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类型时间序列期末试题B卷.doc

  • 上传人:快乐****生活
  • 文档编号:4135740
  • 上传时间:2024-07-31
  • 格式:DOC
  • 页数:8
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    关 键  词:
    时间 序列 期末 试题
    资源描述:
    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 √ 试题 一 二 三 四 五 六 总分 得分 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.满足ARMA(1,2)模型即:=0.43+0.34++0.8–0.2,则均值= ,(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。 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:+0.8=,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:=0.6+-0.3,其中,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=,其中,是白噪声序列,试求(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;(:偏自相关系数;:自相关系数) k k 1 -0.47 -0.47 6 0.04 0.02 2 0.06 -0.21 7 -0.04 -0.01 3 -0.07 -0.18 8 0.06 -0.06 4 0.04 -0.10 9 -0.05 0.01 5 0.00 -0.05 10 0.01 0.00 4.(10分) 已知某ARMA(2,1)模型为:=0.8-0.5+-0.3,给定=-1,Xt-2=2, Xt-1=2.5, Xt=0.6;=-0.28,=0.4, =0。求。 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: Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.907855 0.044842 20.24545 0.0000 MA(1) -0.934043 0.038226 -24.4347 0.0000 R-squared 0.318165 Mean dependent var 4.983333 Adjusted R-squared 0.298111 S.D. dependent var 8.970762 S.E. of regression 7.515597 Akaike info criterion 6.925791 Sum squared resid 1920.463 Schwarz criterion 7.013764 Log likelihood -122.6642 F-statistic 11.86545 Durbin-Watson stat 2.041612 Prob(F-statistic) 0.000340 Inverted MA Roots -.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? 欢迎您的光临,Word文档下载后可修改编辑.双击可删除页眉页脚.谢谢!让我们共同学习共同进步!学无止境.更上一层楼。
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