時間序列期末試題B卷

1、成都信息工程學院考試試卷20122013學年第2學期課程名稱：金融時間序歹U分析班級：金保111本01、02、03班試卷形式：開卷口閉卷日試題一一二四五六總分得分一、判斷題（每題1分，正確的在括號內(nèi)打，錯誤的在括號內(nèi)打X,共15分）1 .模型檢驗即是平穩(wěn)性檢驗（）。2 .模型方程的檢驗實質(zhì)就是殘差序列檢驗（）3 .矩法估計需要知道總體的分布（）。4 . AD件僉驗中：原假設(shè)序列是非平穩(wěn)的（）。5 .最優(yōu)模型確定準則：AIC值越小、SC值越大，說明模型越優(yōu)（）。6 .對具有曲線增長趨勢的序列，一階差分可剔除曲線趨勢（）。7 .嚴平穩(wěn)序列與寬平穩(wěn)時序區(qū)分主要表現(xiàn)在定義角度不同8 .某時序具有指數(shù)曲

2、線增長趨勢時，需做對數(shù)變換，才能剔除曲線趨勢()。9 .時間序列平穩(wěn)性判斷方法中ADF檢驗優(yōu)于序時圖法和自相關(guān)圖檢驗法()。10 .時間序列的隨機性分析即是長期趨勢分析()。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隨時間的平移而變化，則該序列是非平 穩(wěn)的()。13 . MA(2)模型的3階偏自相關(guān)系數(shù)等于0()。14 . ARMA(p,q)模型自相關(guān)系數(shù)p階截尾，偏自相關(guān)系數(shù)拖尾( )。15 . MA(q)模型平穩(wěn)的充分必要條件是關(guān)于后移算子B的q階移動自回歸系數(shù)多項式根的絕對值均在單位圓內(nèi)()。二、填空題。(每空2分，共20分)

3、1 . Xt滿足 ARMA(1,2 )模型即：Xt = 0.43+0.34 X+ t +0.8 t 1 - 0.2 t 2,則均值= ,1 (即一階移動均值項系數(shù))= 。2 .設(shè)xt為一時間序列，B為延遲算子，則B2Xt=。3 . 在序列 y 的 view 數(shù)據(jù)窗，選擇功能鍵，可對序列y做ADF檢驗。4 .若某平穩(wěn)時序的自相關(guān)圖拖尾，偏相關(guān)圖1階截尾，則該擬合模型。5 .已知 AR (1)模型:Xt+0.8X-=t, t 服從 N(0,0.36)，則一階自相關(guān)系數(shù)= ,方差_ 6 .用延遲算子表示中心化的 AR(p)模型。7 .差分運算的實質(zhì)是使用 方式，提取確 定性信息。8 . ARIMA(

4、0,1,0) 稱為 模型。三、問答題。(共10分)1 .平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計特征。2 .簡述時域分析法分析步驟。四、計算題。(40分)1. (10 分)已知 ARMA(1, 1)模型即：Xt=0.6X-+ t 0.3其中，t是白噪聲序列，試求：(1)模型的平穩(wěn)可逆性；(2)將該模型等價表示為無窮階 MA模型 形式。2. (10 分)設(shè)有 AR(2)過程：(10.5B) (1 0.3B) X= t ,其中，t是白噪聲序列，試求k （其中，k=1,2）3. （10分）某時間序列Yt有500個觀測值，經(jīng)過計算，樣本自相關(guān) 系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的前 10個值如下表：試（1）對 Y所屬模型進行初步識別；（2

5、）給出該模型的參數(shù)估計；（3）寫出模型方程；（kk ：偏自相關(guān)系數(shù)；k ：自相關(guān)系數(shù)）kk1-0.47-0.4760.040.0220.06-0.217-0.04-0.013-0.07-0.1880.06-0.0640.04-0.109-0.050.0150.00-0.05100.010.004. （10 分）已知某 ARMA（2,1）模型為:Xt=0.8 Xt 10.5 Xt2+ t-0.3，給定 Xt3= 1,X-2=2,。-1=2.5, X=0.6; t=-0.28,=0.4,t 2=0。求 Xt（1），求（2）。五、綜合分析題。（15分）1. （5分）序列 yt的時間序列圖和 ADF檢

6、驗結(jié)果如下：問：該序列是否平穩(wěn)，為什么？ （ 2）要使其平穩(wěn)化，應(yīng)對該序列進行哪些差分處理；2. （5分）對某序列yt做參數(shù)估計，結(jié)果如表 2示：VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.AR(1)0.9078550.04484220.245450.0000MA(1)-0.9340430.038226 -24.43470.0000R-squared0.318165Mean dependent var4.983333AdjustedR-squared0.298111S.D.dependent var8.970762S.E. ofregression7.515597Akaike infocriterion6.925791Sum squaredresid1920.463Schwarzcriterion7.013764Log likelihood-122.6642F-statistic11.86545Durbin-Watsonstat2.041612Prob(F-statistic)0.000340In