时间序列分析考试试题

1、第8章时刻序列分析一、填空题：1 . 平稳性检验的方法有、和 单位根检验的方法有：和。 当随机误差项不存在自相关时，用 进行单位根检验；当随机误差项存在自相关时，用 进行单位根检验。4 . EG 检验拒绝零假设讲明DF检验的零假设是讲被检验时刻序列1 / 1 协整性检验的方法有 和。在用一个时刻序列对另一个时刻序列做回归时，尽管两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个专门高的的 值，这种情况讲明存在 问题。8 .结构法建模要紧是以来确定计量经济模型的理论关系形式。 数据驱动建模以 作为建模的要紧 准则。建立误差校正模型的步骤为一般采纳两步：第一步，;第二步，。二、单项选择题：某一时刻序列

2、经一次差分变换成平稳时刻序列，现在间序列 称为（）。1阶单整B. 2阶单整C. K阶单整。,以上答案均不正确假如两个变量差不多上一阶单整的，则（）。这两个变量一定存在协整关系1 / 1这两个变量一定不存在协整关系相应的误差修正模型一定成立还需对误差项进行检验当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由（） 来实现。A DF检验B. ADF检验C. EG检验D. DW检验有关EG检验的讲法正确的是（）。拒绝零假设讲明被检验变量之间存在协整关系同意零假设讲明被检验变量之间存在协整关系拒绝零假设讲明被检验变量之间不存在协整关系同意零假设讲明被检验变量之间不存在协整关系三、多项选择题：平稳性检验的方法

3、有（）。散点图B.自相关函数检验C.单位根检验D. ADF检验当时刻序列是非平稳的时候（）。均值函数不再是常数方差函数不再是常数自协方差函数不再是常数时刻序列的统计规律随时刻的位移而发生变化随机游走序列是（）序列。平稳序列非平稳序列统计规律不随时刻的位移而发生变化的序列统计规律随时刻的位移而发生变化的序列下面能够做协整性检验的有（）。A DF检验B. ADF检验EG检验D. DW检验有关DF检验的讲法正确的是（）。DF检验的零假设是“被检验时刻序列平稳”DF检验的零假设是“被检验时刻序列非平稳”DF检验是单侧检验DF检验是双侧检验四、名词解释:伪回归平稳序列协整单整五、简答题结构法建模和数据驱

4、动建模的区不。引入随机过程和随机时刻序列概念的意义。简述DF检验和ADF检验的适用条件。简述DF检验的步骤。简述建立误差校正模型的步骤。简述建立误差校正模型（ECM）的差不多思路。相互协整隐含的意义。六、计算及推导ADF法对居民消费总额时刻序列进行平稳性检验。数据如下：年份居民消费总额年份居民消费总额19781759.1199110315.919792005.4199212459.819802317.1199315682.419812604.1199420809.819822867.9199526944.519833182.5199632152.319843674.5199734854.619

5、854589199836921.119865175199939334.419875961.2200042895.619887633.1200145898.119898523.5200248534.519909113.219792005.4199212459.819802317.1199315682.419812604.1199420809.819822867.9199526944.519833182.5199632152.319843674.5199734854.619854589199836921.119865175199939334.419875961.2200042895.6198876

6、33.1200145898.119898523.5200248534.519909113.2用1中数据，对居民消费总额时刻序列进行单整性分析。3以Qt表示粮食产量，气表示播种面积，C表示化肥施用 量，经检验，它们取对数后差不多上I变量且互相之间存在 ci (1,1)关系。同时通过检验并剔除不显著的变量(包括滞后变量)， 得到如下粮食生产模型：lnQ =a +a lnQ +a lnA +a InC +a InC +p(1)t 01 t-12 t 3 t 4 t-1 t ,写出长期均衡方程的理论形式； 写出误差修正项ecm的理论形式; 写出误差修正模型的理论形式；指出误差修正模型中每个待估参数的经

7、济意义。4.固定资产存量模型K =a +a K +a I +a I +p中，经检验， U .日 * 贝/ 丁里 |大 土 t 0 1 t-1 2 t 3 t-1，二口 是，K iJ.，试写出由该ADL模型导出的误差修正模型的表 达式。一、填空题：散点图，自相关函数检验，单位根检验DF检验，ADF检验DF检验，ADF检验被检验变量之间存在协整关系非平稳EG检验，DW检验伪回归某种经济理论或对某种经济行为的认识描述样本数据的特征建立长期关系模型，建立短期动态关系即误差校正方程二、单项选择题： TOC o 1-5 h z ADBA三、多项选择题：ABCDABCDBDCDBC四、名词解释：伪回归：在用

8、一个时刻序列对另一个时刻序列做回归时， 尽管两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个专门高 的R2的值，这种情况讲明存在伪回归问题。平稳序列:假如时刻序列x 满足下列条件：均值E (X) 7与时刻t无关的常数；方差var( X ) = 02 与时刻t无关的常数；协方差cov(x x k) =yk只与时期间隔k有关，与时刻t无 关的常数。则称该随机时刻序列是平稳的。协整：若两个时刻序列y广I(d)，I (d)，同时这两个时刻序列的线性组合即+.I (d - b)，d b 0，则y和x被称为是(d, b)阶协1 t 2 ttt整的。记为y，x CI (d, b)单整：若一个非平稳序列必须通过

9、d次差分之后才能变换成一个 平稳序列，则称原序列是d阶单整的，表示为I(d)。五、简答题结构法建模和数据驱动建模的区不。答：结构法建模要紧是以某种经济理论或对某种经济行为的认1 / 1识来确定计量经济模型的理论关系形式，并借此形式进行数据收 集、参数可能以及模型检验的过程。数据驱动建模以描述样本数据的特征作为建模的要紧准则， 在“让数据为自身讲话”的信念之下分析序列本身的概率或随机 性质。任何经济变量的观看值被认为是由随机数据生成过程生 成，在建模中，首先应对那个生成过程作出假定，然后才能开展 模型的参数可能及推断工作。引入随机过程和随机时刻序列概念的意义。答：有两个方面：一是在计量经济建模过

10、程中，但所选变量的观 看值为时刻序列数据时，我们能够假定，这些变量时序列数据是 由某个随机过程生成的。二是时刻序列数据的若干统计特征，使 得在计量经济模型的建模过程中有许多重要的研究成果问世，其 中许多成果差不多成熟，成为计量经济学新的组成部分。简述DF检验和ADF检验的适用条件。答：在检验所设定的模型时，若随机误差项不存在自相关，则进 行DF检验；若随机误差项存在自相关，则进行DF检验。简述DF检验的步骤。在检验所设定的模型时，若随机误差项不存在自相关，则进 行单位根检验用DF检验法。DF检验，按以下两步进行：第一步：对？二叫1 + 进行OLS回归，得到常规的七统计值，第二步:检验假设H 0

11、: 8 0 ； h 1： 8 T则同意原假设H，即y非平稳，若r t则拒绝原假设H，80t80y为平稳序列。t简述建立误差校正模型的步骤。答：一般采纳两步：第一步，建立长期关系模型。即通过水平变 量和OLS法可能出时刻序列变量间的关系。若可能结果形成平稳 的残差序列时，那么这些变量间就存在相互协整的关系，长期关 系模型的变量选择是合理的，回归系数由经济意义。第二步，建 立短期动态关系，即误差校正方程。将长期关系模型中各变量以 一阶差分形式重新构造，并将长期关系模型所产生的残差序列作 为解释变量引入，在一个从一般到专门的检验过程中，对短期动 态关系进行逐项检验，不显著的项逐渐被剔除，直到最恰当的

12、表 示方法被找到为止。简述建立误差校正模型(ECM)的差不多思路。答：若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定 的关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下 得以维持。相互协整隐含的意义。答：即使所研究的水平变量各自差不多上一阶差分后平稳，受支 配于长期重量，但这些变量的某些线性组合也能够是平稳的，即 所研究变量中的长期重量相互抵消，产生了一个平稳的时刻序 列。六、计算及推导解：通过偿试，模型3取了 3阶滞后：AX =894.85 + 195.14T-0.06X 1 + 1.24AX 1 -0.78AX 2 + 0.23AX 3(-1.37 )(2.17)(-1.68)

13、(5.17 )(-2.33)(0.94)DW值为2.03，可见残差序列不存在自相关性，因此该模型的设1 / 1定是正确的。从X 1的参数值看，其t统计量的绝对值小于临界值绝对值， 不能拒绝存在单位根的零假设。同时，由于时刻T的t统计量也 小于ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在趋势项的零假 设。需进一步检验模型2。经试验，模型2中滞后项取3阶：AX = 401.61 + 0.01 X 1 + 1.43AX 1 - 0.95AX 2 + 0.30AX 3(1.38)(0.33)(5.84)(-2.62)(1.14)DW值为2.01,模型残差不存在自相关性，因此该模型的设定是正 确的。从x的

14、参数值看，其t统计量为正值，大于临界值，不 能拒绝存在单位根的零假设。同时，常数项的t统计量也小于 ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存常数项的零假设。需 进一步检验模型1。经试验，模型1中滞后项取3阶：AX = 0.01 X 1 + 1.53AX 1-1.02 AX 2 + 0.35AX 3(0.63)(6.35)(-2.77)(1.29)DW值为1.99,残差不存在自相关性，因此模型的设定是正确的。 从x的参数值看，其t统计量为正值，大于临界值，不能拒绝11 / 1存在单位根的零假设。至此，可断定居民消费总额时刻序列是非平稳的。解：利用ADF检验，通过试算，发觉居民消费总额是2阶单整的

15、， 适当的检验模型为：思 X = -0.854& X 1 + 0.471 As X 1（-3.87）（2.30）Correlogram-Q-Statistics检验证明随机误差项已不存在自相 关。从A2Xf 1的参数值看，其t统计量绝对值3.87大于临界值的 绝对值，因此拒绝零假设，认为居民消费总额的二阶差分是平稳 的时刻序列，即居民消费总额是2阶单整的。解：长期均衡方程的理论形式为：lnQ = P + P lnA + P lnC +8 t 01 t 2 t t误差修正项ecm的理论形式为：ecm = ln Q - P - P In A - P In C tt 01 t 2 t误差修正模型的理论形式为：AlnQ =a AlnA +a AlnC 一Xecm + p t 2t 3tt-1t 误差修正模型中每个待估参数的经济意义为：1 / 1a 2：播种面积对产量的短期产出弹性;a 3 :化肥施用量对产量的短期产出弹性;人:前个时期对长期均衡的偏离程度对当期短期变化的阻碍系数。解: TOC o 1-5 h z K -a K =a +a