回归分析时间序列分析答案.doc
第八章 时间序列的回归分析 残差序列相关
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n 2 e e t1
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(xi x)( yi y)
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(xi x)2 ( yi y)2
i 1
i 1
5
3杜宾-沃森检验法（DW检验）
DW检验是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(沃 特森)于1951年提出的一种适用于小样本 的检验方法。DW检验只能用于检验随机 误差项具有一阶自回归形式的序列相关 问题,随机误差项的一阶自回归形式为
（假设 已知,等于1）
• 一阶差分法是将原模型 原模型存在完全一阶正自相关，即
Yt 0 1X1
• 变换为
t t1 t
Y Yt1 (0 0 ) 1(1 X t1) (t t1)
Yt 1X1 t
(该模型没有常数项)
• 其中，为经典误差项。则应满足应用普通最小二乘法
的经典假定，用普通最小二乘法估计差分模型，得到
主成分法，偏最小二乘法。
19
• 序列相关性带来的问题 1 参数的估计量不再具有最小方差 线性无偏性 2 均方误差可能严重低估误差项的 方差 3 F检验、T检验失效
第八章 时间序列的回归分析
残差序列相关
对回归方程随机部分的假定： 是一个随机变量,通常满足: 1: 服从正态分布,Y也服从正态分布 2：E ( ) 0,即E(0 ) 0, E(1) 1 3 :Var( ) 2 常数 方差齐性 4 : Cov(i , j ) 0， 相互独立 ~ N (0, 2 ), y ~ (0 1X , 2 ) 5 : 在多元中， 诸自变量相互独立
经济学计量方法回归分析与时间序列
经济学计量方法回归分析与时间序列计量经济学是运用数理统计学方法研究经济现象的一门学科。
在计量经济学中，回归分析和时间序列分析是两种常用的方法。
回归分析用于研究变量之间的关系，而时间序列分析则主要用于分析时间上的变动和趋势。
本文将介绍经济学计量方法中的回归分析与时间序列分析，并说明它们的应用和意义。
一、回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间函数关系的一种方法。
在经济学中，回归分析常常用于分析经济变量之间的关系。
回归分析的基本模型可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε其中，Y表示因变量，X1、X2、...、Xk表示自变量，ε表示误差项。
β0、β1、β2、...、βk分别表示回归方程的截距和斜率系数。
回归分析中的关键问题是如何确定回归方程的系数。
常用的方法包括最小二乘估计法和最大似然估计法。
最小二乘估计法是指通过最小化残差平方和来确定回归方程的系数。
最大似然估计法则是通过找到最大化似然函数的方法来确定回归方程的系数。
回归分析的应用非常广泛。
它可以用于预测变量的取值，评估政策的效果，解释变量之间的关系等。
例如，在经济学中，回归分析常用于研究收入与教育程度之间的关系、通胀与利率之间的关系等。
二、时间序列分析时间序列分析是研究时间上的变动和趋势的一种方法。
在经济学中，时间序列分析常用于分析经济变量随时间变化的规律。
时间序列数据是按照时间顺序排列的一组数据，例如某个经济变量在不同时间点的取值。
时间序列分析的基本模型可以表示为：Yt = μ + αt + β1Yt-1 + β2Yt-2 + ... + βkYt-k + εt其中，Yt表示时间t的观测值，μ表示整体的平均水平，αt表示时间t的随机波动，Yt-1、Yt-2、...、Yt-k表示时间t之前的观测值，β1、β2、...、βk表示滞后系数，εt表示误差项。
时间序列分析中的关键问题是如何确定滞后阶数和滞后系数。
第九章时间序列数据的基本回归分析
第九章时间序列数据的基本回归分析时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列数据观测值。
在实际应用中，时间序列数据广泛存在于经济学、金融学、气象学等领域，对于了解数据的趋势、季节性等特征具有重要意义。
时间序列数据的基本回归分析是通过建立回归模型，来研究时间序列数据中因变量与自变量之间的关系。
时间序列数据的回归分析可以分为简单回归和多元回归。
其中，简单回归是指只含有一个自变量的回归模型，多元回归是指含有多个自变量的回归模型。
下面将分别介绍这两种回归模型及其应用。
简单回归模型简单回归模型是时间序列数据回归分析中最基础的模型，其形式为：Y_t=α+βX_t+ε_t其中，Y_t表示时间为t时的因变量观测值，X_t表示时间为t时的自变量观测值，α和β分别是回归方程的截距项和斜率项，ε_t是误差项。
简单回归模型常用于分析两个变量之间的关系，并通过计算斜率项β的值来判断两个变量之间的线性相关程度。
如果β的值为正，则表示两个变量之间呈正相关关系；如果β为负，则表示两个变量之间呈负相关关系。
同时，可以通过计算误差项ε_t的方差来评估模型的拟合优度。
多元回归模型当考虑到多个自变量对因变量的影响时，可以使用多元回归模型。
其形式为：Y_t=α+β_1X_1,t+β_2X_2,t+...+β_kX_k,t+ε_t其中，Y_t表示时间为t时的因变量观测值，X_1,t,X_2,t,...,X_k,t表示时间为t时的自变量观测值，α和β_1,β_2,...,β_k分别是回归方程的截距项和各自变量的斜率项，ε_t是误差项。
多元回归模型相较于简单回归模型更能够适用于分析多个自变量与因变量之间的复杂关系。
在建模过程中，可以通过检验回归系数的显著性水平，来判断自变量对因变量的影响是否显著。
此外，还可以通过判断方程残差的波动性来评估模型的拟合优度。
时间序列数据的回归分析在实际应用中具有重要意义。
例如，经济学中常使用时间序列数据回归分析来研究GDP与通货膨胀率之间的关系；金融学中，可以利用时间序列数据回归分析来研究股票收益率与市场因素之间的关系。
第七章时间序列分析答案
第七章时间数列分析一、填空题1、时间指标数值2、逐期增长量累计增长量3、增长水平（或增长量）发展速度4、本期水平去年同期水平5、年距发展速度 1（或100%）6、几何平均法方程法7、同季（月）平均法趋势与季节模型法8、平均季节比重法平均季节比率法9、报告期水平基期水平10、序时平均数（或动态平均数）平均数11、和差12、季节变动长期趋势13、逐期增长量环比增长速度14、长明显1-5 A C C A D 6-10 A B A D B三、多选题1、CDE2、ABDE3、ABCE4、ACDE5、BDE6、BD7、ABCD8、ACE9、AE 10、ACE四、简答题1、序时平均数与一般平均数的异同。
答：（1）相同之处。
二者都是将具体数值抽象化，用一个代表性的数指来代表总体的一般水平。
（2）不同之处。
①计算的依据不同。
一般平均数是根据变量数列计算的，而序时平均数则是根据时间数列计算的；②对比的指标不同。
一般平均数是总体标志总量与总体单位总量对比的结果，而序时平均数则是时间数列各期发展水平的总和与时期项数对比的结果；③说明的问题不同。
一般平均数说明现象在同一时间、不同空间上所达到的一般水平，而序时平均数则说明现象在同一空间、不同时间上所达到的一般水平。
2、时期数列与时点数列的区别。
答：①时期数列中的指标值为时期数，时点数列中的指标值为时点数；②时期数列中的指标值具有可加性，而时点数列中的指标值则不具有可加性；③时期数列中指标值的大小与时间间隔的长短有直接关系，而时点数列中指标值的大小与时间间隔的长短则没有直接关系；④时期数列中的指标值是通过连续调查取得的，而时点数列中的指标值则是通过一次性调查取得的。
3、时间数列的编制原则。
答：（1）基本原则：保持数列中的各项指标数值具有可比性。
（2）具体原则：①时间长短统一；②总体范围统一；③指标口径统一；④计算方法统一；⑤计量单位统一。
4、计算和应用平均速度应注意的问题。
回归分析与时间序列分析
回归分析与时间序列分析回归分析和时间序列分析是统计学中两个重要的分析方法。
两者在不同的背景和目的下使用，可以互相补充，帮助我们更好地理解和预测数据的变化趋势。
一、回归分析回归分析是一种用来研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
它通过寻找一条最佳拟合曲线来描述自变量对因变量的影响程度。
回归分析可分为简单线性回归和多元线性回归两种。
简单线性回归是当只有一个自变量和一个因变量时的回归分析。
在该方法中，我们假设自变量和因变量之间存在线性关系，并通过计算最小二乘法来确定拟合直线的斜率和截距。
此外，还可以通过回归系数来评估自变量与因变量之间的相关性强度。
多元线性回归是当存在多个自变量和一个因变量时的回归分析。
与简单线性回归相比，多元线性回归考虑了多个自变量对因变量的影响。
通过最小二乘法，我们可以估计每个自变量对因变量的贡献，并且可以检验自变量的组合是否对因变量有显著影响。
二、时间序列分析时间序列分析是一种用来分析时间相关数据的统计方法。
它通过观察数据在时间上的变化来预测未来的趋势和模式。
时间序列可以分为平稳和非平稳两种类型。
平稳时间序列是指时间序列的均值和方差在时间上保持不变。
我们可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来帮助我们识别数据的自相关性，并建立相应的时间序列模型，例如自回归移动平均模型（ARMA）。
非平稳时间序列是指时间序列的均值和方差在时间上发生变化。
我们可以使用差分操作来将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后应用平稳时间序列的方法进行分析。
常见的非平稳时间序列模型有自回归积分移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）。
三、回归分析与时间序列分析的应用回归分析和时间序列分析都广泛应用于各个领域的研究和实践中。
在经济学领域，回归分析和时间序列分析可以帮助我们分析经济指标之间的关系，预测经济趋势，并制定相应的政策措施。
在市场营销领域，回归分析和时间序列分析可以帮助我们理解消费者行为、市场需求和产品销售趋势，从而优化营销策略。
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、0.40 16、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)。
经济计量学中的回归分析与时间序列分析
经济计量学中的回归分析与时间序列分析经济计量学是经济学与数理统计学的交叉学科，其目的是通过利用统计模型和数学方法，对经济现象进行定量分析和预测。
在经济计量学中，回归分析和时间序列分析是两个重要的分析工具。
本文将对这两个方法进行详细介绍和比较。
一、回归分析回归分析是经济计量学中最常用的方法之一，它用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
回归分析的基本思想是，通过建立一个数学模型来描述因变量与自变量之间的关系，并利用样本数据对模型进行估计和推断。
回归分析可分为线性回归和非线性回归两种。
线性回归是指因变量与自变量之间存在线性关系，而非线性回归是指二者之间存在非线性关系。
根据样本数据的特点和研究目的，可以选择最小二乘法、最大似然法等方法进行回归参数的估计。
回归分析的应用广泛，可以用于解答很多经济问题。
例如，可以通过回归分析来研究收入与消费之间的关系，衡量经济政策对就业的影响，以及预测股票价格等。
二、时间序列分析时间序列分析是经济计量学中另一个重要的方法，它用于研究随时间变化的经济现象。
时间序列数据是指在一段时间内观察到的一系列经济变量的取值。
时间序列分析的目标是揭示时间序列数据中所包含的规律和趋势，以及对未来的变化进行预测。
时间序列分析具有三个基本特征：趋势、周期和随机波动。
通过对这些特征的分析，可以提取出数据中的基本模式和规律。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、白噪声检验、自相关函数和偏自相关函数分析等。
此外，还可以利用ARIMA模型、VAR模型等对时间序列数据进行建模和预测。
时间序列分析在经济学中的应用广泛。
例如，可以利用时间序列分析来研究宏观经济变量之间的相互关系，分析季节性调整对销售额的影响，以及预测通货膨胀率等。
三、回归分析与时间序列分析的比较回归分析和时间序列分析在经济计量学中都有广泛的应用，但在方法和目的上存在一些区别。
首先，回归分析主要用于研究因变量与自变量之间的关系，强调解释和预测变量间的相关性。
人大版统计学 习题加答案第七章 时间序列分析
第七章时间序列分析一、填空1、下表为两个地区的财政收入数据:则A地区财政收入的增长速度是,B地区财政收入的增长速度是,A 地区财政收入的增长1%的绝对值为,B地区财政收入的增长1%的绝对值为。
2、已知环比增长速度为7.1%、3.4%、3.6%、5.3%,则定基增长速度是。
3、年劳动生产率r(千元和职工工资y (元之间的回归方程为110x=,这意味着120y+年劳动生产率每提高1千元时,职工工资平均。
4、拉氏价格或销售量指数的同度量因素都是选期,而派许指数的同度量因素则选期。
5、动态数列的变动一般可以分解为四部分,即趋势变动、变动、变动和不规则变动。
二、选择题1.反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向,它可以在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势。
A长期趋势因素B季节变动因素C周期变动因素D不规则变动因素2.是经济现象受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动。
A长期趋势因素B季节变动因素C周期变动因素D不规则变动因素3、时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为(A、趋势B、季节性C、周期性D、随机性4、在使用指数平滑法进行预测时,如果时间序列比较平稳,则平滑系数α的取值(A、应该小些B、应该大些C、等于0D、等于15、某银行投资额2004年比2003年增长了10%,2005年比2003年增长了15%,2005年比2004年增长了(A、15%÷10%B、115%÷110%C、(110%×115%+1D、(115%÷110%-1三、判断1、若1998年的产值比1997年上涨10%,1999年比1998年下降10%,则1999年的产值比1997年的产值低。
(2、若三期的环比增长速度分别为9%、8%、10%,则三期的平均增长速度为9% (。
3、去年物价下降10%,今年物价上涨10%,今年的1元钱比前年更值钱。
(。
4、若平均发展速度大于100%,则环比发展速度也大于100%。
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。
应用回归分析人大前四章课后习题答案详解Word版
3.10验证决定系数 与F值之间的关系式： 38
3.11研究货运总量y（万吨）与工业总产值38
1）计算出y, x1 ,x2, x3的相关系数矩阵39
2）求y关于x1, x2, x3的三元线性回归方程40
3）对所求的的方程作拟合优度检验41
③不论是时间序列数据还是横截面数据的手机，样本容量的多少一般要与设置的解释变量数目相配套。
4）统计数据的整理中不仅要把一些变量数据进行折算，差分，甚至把数据对数化，标准化等，有时还须注意剔除个别特别大或特别小的“野值”，有时需要利用差值的方法把空缺的数据补齐。
1.7构造回归理论模型的基本根据是什么？
1)绘制y对x的散点图，可以用直线回归描述两者之间的关系吗？31
2)建立y对x的线性回归；32
3)用线性回归的Plots功能绘制标准残差的直方图和正态概率图，检验误差项的正态性假设。32
3多元线性回归34
3.1写出多元线性回归模型的矩阵表示形式，并给出多元线性回归模型的基本假设。34
3.2讨论样本容量n与自变量个数p的关系，它们对模型的参数估计有何影响？35
由于许多经济变量的前后期之间总是有关联的，因此时间序列数据容易产生模型中随机误差项的序列相关。对于具有随机误差项序列相关的情况，就要通过对数据的某种计算整理来消除序列相关性，最常用的处理方法是差分法。
②横截面数据是在同一时间截面上的统计数据。由于一个回归模型往往涉及众多解释变量，如果其中某一因素或一些因素随着解释变量观测值的变化而对被解释变量产生不同影响，就产生异方差。因此当用截面数据作样本时，容易产生异方差。对于具有异方差性的建模问题，数据整理就是注意消除异方差性，这常与模型参数估计方法结合起来考虑。
26 回归分析-27时间序列分析
第二十六章回归分析本章架构图第一节回归分析考点1：回归分析的概念1、含义：回归分析就是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似的表达变量间的依赖关系。
2.回归模型分类描述因变量如何依赖自变量和误差项的方程称为回归模型，回归模型的类别如下：（1）根据自变量的多少，回归模型可以分为一元回归模型和多元回归模型。
（2）根据回归模型是否线性，回归模型分为线性回归模型和非线性回归模型。
3.一元线性回归模型一元线性回归模型是研究两个变量之间相关关系的最简单的回归模型，只涉及一个自变量。
表示为：为模型的参数（也叫回归系数）即误差项，是一个随机变量，表示除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y影响【例题1-单选题·2013、2015年】在一元线性回归模型反应的是( )A.X和Y的线性关系对Y的影响B.由自变量X的变化引起的因变量Y的变化C.X和Y的线性关系对X的影响D.除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响考点2：回归分析与相关分析的关系联系：1.它们具有共同的研究对象2.在具体应用时，常常必须互相补充相关分析需要依靠回归分析来表明现象数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度。
只有高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才是有意义的区别：相关分析与回归分析在研究目的和方法上具有明显的区别。
1、相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度2、回归分析是研究变量之间相关关系的具体形式，它对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定，确定相关的数学方程式，根据这个数学方程式可以从已知量来推测未知量，从而为估算和预测提供了一个重要方法【例题2-2014年多选题】关于相关分析和回归分析的说法，正确的的有（）A.相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化B.相关分析研究变量间相关的方向和相关的程度C.相关分析中需要明确自变量和因变量D.回归分析研究变量间相互关系的具体形式E.相关分析和回归分析在研究方法和研究目的有明显区别【例题3-单选题·2017年】若要定量研究边际消费倾向，并预测一定收入条件下的人均消费金额，适用的统计方法是（）。
统计学课后答案(第3版)第10章时间序列分析习题答案
第十章 时间序列分析习题答案一、单选1.B ；2.D ；3.B ；4.A ；5.C ；6.D ；7.B ；8.B ；9.C ；10.A 二、多选1.ABCE ；2.ABC ；3.AC ；4.ABE ；5.BD ；6.BD ；7.CDE ；8.BCD ；9.ABD ；10.ABCD 三、计算分析题1、甲分公司平均发展速度=186200=104% 乙分公司平均发展速度=186240=114% 2、7、8、9月平均职工人数分别为：1942196192;1962192200;1902200180=+=+=+ 第三季度月平均职工人数==+++321961922002180193.3≈194（人） 3、=++⨯+⨯+⨯8000600040001.1800005.1600004.14000107%4、第一季度月平均工业总产值==++3630520540563.3（万元）第一季度月职工人数==+++325265125102490510（人） 则：第一季度月平均劳动生产率=105.15103.563=5、解：（1）（2）年序t 平均工资指数（环比）5期移动平均趋势1 112.70% —2 112.60% —3 118.50% 120.80%4 124.80% 122.60%5 135.40% 122.50%6 121.70% 119.52%7 112.10% 114.60%8 103.60% 108.76%9 100.20% 106.00%10 106.20% 105.78%11 107.90% —12 111.00% —各年份移动平均趋势值和原序列如下：移动平均可以消除原序列中的一些随机扰动和短期波动，期数越长，平滑作用越强；移动平均的作用就是消除序列随机和短期影响，从而能够发现序列的趋势。
（3）年份平均工资指数（环比）指数平滑值α=0.3误差平方指数平滑值α=0.5误差平方1 112.70% ————2 112.60% 112.70% 1E-06 112.70% 1E-063 118.50% 112.67% 0.003399 112.65% 0.0034224 124.80% 114.42% 0.010777 115.58% 0.008515 135.40% 117.53% 0.031922 120.19% 0.0231426 121.70% 122.89% 0.000142 127.79% 0.0037137 112.10% 122.54% 0.01089 124.75% 0.0159948 103.60% 119.40% 0.024979 118.42% 0.0219739 100.20% 114.66% 0.020919 111.01% 0.01168910 106.20% 110.32% 0.001701 105.61% 3.53E-0511 107.90% 109.09% 0.000141 105.90% 0.00039912 111.00% 108.73% 0.000515 106.90% 0.00168—109.41% —108.95% —合计 — — 0.105385 — 0.09056从上表数据看，采用平滑系数α=0.5拟合效果好。
时间序列练习题答案
时间序列练习题答案一、选择题1. 时间序列分析中的自回归模型（AR）是指：A. 模型中的误差项B. 模型预测值依赖于自身过去的值C. 模型预测值依赖于其他变量的值D. 模型预测值依赖于未来的值2. 移动平均模型（MA）的主要特征是：A. 预测值依赖于过去的误差项B. 预测值依赖于过去的观测值C. 预测值依赖于未来的误差项D. 预测值依赖于未来的观测值3. 以下哪个不是时间序列分析中的平稳性检验方法？A. 单位根检验B. 协整检验C. KPSS检验D. 方差比检验4. 时间序列的差分操作通常用于：A. 消除季节性效应B. 消除趋势C. 消除周期性变化D. 消除随机波动5. 季节性调整的目的是：A. 消除随机波动B. 消除季节性效应C. 消除长期趋势D. 消除周期性变化二、简答题1. 简述自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的基本组成部分。
2. 解释什么是时间序列的平稳性，并说明为什么在时间序列分析中需要考虑平稳性。
3. 描述季节性时间序列的特点，并说明如何识别和处理季节性效应。
三、计算题1. 给定以下时间序列数据：\[ y_t = \{10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55\} \] 假设这是一个一阶自回归模型AR(1)，其中自回归系数φ=0.8。
请计算下一个时间点的预测值。
2. 假设一个时间序列模型的ACF（自相关函数）在滞后1时显著不为0，而在滞后2及以后时显著为0。
根据这个信息，推测该时间序列可能属于哪种类型的模型？四、案例分析题1. 某公司销售数据呈现明显的季节性变化，如何在时间序列分析中对数据进行季节性调整？2. 一个时间序列模型的ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验结果表明存在单位根，这意味着什么？如何对数据进行处理以消除单位根？五、论述题1. 论述时间序列分析在金融领域中的应用，并举例说明。
2. 讨论时间序列分析中的因果关系检验方法，并说明在实际应用中如何选择合适的方法。
《数据统计与分析》题集
《数据统计与分析》题集第一大题：选择题（每小题5分，共20分）1.在统计学中，总体是指研究的全部对象，样本是从总体中随机抽取的一部分个体。
以下哪个选项描述了样本的特点？A. 包含了总体中的所有个体B. 是总体的一个子集C. 不能用来推断总体的特性D. 总是与总体完全相同2.下列哪一项是描述性统计分析的主要内容？A. 使用样本数据来推断总体参数B. 描述数据的基本特征，如均值、中位数、众数等C. 研究变量之间的关系D. 预测未来的数据趋势3.在进行假设检验时，如果P值小于显著性水平α 通常为0.05），则应该：A. 接受原假设B. 拒绝原假设C. 增加样本量重新检验D. 无法做出判断4.下列哪种图表最适合用于展示不同类别数据的比例关系？A. 折线图B. 饼图C. 条形图D. 散点图第二大题：填空题（每小题5分，共20分）1.在统计学中，______是用来衡量数据分布离散程度的统计量，常见的有方差和标准差。
2.假设检验中的两类错误分别是______和______。
其中，第一类错误是指错误地拒绝了实际上为真的原假设。
3.在回归分析中，如果回归系数的值为正，说明自变量和因变量之间存在______关系；如果回归系数的值为负，说明它们之间存在______关系。
4.时间序列分析中，______是一种常用的平滑技术，它通过计算序列的移动平均值来预测未来的值。
第三大题：判断题（每小题5分，共20分）1.在进行参数估计时，点估计给出了参数的一个具体数值，而区间估计则给出了参数可能取值的一个范围。
______2.相关性分析可以证明两个变量之间的因果关系。
______3.在进行方差分析 ANOVA）时，如果F值很大，说明组间差异远大于组内差异。
______4.数据的标准化处理是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，这样可以使不同量纲的数据具有可比性。
______第四大题：简答题（每小题10分，共20分）1.简述中心极限定理的内容及其在统计学中的应用。
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。
应用时间序列分析第三章课后答案
应用时间序列分析第三章课后答案第三章应用时间序列分析课后答案第3-5节，最近考试题目：第一节序列的定义与平稳性第二节相关系数矩阵与平稳过程第三节非平稳序列第四节非平稳序列的特征值与协方差第五节离散时间序列分析是对连续时间序列进行研究和分析的一种重要方法。
本章主要内容有：时间序列的定义、平稳性、相关性、时间序列的构成及其表示方式、离散时间序列的概念、离散时间序列的时间趋势、离散时间序列的一般模型、随机过程及其应用、连续时间序列分析等。
第四节非平稳序列的特征值与协方差特征值又称为特征向量或自协因子，它反映了该特征值与其他各特征值之间的关系。
如果已知某个时间序列的全部平稳序列，那么由这些平稳序列的特征值就可以计算出每个观测值的特征值；若只知道观测值，而不知道这些观测值与哪些特征值相关，则需利用相关系数矩阵计算各观测值的协方差阵。
本节还将介绍可变参数模型，即通过改变或增加参数的办法来得到另外一组新的平稳或非平稳序列。
第五节离散时间序列分析是对连续时间序列进行研究和分析的一种重要方法。
本章首先介绍了一些基本概念，如时间序列的平稳性、特征值、协方差、自相关函数、脉冲响应等；然后介绍了时间序列的一阶、二阶和高阶矩；接着介绍了一些常见的平稳序列；最后给出了两类时间序列分解方法。
第六节连续时间序列分析本章内容较多，在此仅举几例，望同学们能够理解并掌握。
如当时间序列在均值附近单调递减时，可假设 x 和 y 的斜率相同，记为x→/ y，再用相关系数矩阵公式计算相关系数，这样便简化了运算。
这也正是统计中时间序列处理的实际情况。
有时需要作几次回归拟合才能取得满意效果，这就是所谓的多元回归分析。
时间序列中的趋势项具有比较稳定的形态。
中级经济师-经济基础、第二十五章回归分析及第二十六章时间序列
第25章回归分析1.回归分析与相关分析的关系2. 一元线性回归模型及回归方程3.最小二乘法的原理4.决定系数【本章考点串讲】考点一：回归分析与相关分析的关系回归分析就是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似的表达变量间的平均变化A.相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化B.相关分析研究变量间相关的方向和相关的程度C.相关分析中需要明确自变量和因变量D.回归分析研究变量间相互关系的具体形式E.相关分析和回归分析在研究方法和研究目的有明显区别【答案】BDE 【解析】通过本题掌握回归分析与相关分析的关系。
考点二：一元线性回归模型 一、εββ++=X Y 10因变量因变量Y 是自变量X 的线性函数（β0+β1X ）加上误差项ε；1.β0+β1X 反映了由于自变量X 的变化而引起的因变量y 的线性变化。
2.误差项ε是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y 的影响，它是不能由X 和Y 的线性关系所解释的Y 的变异性。
二、一元线性回归方程描述因变量Y 的期望值E （Y ）如何依赖自变量X 的方程称为回归方程。
一元线性回归方程的形式：E (Y )=b 0+b 1X一元线性回归方程的图示是一条直线，β0是回归直线的截距，β1是回归直线的斜率，表示X 每变动一个单位时，E （Y ）的变动量。
回归分析的一个重要应用就是预测，即利用估计的回归模型预估因变量数值。
【例题2：多选题】线性回归模型01Y X ββε=++中，下列表述正确的有（） A ．β0为回归直线的截距 B ．β1为回归直线的斜率C ．误差项ε表示观测值和估计值之间的残值D ．误差项ε表示除X 和Y 线性关系之外的随机因素对Y 的影响E ．β0+β1X 反映了由于自变量X 的变化而引起的因变量y 的线性变化 【答案】ABDE 【解析】εββ++=X Y 10因变量，ε是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y 的影响，它是不能由X 和Y 的线性关系所解释的Y 的变异性。
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。
时间序列分析试卷及答案试卷教案
时间序列分析试卷1一、填空题(每小题2分，共计2 0分)1. ARMA(p, q)模型___________________________________________ ，其中模型参数为_______________________ O2. 设时间序列｛X/｝,则其一阶差分为 __________________________________ 。
3. 设ARMA (2, 1)：X[ = 0.5Xf_] +0.4X—2 + £, —0.3吕_]则所对应的特征方程为_______________________________ 。
4. 对于一阶自回归模型AR(1): X f = 10+OX- +吕，其特征根为 ________________ .平稳域是_5. 设ARMA(2, l):X「=0.5Xi+dX-2+E—0.1£_,当 a 满足 _______________________ 时,模型平稳。
6. 对于一阶自回归模型MA(1): X, ,其自相关函数为 ____________________________________________________ 07. 对于二阶自回归模型AR( 2 ):X, =0.5X_+0.2X—+E则模型所满足的Yu 1 e -Walker方程是 ___________________________ 。
& 设时间序列｛/｝为来自ARMA(p.q)模型：X/ +--- +(/t p X,_p +吕+q§_] +••• + &庐r则预测方差为______________________ 。
9. 对于时间序列｛X,｝,如果 _______________________ ,则X, ~/(〃)。
10. 设时间序列｛/｝为来自GARCH ( P , q )模型，则英模型结构可写为 _________________ 。
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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、0.40 16、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)。
A、家庭收入越多，其消费支出也越多B、流通费用率随商品销售额的增加而降低C、生产单位产品所耗用的工时，随着劳动生产率的提高而减少D、产品的单位成本会随产量的扩大而降低E、工人劳动生产率越高，则创造的产值会越多 4(可用来判断现象相关方向的指标有(AB )A相关系数 B回归系数 C回归方程参数a D估计标准误 E x、y的平均数5(单位成本(元)依产量(千件)变化的回归方程为y=78-2x，这表示(ACE) c A产量为1000件时，单位成本76元B产量为1000件时，单位成本78元C产量每增加1000件时，单位成本下降2元D产量每增加1000件时，单位成本下降78元E当单位成本为72元时，产量为3000件一、单项选择题1、组成时间序列的两个基本要素是(A )。
A、时间和指标数值B、变量和次数(频数)C、主词和宾词D、水平指标和速度指标 2、下列数列中哪一个属于时间序列(C )A、学生按学习成绩分组形成的数列B、职工按工资水平分组形成的数列C、企业总产值按时间顺序形成的数列D、企业按职工人数多少形成的分组数列3、下列属于时点数列的是(C )。
A、某工厂各年工业总产值;B、某厂各年劳动生产率;C、某厂历年年初固定资产总额D、某厂历年新增职工人数。
4、时间序列中，各项指标数值可以相加的是(A)。
A、时期数列B、相对数时间序列C、平均数时间序列D、时点数列5、根据时期数列计算序时平均数应采用(B )A、首尾折半法B、简单算术平均法C、加权算术平均法D、几何平均法6、某企业2002年1-4月初的商品库存额如下表:(单位:万元)月份 1 2 3 4月初库存额 20 24 18 22则第一季度的平均库存额为(C)A、(20+24+18+22)/4B、 (20+24+18)/3C、(10+24+18+11)/3D、 (10+24+9)/3 7、上题中如果把月初库存额指标换成企业利润额，则第一季度的平均利润额为(B)A、(20+24+18+22)/4B、 (20+24+18)/3C、(10+24+18+11)/3D、 (10+24+9)/38、某企业2007年一季度的利润额为150万元，职工人数120人，则一季度平均每月的利润额和平均每月的职工人数分别为:(B)A、50万元，40人B、 50万元，120人C、150万元，120人D、以上全错9、定基发展速度和环比发展速度的关系是(A)。
A、相邻两个定基发展速度之商=其相应的环比发展速度;B、相邻两个定基发展速度之积=其相应的环比发展速度;C、相邻两个定基发展速度之差=其相应的环比发展速度;D、相邻两个定基发展速度之和=其相应的环比发展速度。
10、某企业1998年的产值比1994年增长了200%，则年平均增长速度为(C)A、50%B、13.89%C、31.61%D、29.73%11、1990某市年末人口为120万人， 2000年末达到153万人，则年平均增长量为(A)A、 3.3万人B、3万人C、33万人D、 30万人12、上题中人口的平均发展速度是(A)A、2.46%B、2.23%C、102.23%D、102.46% 13、如果时间序列共有20年的年度资料，若使用五项移动平均法进行修匀，结果修匀之后的时间序列只有(C)A、19项B、18项C、16项D、15项y， 14、用最小平方法配合趋势直线方程Y=a+bt在什么条件下a=c2b,Σty/Σt(A)。
yA、Σt,0 B、Σ(Y—),0 C、ΣY,02yD、Σ(Y-),最小值15、如果时间序列逐期增长量大体相等，则宜配合(A)。
A、直线模型;B、抛物线模型;C、曲线模型;D、指数曲线模型。
16、若无季节变动，则季节指数应该是(B)A、等于零B、等于1C、大于1D、小于零 :(删除)17、某一时间序列，用直线方程y,a，bt进行拟合。
当时间变量t=1,2,3……，tn 时，得到趋势方程为y=38+72t, 那么若取t=0,2,4,6,8……时，方程中的b 将为(B )A、144B、72C、110D、34(删除)18、上题中，当时间变量t的取值由1,2,3……变为0,2,4,6,8……时，a的取值应为多少( )A、110B、144C、36D、7619、某商店3年中商品流转额平均每年增加1万元，则商品流转额的发展速度(B )。
A(年年增长 B(年年下降C(年年保持不变 D(无法作结论20、某地1999年GDP为2139亿元，若按年均增长9%的速度发展，GDP翻一番所需时间是(A)(A) 8.04年以后 (B)8.04年以内 (C) 11.11年以后 (D) 11.11年以内 21、某单位四年管理费用的环比增长速度为3%，5%，8%，13%，则平均发展速度为(B)443%，5%，8%，13%103%，105%，108%，113% (A) (B)443%，5%，8%，13%103%，105%，108%，113% (C)-1 (D) -1二、多项选择1、某公司连续五年的销售额资料如下:时间第一年第二年第三年第四年第五年销售额(万元) 1000 1100 1300 1350 1400根据上述资料计算的下列数据正确的有(ACE)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2、下列计算增长速度的公式正确的有(ACD )增长量增长量增长速度,，100%增长速度,，100%报告期水平基期水平A、 B、C、增长速度= 发展速度—100,报告期水平,基期水平增长速度,，100%基期水平 D、报告期水平增长速度,，100%基期水平E、。