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文档简介
(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得分空=20得分空=20分)一、填空题(1分*20题四五六总分得分.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。.时间序列预处理包括 和。.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,.统计时序分析方法分为和。名姓级班.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,需对该序列进行名姓级班检验,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..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4000350030002500200015001000400035003000250020001500100050093 94 95 96 97 98 99 00图1对该序列做差分运算的表达式是..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,得分1得分1I精彩文档(完整word版)《时间序列》试卷内,2分*5题=10分)L下列属于白噪声序列1}所满足的条件的是()tA。任取tgT,有E(,)二旦(N为常数) BL下列属于白噪声序列1}所满足的条件的是()tA。任取tgT,有E(,)二旦(N为常数) B。任取teT,有E(et)=0C.Cov(e,e)=0(vt牛s) D.Var(e)=o2(O2为常数)tee2。使用n期中心移动平均法对序列&,进行平滑时,下列表达式正确的是( )t~=—(x +x+…+x+…+x+xt n-1 n-1“ t n-1”t—— t——+1 t+-1 t+22 2B。C.~=1(x+x +…+x+…+xt n n< tnt- t-+1 i22~=—(x+x+ +x);tntt-1 t-n+1nt+-1
2+xnt+2),n为奇数;n-12),n为偶数;D。~=—(—x +x+…+x+…+xtn2tnnn,1 tt- t-+122nt+-1
23.关于延迟算子的性质,下列表示中正确的有(),n为偶数。nt+2)A。b0=1BnX=X(1-B)n=X(-1)nCiBnD.对任意两个序列L}和g},有B(X+y)=Xttttt-1+yt-1i=04。下列选项不属于平稳时间序列的统计性质的是( )A。均值为常数B均值为零C。方差为常数口。自协方差函数和自相关系数只依赖于时间的平移长度,而与时间的起止点无关。5。ARMA模型平稳性条件是()A.①(B)\=0的特征根都在单位圆内;B。①(B)\=0的根都在单位圆内;c.0(B)-0的特征根都在单位圆内;D。①(B)=0的根都在单位圆外.t三、判断并说明理由(10分)三、判断并说明理由(10分)得分1。模型的有效性检验是指检验模型能否能够有效地提取序列中的信息,即对残差进行平稳性检验。得分2。ARIMA(p,d,q)模型具有方差齐次性。得分四、简答题:(第1小题15分,第2小题5分,本题共20分).(1)什么是平滑法?(2)根据平滑技术的不同,平滑法可以具体分为哪两种方法?二者的思想有何不同?(用公式说明).简述时域分析方法的基本思想及分析步骤精彩文档
(完整word版)《时间序列》试卷得分五、计算题(25分)1。判断下列模型的平稳性和可逆性(3分+7分=10分)(1)x=0.8x+£+1.6s(2)x=0.8x.1.4x2+s+1.6sj0.5s22。证明X=s+C(s+sX=s+C(s+s+),s〜WN(0,o2)('2)4}的TOC\o"1-5"\h\zt-1t-('2)4}的一阶差分序列一定是平稳序列。3。使用指数平滑法得到〜[=5,〜]=5.26,已知序列观察值x=5.25,x]=5.5,求指数平滑系数a.(5分) t- 巾 t 加得六、案分 例分析题(15分).某时间序列心t}时序图如图2,可知其不平稳,为了使其平稳化,需对序列怎么处理?.图3为经过处理的平稳序列勺J的时序图,可见其是平稳的。该平稳序列的自相关系数图如图4所示,对该序列进行纯随机性检验。 t3。观察该平稳序列的自相关图(图4)偏自相关图(图5),试判断应该用什么模型拟合该平稳序列。图3:yt图3:ytAutocorrelations:YAuto—StandoLagCorr.Err。-1—.75-。5-.25 0.25.5 .75 1Box—LjungProb.精彩文档
(完整word版)《时间序列》试卷1.538o160o *************11.304o0012 o208o158o ****.13o039.0013.090.155o ** .13.376o0044-o142o153o *** o14.242.0075—.101o151.** .14.694.0126-.118o148. ** .15.330o0187—.148o146.*** o16.361o0228o091o143o ** o16.764o0339o166.140. ***o18.156o03310-o012o138o * .18o163o05211—.031.135. * o18o217.07712-.045.132o * o18o331o10613—.084.130.** o18o752o131PlotSymbols: Autocorrelations*TwoStandardErrorLimits图4:序列y,自相关图PartialAutocorrelations:YPr-Aut-StandoLagCorr.Err.—1-。75-.5-.25 0.25。5 。75 11.538o1672—.115o1671.538o1672—.115o1673.039o1674-o670o167. ** .*o精彩文档********精彩文档(完整word版)《时间序列》试卷5O162O167***O .6—o178;.167.**** O7o031.167*O .8.610.167o ******。****9O029.167*O .10-.258.167.***** O11.044O167*. O12O043.167*O O13-o039.167o * .14—.156.167. *** .15O219.167. ****O16.009.167O * .PlotSymbols: Autocorrelations*TwoStandardErrorLimits图5:序列勺}偏自相关图3。利用最小二乘法估计该模型参数,估计结果如表2,试根据以下软件输出结果分别写出心」和的估计结果(即模型). 1t表2:DependentVariable:yMethod:LeastSquaresVariableCoefficieStd.Errort-StatisticProb.
ntC 5。0154432.1295022.3552180。0244MA(1) 0O7078730.1264985.5959370.00004.残差的纯随机性检验结果如表3下,试进行模型有效性检验和参数显著性检验。表3:残差的纯随机性检验残差自相关系数延迟阶数Q统计量P值63.64580o601127o86980.7251811o0510.854精彩文档(完整word版)《时间序列》试卷5。给出序列1}所拟合模型的名称(如ARMA(p,q)等指明各个参数的值及含义))《时间序列分析》试卷参考答案一、填空题(1分*20空=20分).描述性.平稳性,白噪声.严平稳,宽平稳,宽平稳.时域分析方法,频域分析方法.纯随机性,x2,H0:p「p2=…p^,Vm>1,H1:3p卜丰0,1<k<m.否,一阶,12步,d(x,1,12)".差分运算,ARMA模型.自回归.0(B)x=£二、不定项选择题(2分*5=10分)1ACD;2AD;3ABD;4B;5AD三、判断并说明理由(10分).(5分)答:说法不完全正确.模型的有效性检验指的是检验模型的有效性。如果模型有效,则拟合残差应该不含有任何信息,即残差为纯随机序列;如果模型拟合不显著,则拟合残差应该残留未被模型提取充分的信息,即非纯随机序列。所以模型的有效性检验等同于对残差进行纯随机性检验,而不是平稳性检验..(5分)答:说法是错误的。••二x+8+8+…e证明:例如ARIMA(0,1,0)模型:x=x1+8=x2+81+8Var(x)=Var(x+8••二x+8+8+…e即方差非齐次。 t t-1 1 £四、简答题:(第1小题15分,第2小题5分,本题共20分)精彩文档
(完整word版)《时间序列》试卷1.答:(1)平滑法是进行趋势分析和预测时常用的一种方法.它是利用修匀技术,削弱短期随机波动对序列的影响,使序列平滑化,从而显示出长期趋势变化的规律(2)根据平滑技术的不同,平滑法可以具体分为移动平均法和指数平滑法.移动平均法假定在一个比较短的时间间隔里,序列值之间的差异主要是由随机波动造成的。根据这种假定,我们可以用一定时间间隔内的平均值作为某一期的估计值具体公式为:+x小),n为奇数“ t+21+-X ),n为偶数+x小),n为奇数“ t+21+-X ),n为偶数2n乙t+2t—— t—— +1 t+1(—1(—X +X+ +X+ +X2t——n t——n+1 t t+n-122 2指数平滑法的思想是在实际生活中,我们会发现对大多数随机事件而言,一般都是近期的结果对现在的影响会大些,远期的结果对现在的影响会小些.为了更好地反映这种影响作。简单指数平滑的公式为:~=ox+a(1—a)x+a(1—a)2x+…t t t—1 t—22.答:时域分析方法的基本思想是源于事件的发展通常都具有一点的惯性,这种惯性用统计的语言来描述就是序列值之间存在一定的相关关系,而且这种相关关系具有某种统计规律。我们分析的重点就是寻找这种规律,并拟合出适当的数学模型来描述这种规律,进而利用这个拟合模型来预测序列未来的走势。其分析步骤如下:第一步,考察值序列的特征;第二步,根据序列的特征选择适当的拟合模型;第三步,根据序列的观察数据确定模型的口径;第四步,检验模型,优化模型;第五步,利用拟合好的模型来推断序列其他的统计性质或预测序列将来的发展。五、计算题:1.检验下列模型的平稳性和可逆性(3分+7分=10分)(1)x=0.8x+£+1.6s (2)x=0.8x——1.4x+£+1.6s+0.5s报I二|0.8|=0.8<1解:(1)1 ,模型平稳、不可逆;|0|=|-1.6|=1.6>1a1=1——1.4|=1.4>1(2)a2+a=0.8-1,4=——0.6<1,所以模型非平稳;a——a=——1.4——0.8=——2.2<12 1B|=|——0.5|=0.5<192+B=-0.5-1,6=-2,1<1,所以模型不可逆,219——9=——0.5+1.6=1.1>121综合以上,该模型不平稳不可逆2.(1)对于任意常数c,如下定义的无穷阶MA序列一定是非平稳序列:(10分)x=s+C(s+s+…),s〜WN(0,o2)t,t\ t——1 t—2 t s(2)(J的一阶差分序列一定是平稳序列。yt=xt-xt_1精彩文档(完整word版)《时间序列》试卷证明:(1)”二年「°岱」'-2+•'”=0Varx=Var(e+C(e+e+…))=o2+°2(02+02+…)丰常数t t t-1 t—2 e ee所以序列是非平稳序列。+…)=e+(C-1)et t—1(2))=x-x=e+C(e+e+…)-e+C(e+eEy=E(+…)=e+(C-1)et t—1TOC\o"1-5"\h\zVary=Var(e+(C-1)e)=02+(C-1)202=常数t t t-1 e e所以一阶差分序列是平稳序列。3。使用指数平滑法得到~=5,~=5.26,已知序列观察值x=5.25,x=5.5,求指数平滑系数&。(5t-1 t+1 t t+1分)解:~=ax+(1-叼~=5.25a+
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