时间序列期末试题B卷文档格式.docx
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三
四
五
六
总分
得分
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.ARM(Ap,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.Xt满足ARMA(1,2)模型即:
Xt=+Xt1+t+t1–t2,则均值
=,1(即一阶移动均值项系数)=。
2.设{xt}为一时间序列,B为延迟算子,则B2Xt=。
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:
Xt+Xt1=t,t服从N(0,,则一阶自相关系数=,方
6.用延迟算子表示中心化的AR(p)模型。
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:
Xt=Xt1+t-t1,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。
2.(10分)设有AR
(2)过程:
(1-)(1-)Xt=t,其中,t是白噪声序列,试求k(其中,k=1,2)。
3.(10分)某时间序列Yt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{Yt}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)
k
kk
1
6
2
7
3
8
4
9
5
10
4.(10分)已知某ARMA(2,1)模型为:
Xt=Xt1-Xt2+t-t1,给定Xt3=-1,Xt-2=2,
Xt-1=,Xt=;
t=,t1=,t2=0。
求X?
t
(1),X?
t
(2)。
五、综合分析题。
(15分)
1.(5分)序列{yt}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{yt}做参数估计,结果如表2示:
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
AR
(1)
MA
(1)
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
InvertedMARoots
(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{yt}残差检验的基本原理;
(2)有何结论为什么
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