简单算术平均6.时间序列中的派生序列是 ( ) A. 时期序列和时点序列 B.绝对数时间序列和相对数时间序列C.绝对数时间序列和平均数时间序列D.相对数时间序列和平均数时间序列7.某企业生产某种产品,其产量年年增加5万吨,则该产品产量的环比增长速度 ( ) A.年年下降 B.年年增长 C.年年保持不变 D.无法做结论8.某企业工业生产固定资产原值变动资料(单位:千元〉:1998年1月1日8000当年新增2400, 当年减少400试确定工业生产固定资产原值平均价值 ( ) A.10000 B.9000 C.5000 D.15009.某车间月初工作人员数资料如下 ( ) 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 280 284 280 300 302 304 320 计算该车间上半年月平均工人数计算式是:A.i iif f α∑∑B.i iif f α∑∑C.inα∑ D.12311122...1n a a a a n -++++-10.2003年上半年某商店各月初棉布商品库存〈千元〉为 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 42 34 36 32 36 33 38试确定上半年棉布平均商品库存。

第4章_时间序列分析

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( )。

时间序列分析试题

时间序列分析试题

第九章 时间序列分析一、单项选择题1、乘法模型是分析时间序列最常用的理论模型。

这种模型将时间序列按构成分解为( ) 等四种成分,各种成分之间( ),要测定某种成分的变动,只须从原时间序列中( )。

A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;保持着相互依存的关系;减去其他影响成分的变动B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;缺少相互作用的影响力量;减去其他影响成分的变动C. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;保持着相互依存的关系;除去其他影响成分的变动D.长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;缺少相互作用的影响力量;除去其他影响成分的变动答案:C2、加法模型是分析时间序列的一种理论模型。

这种模型将时间序列按构成分解为( )等四种成分,各种成分之间( ),要测定某种成分的变动,只须从原时间序列中( )。

A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;保持着相互依存的关系;减去其他影响成分的变动B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;缺少相互作用的影响力量;减去其他影响成分的变动C. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;保持着相互依存的关系;除去其他影响成分的变动D.. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动;缺少相互作用的影响力量;除去其他影响成分的变动答案:B3、利用最小二乘法求解趋势方程最基本的数学要求是( )。

A.∑=-任意值2)ˆ(t Y Y B. ∑=-min )ˆ(2t Y Y C. ∑=-max )ˆ(2t Y Y D. 0)ˆ(2∑=-t Y Y 答案:B4、从下列趋势方程t Y t86.0125ˆ-=可以得出( )。

A. 时间每增加一个单位,Y 增加0.86个单位B. 时间每增加一个单位,Y 减少0.86个单位C. 时间每增加一个单位,Y 平均增加0.86个单位D. 时间每增加一个单位,Y 平均减少0.86个单位答案:D.5、时间序列中的发展水平( )。

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时间序列分析期末考

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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
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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 ∇=___________________________。

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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
1t-21-0.80.5X + 1.1t t t t X X εε--=+-
试检验模型的平稳性与可逆性。

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四、 (15分)设}{t X 服从ARMA(1, 1)模型:
110.80.6t t t t X X εε--=+- 其中1001000.3,0.01X ε==。

、给出未来3期的预测值;(8分) 2、给出未来3期的预测值的95%的预测区间(0.975 1.96u =)。

(7分)
五、(20分)设平稳时间序列}{t X 服从AR(1)模型:
10.8t t t X X ε-=+,其中{}t ε为白噪声,求 .),
(V ar (E 222φρ和),t t X X
六、(1) 请分别论述 ARCH 模型、GARCH 模型、EGARCH 模型以及GARCH-M (即GARCH-in-Mean 模型)模型的经济含义; (5分) (2) 请简要给出ARCH(1)模型、GARCH(1,1)模型, EGARCH(1,1)模型以及GARCH(1,1)-M 模型的形式。

(5分)
湖南大


程考


卷 湖南大学教务处。

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