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成都信息工程学院考试试卷2012——2013学年第2学期课程名称:《金融时间序列分析》班级:金保111本01、02、03班试卷形式:开卷闭卷√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.ARMA(p,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.tX满足ARMA(1,2)模型即:tX=0.43+0.341tX+t+0.81t–0.22t,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。试题一二三四五六总分得分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:tX+0.81tX=t,t服从N(0,0.36),则一阶自相关系数=,方差=。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:tX=0.61tX+t-0.31t,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:(1-0.5B)(1-0.3B)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)kkkkkkkk1-0.47-0.4760.040.0220.06-0.217-0.04-0.013-0.07-0.1880.06-0.0640.04-0.109-0.050.0150.00-0.05100.010.004.(10分)已知某ARMA(2,1)模型为:tX=0.81tX-0.52tX+t-0.31t,给定3tX=-1,Xt-2=2,Xt-1=2.5,Xt=0.6;t=-0.28,1t=0.4,2t=0。求)2(ˆ),1(ˆttXX。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:VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.AR(1)0.9078550.04484220.245450.0000MA(1)-0.9340430.038226-24.43470.0000R-squared0.318165Meandependentvar4.983333AdjustedR-squared0.298111S.D.dependentvar8.970762S.E.ofregression7.515597Akaikeinfocriterion6.925791Sumsquaredresid1920.463Schwarzcriterion7.013764Loglikelihood-122.6642F-statistic11.86545Durbin-Watsonstat2.041612Prob(F-statistic)0.000340InvertedMARoots-.71(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?
本文标题:时间序列期末试题B卷
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