时间序列分析智慧树知到课后章节答案2023年下武汉科技大学

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第一章测试

频域分析方法与时域分析方法相比（）

A:后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。B:前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，易于进行直观解释C:前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。D:后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释

答案:后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。

第二章测试

下列哪项不属于非平稳时间序列的自相关图特征？（）

A:自相关系数一直为正B:在相关图上，呈现明显的三角对称性C:自相关系数衰减为零的速度缓慢D:自相关系数很快衰减为零

答案:自相关系数很快衰减为零

下列关于白噪声序列的说法，错误的是（）

A:白噪声没有实际分析价值B:白噪声系列没有“记忆性”C:白噪声序列均值和方差均为常数D:白噪声序列样本自相关系数绝对为零

答案:白噪声序列样本自相关系数绝对为零

B

A:B:C:D:

答案:

考虑MA(2)模型，则其对应的特征方程的根是（）

A:B:C:D:

答案:

记为差分算子，则下列不正确的是（）。

A:B:C:D:

答案:

下列检验中，不属于平稳性检验的是（）

A:PortmanteauQ检验B:自相关图检验C:单位根检验D:时序图检验

答案:PortmanteauQ检验

随机游走序列是（）

A:非平稳序列B:平稳序列C:差分平稳序列D:方差齐性序列

答案:非平稳序列;差分平稳序列

关于严平稳与宽平稳，下列说法正确的是（）

A:对于正态分布而言，二者等价B:宽平稳一般不是严平稳C:严平稳肯定是宽平稳D:严平稳未必是宽平稳

答案:对于正态分布而言，二者等价;宽平稳一般不是严平稳;严平稳未必是宽平稳

检验序列纯随机性的检验方法有（）

A:DW检验B:DF检验C:Box-PierceQ检验D:Box-LjungLB检验

答案:Box-PierceQ检验;Box-LjungLB检验

设E(U)=E(V)=0,Var(U)=Var(V)=s2,E(UV)=0,Xt=Ucos(wt)+Vsin(wt),w是不为0的常数，Xt是平稳的。（）

A:对B:错

答案:对

二阶矩存在的严平稳序列一定是宽平稳序列。（）

A:对B:错

答案:对

平稳时间序列的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。（）

A:对B:错

答案:对

通常情况下，严平稳能推出宽平稳成立，而宽平稳序列不能反推严平稳成立（）

A:错B:对

答案:对

随机游走是一平稳的随机过程。（）

A:对B:错

答案:错

第三章测试

若零均值平稳序列，其样本ACF呈现二阶截尾性，其样本PACF呈现拖尾性，则可初步认为对应该建立（）模型。

A:ARIMA(2,1,2)B:MA(2)C:D:

答案:

D

A:1.2B:2.4C:0D:-0.5

答案:2.4

对于一阶移动平均模型MA(1):，则其一阶自相关函数为（）

A:-0.4B:-0.5C:0.8D:0.25

答案:-0.4

对于一阶自回归模型AR(1):，则其一阶偏自相关函数为（）

A:-0.5B:0.25C:0.5D:0.8

答案:0.5

对于平稳序列，其预测值一般有。（）

A:对B:错

答案:错

偏自相关系数是一种条件相关，因此通常比自相关系数大；（）

A:对B:错

答案:错

若一时间序列满足MA(q)模型，则该序列必然是平稳序列；（）

A:错B:对

答案:对

平稳AR模型一定是可逆的，可逆MA模型未必是平稳的。（）

A:错B:对

答案:错

一个自相关函数对应着一个唯一平稳时间序列。（）

A:错B:对

答案:对

若一时间序列满足MA(q)模型，则可推断该系列平稳。（）

A:对B:错

答案:对

若序列满足MA(2)模型，则该序列3步以后的预测值始终保持不变。（）

A:对B:错

答案:对

若序列满足MA(2)模型，则该序列2步以后的预测值始终保持不变。（）

A:错B:对

答案:对

第四章测试

对矩估计的评价，不正确的是（）

A:计算量小(低阶模型场合)B:估计思想简单直观C:不需要假设总体分布D:估计精度好

答案:估计精度好

当回归因子包含延迟因变量时，检验残差序列自相关性的检验统计量是（）

A:DW检验统计量B:Durbinh检验统计量C:t检验统计量D:F检验统计量

答案:Durbinh检验统计量

偏自相关图拖尾的原因有可能是用样本估计总体参数时有误差。（）

A:对B:错

答案:对

样本自相关函数表现出截尾现象，模型初步识别时一般不会是AR模型。（）

A:对B:错

答案:对

一般来说，预测误差随着预测步长的增加而增大。（）

A:对B:错

答案:对

第五章测试

疏叙述系数模型ARIMA（（1,4），0,1）是指模型缺省了系数（）

A:B:C:D:

答案:

对于非平稳时间序列进行差分，说法正确的是（）

A:过度差分会使得样本容量减少B:序列蕴含着非线性趋势时，通常1阶差分就可以提取出曲线趋势的影响C:随机游走序列的差分是非平稳序列D:过度差分会使方差变大

答案:过度差分会使得样本容量减少;过度差分会使方差变大

下列模型中没有对条件方差进行建模的模型有（）

A:ARCH模型B:ARIMA模型C:残差自回归模型D:确定性因素分解模型

答案:ARIMA模型;残差自回归模型;确定性因素分解模型

残差自回归模型实际是把确定性分析和随机性分析结合起来的一种建模方法。（）

A:对B:错

答案:对

Durbinh检验常用于回归因子包含滞后因变量时残差序列的自相关性检验。（）

A:对B:错

答案:对

ARIMA模型通常用来拟合差分平稳序列。（）

A:对B:错

答案:对

若某一模型残差的DW检验值为3.886，则残差序列存在显著的正相关。（）

A:对B:错

答案:错

第六章测试

Holt两参数指数平滑方法一般适用于对含有线性趋势的序列进行修匀；（）

A:对B:错

答案:对

Holt两参数指数平滑方法一般适用于对含有非线性趋势的序列进行预测。（）

A:对B:错

答案:错

简单中心移动平均能有效消除季节效应。对于有