时间序列分析试卷及答案.

统计从业资格统计基础知识与统计实务（时间序列）模拟试卷1(题后含答案及解析)题型有：1. 单选 2. 多选 3. 判断 5. 综合应用单项选择题每题只有一个正确答案，请从每题的备选答案中选出一个你认为最正确的答案。

每题1分。

1．总量指标时间序列根据所反映的社会经济现象的性质不同，可分为( )。

A．时点指标和时期指标B．静态指标和动态指标C．时期序列与时点序列D．定基序列与环比序列正确答案：C 涉及知识点：时间序列2．时间序列中，指标数值的大小与其时间长短有关的是( )。

A．相对指标时间序列B．时点序列C．平均指标时间序列D．时期序列正确答案：D解析：时期序列中每个指标数值的大小与其时期长短有直接联系。

在时期序列中每个指标所包括的时期长度称为“时期”。

除个别指标数值可能出现负数外，一般来讲时期愈长，指标数值就愈大，反之就愈小。

知识模块：时间序列3．平均发展水平的计算中，“首末折半法”运用于( )。

A．间隔相等的间断时点序列资料B．间隔不相等的时点序列资料C．由两个时点序列构成的相对数时间序列D．时期序列的资料正确答案：A 涉及知识点：时间序列4．某企业某年各月月末库存额资料为(单位：万元)：4．8，4．4，3．6，3．2，3．0，4．0，3．6，3．4，4．2，4．6，5．0，5．6；又知上年末库存额为5．2。

则全年平均库存额为( )万元。

A．5．2B．4．6C．4．1D．3．9正确答案：C解析：这属于根据间隔相等的间断时点序列求序时平均数，采用“首末折半法”，则全年平均库存额为：=4．1(万元) 知识模块：时间序列5．某企业第一、第二季度和下半年的原材料平均库存额分别为10万元、15万元和20万元，则全年的平均库存额为( )万元。

A．11．25B．13．85C．15D．16．25正确答案：D解析：在根据由序时平均数所组成的平均指标时间序列计算序时平均数时：①如果时期相等，可直接采用简单算术平均法来计算；②如果时期不等，则采用以时期为权数的加权算术平均法来计算。

可编辑修改精选全文完整版2010—2011学年第一学期2007应用数学《时间序列分析》试卷A 答案一 （18分，每空1分）1 112211t t t t t X X X a a ϕϕθ-----=-2 偏自相关函数；自相关函数3 矩估计法、最小二乘估计法、极大似然估计法4 B51ϕ；0 6 1,1,2,i i n λ<=7 m8利用序列图进行判断；利用样本自相关函数ˆk ρ进行平稳性检验；利用单位根检验进行判断9 12222011ˆ 1.96()t l a l X G G G σ+-±+++ 10 存在 11 使得预测误差的均方値达到最小10 (1)S DB -二 （8分，每小题1分）1 错；2错；3对；4对；5 错；6 错；7 错；8对三 （12分，每小题2分）1 (1)2(10.80.5)t t X B B a =-+；(2) 21(10.5)(1 1.20.4)t t B X B B a --=-+2 (1) 稳定；（2）稳定3 （1）120.5,0.25G G ==; (2) 120.5,0G G =-=四 （4分）AR{1}（1）34321324321ˆ(1)(,,)([100.60.3],,)100.697.20.39696.12X E X X X X E X X a X X X ==+++=+⨯+⨯=；（2分）35321435321ˆ(2)(,,)([100.60.3],,)100.697.120.397.297.432X E X X X X E X X a X X X ==+++=+⨯+⨯=；（2分）36321546321ˆ(3)(,,)([100.60.3],,)100.697.4320.397.1297.5952X E X X X X E X X a X X X ==+++=+⨯+⨯= （2分）（2）010110.6G G G ϕ===221/21/2011.96() 1.966 1.3613.7144G G σ+=⨯⨯=五月份销售额的 95%的置信区间为(83.7176,111.1464) （2分）六 （50分）1 （1）AR(1)模型：10.667831t t t X X a -=+ （5分）疏系数的ARMA(1,6)模型：160.5578970.47526t t t t X X a a --=++ （5分）（2）上边AR(1)模型的AIC 值为-0.804969，第二个模型的AIC 值为-0.876542，根据AIC 准则可知，第二个模型拟合效果更好。

《时间序列分析》 期中考试模拟试卷（A ）1．问答题（1） 常见的数据有哪些种类？ （2） 什么是时间序列数据？（3） 常见的时间序列数据有哪些典型特征？ （4）如何度量序列相依性？2．名词解释 （1） 平稳性 （2） 遍历性 （3） ACF（4） 长期协方差 （5） 白噪声3．下列自回归过程是否平稳? 若平稳，计算其均值和方差、以及自相关函数。

（1）r t =3+0.95r t−1+a t . （2）r t =1+1.05r t−1+a t .4．下列滑动平均过程是否可逆? （a ）若可逆，求出其可逆表示；（b ）计算其均值和方差、以及自相关函数。

（1）r t =3+0.95a t−1+a t . （2）r t =1+1.05a t−1+a t .5．证明：若y t =y t−1+u t ,u t 为i.i.d.N(0,σ2)，则有T−2∑y t−12d →Tt=1σ2⋅∫[W (r )]2dr 1,T −1∑y t−1u t Tt=1d→σ22{[W (1)]2 −1}.参考答案1. （1）横截面数据、时间序列数据和面板数据；（2）时间序列数据是指同一个个体的一个或者多个特征在一系列时间观测点上的数据；（3） 序列平稳、非平稳、差分平稳、结构变化、季节性、协整、波动率聚集等；（4） 可以使用Pearson 相关系数度量变量之间的线性相关性，以及非线性相关系数，例如Spearman 秩相关系数和Kendall τ相关系数，来度量变量之间的非线性相关关系。

以上度量的共同点在于均为数据之间相依性的度量，并对样本数据得到相应的统计量，进行假设检验；但当时间序列数据之间存在非线性关系时，线性相关度量可能无法反应变量之间的相依性。

2. （1）平稳性分为严平稳和弱平稳，参考定义1.1和定义1.2；（2）遍历性刻画的是时间序列数据之间的相依程度随着数据之间时间间隔的增加而逐渐减弱的特征； （3）序列自相关系数关于阶数的变化的函数即为自相关函数，记为ACF ； （4）长期协方差为平稳时间序列的样本均值乘以√T （即√Ty ̅=√Ty t T t=1）的方差的极限； （5）白噪声是指均值为0、方差有限、且不存在时间维度上的相关性的平稳时间序列；。

时间序列期末试题及答案1. 试题考试时间：3小时考试形式：闭卷注意：请将答案写在答题纸上，不要在试卷上直接作答。

题目一：简答题（每题10分）1. 什么是时间序列分析？时间序列分析具有哪些应用领域？2. 请解释平稳时间序列的概念，并提供一个平稳时间序列的例子。

3. 什么是季节性、趋势性和周期性？请分别举一个例子。

4. 时间序列分析的步骤是什么？5. 请解释自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，并说明它们在时间序列分析中的作用。

题目二：计算题（每题20分）1. 从某超市取得了一组销售额数据，包括2004年到2019年的年度销售额。

请计算该时间序列的移动平均值，并绘制移动平均图。

2. 下表是某公司2005年到2019年每个季度的销售额数据，请利用季节性指数法预测2020年第一季度的销售额。

| 年份 | 第一季度销售额 ||-------|--------------|| 2005 | 100 || 2006 | 120 || 2007 | 140 || 2008 | 160 || 2009 | 180 || 2010 | 200 || 2011 | 220 || 2012 | 240 || 2013 | 260 || 2014 | 280 || 2015 | 300 || 2016 | 320 || 2017 | 340 || 2018 | 360 || 2019 | 380 |3. 通过对某股票每周收益率进行分析，发现其自相关系数和偏自相关系数都在95%置信区间之外。

该时间序列数据是否呈现ARCH效应？请解释原因。

4. 将某商品销售额数据建模为自回归移动平均模型（ARMA），请给出该模型的阶数，并解释原因。

2. 答案题目一：简答题1. 时间序列分析是一种研究时间相关数据的统计方法，通过对时间序列的特征进行分析，揭示其随时间变化的规律和趋势。

时间序列分析广泛应用于经济学、金融学、气象学、社会学等领域。

《时间序列分析》试卷注意：请将答案直接写在试卷上一、填空题（1分*20空=20分）1. 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。

2. 时间序列预处理包括 和 。

3. 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 。

4. 统计时序分析方法分为 和 。

5. 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 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 。

6. 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，该序列{}t X 是否平稳（填“是”或者“否”） ；要使其平稳化，应该对原序列进行 和 差分处理。

用Eviews 软件对该序列做差分运算的表达式是 。

7. 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 。

二、不定项选择题（下列每小题至少有一个答案是正确的，请将正确答班级 姓名 学号50010001500200025003000350040009394959697989900图1案代码填入相应括号内，2分*5题=10分）1.下列属于白噪声序列{}t ε所满足的条件的是（ ）A. 任取T t ∈，有με=)(t E （μ为常数）B. 任取T t ∈，有0)(=t E εC.)(0),(s t Cov s t ≠∀=εεD. 2)(εσε=t Var （2εσ为常数） 2.使用n 期中心移动平均法对序列{}t x 进行平滑时，下列表达式正确的是（ ）A.n x x x x x n x n t n t t n t n t t ),(1~2112112121-+--++----++++++=ΛΛ为奇数；B. n x x x x x n x n t n t t n t n t t ),(1~212122+-++--++++++=ΛΛ为偶数；C. )(1~11+--+++=n t t t t x x x n x Λ； D. n x x x x x n x n t n t t n t n t t ),2121(1~212122+-++--++++++=ΛΛ为偶数。

时间序列分析试卷1一、 填空题（每小题2分，共计20分）1. ARMA(p, q)模型_________________________________，其中模型参数为____________________。

2. 设时间序列{}t X ，则其一阶差分为_________________________。

3. 设ARMA (2, 1)：1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++-则所对应的特征方程为_______________________。

4. 对于一阶自回归模型AR(1): 110t t t X X φε-=+＋，其特征根为_________，平稳域是_______________________。

5. 设ARMA(2, 1):1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-，当a 满足_________时，模型平稳。

6. 对于一阶自回归模型MA(1):10.3t t t X εε-=-，其自相关函数为______________________。

7. 对于二阶自回归模型AR(2):120.50.2t t t t X X X ε--=++则模型所满足的Yule-Walker 方程是______________________。

8. 设时间序列{}t X 为来自ARMA(p,q)模型：1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++则预测方差为___________________。

9. 对于时间序列{}t X ，如果___________________，则()~t X I d 。

10. 设时间序列{}t X 为来自GARCH(p ，q)模型，则其模型结构可写为_____________。

二、（10分）设时间序列{}t X 来自()2,1ARMA 过程，满足()()210.510.4ttB B X B ε-+=+,其中{}t ε是白噪声序列，并且()()2t t 0,E Var εεσ==。

时间序列分析试卷及答案时间序列分析试卷1一、填空题（每小题2分, 共计20分）1.ARMA(p,q)模型是一种常用的时间序列模型, 其中模型参数为p和q。

2.设时间序列{Xt}, 则其一阶差分为Xt-Xt-1.3.设ARMA (2.1): Xt=0.5Xt-1+0.4Xt-2+εt-0.3εt-1, 则所对应的特征方程为1-0.5B-0.4B^2+0.3B。

4.对于一阶自回归模型AR(1):Xt=10+φXt-1+εt, 其特征根为φ, 平稳域是|φ|<1.5.设ARMA(2.1):Xt=0.5Xt-1+aXt-2+εt-0.1εt-1, 当a满足|a|<1时, 模型平稳。

6.对于一阶自回归模型Xt=φXt-1+εt, 其平稳条件是|φ|<1.7.对于二阶自回归模型AR(2):MA(1):Xt=εt-0.3εt-1, 其自相关函数为Xt=0.5Xt-1+0.2Xt-2+εt, 则模型所满足的XXX-Walker方程是ρ1-0.5ρ2=0.2, ρ2-0.5ρ1=1.8.设时间序列{Xt}为来自ARMA(p,q)模型: Xt=φ1Xt-1+。

+φpXt-p+εt+θ1εt-1+。

+θqεt-q, 则预测方差为σ^2(1+θ1^2+。

+θq^2)。

9.对于时间序列{Xt}, 如果它的差分序列{ΔXt}是平稳的, 则Xt~I(d)。

10.设时间序列{Xt}为来自GARCH(p,q)模型, 则其模型结构可写为σt^2=α0+α1εt-1^2+。

+αpεt-p^2+β1σt-1^2+。

+βqσt-q^2.二、（10分）设时间序列{Xt}来自ARMA(2,1)过程, 满足(1-B+0.5B^2)Xt=(1+0.4B)εt, 其中{εt}是白噪声序列, 并且E(εt)=0, Var(εt)=σ^2.1）判断ARMA(2,1)模型的平稳性。

根据特征方程1-φ1B-φ2B^2, 求得其根为0.5±0.5i, 因此模型的平稳条件是|φ1-0.5i|<1和|φ1+0.5i|<1, 即-1<φ1<1.因为0.5i不在实轴上, 所以模型不是严平稳的, 但是是宽平稳的。

卷A一、 判定下列模型的稳定性和可逆性。

（10）1.t t t a X X =--11.12.14.0--=t t t a a X3.1218.04.03.1----=+-t t t t t a a X X X二、简述（25）1．宽平稳的定义是什么？它和严平稳有什么联系？（10）2．写出AR （1），MA （1），ARMA （2，1）模型的表达式，并分别说明它们的基本假设。

（15）三、计算（65）1．根据下面AR （4）模型的估计值求关于一个ARMA （2，1）模型的可逆初始猜测值6.01=ϕ，2.02-=ϕ，2.03-=ϕ，8.04=ϕ （10）2. 求模型2114.03.15.0---+-=-t t t t t a a a X X 的前5个格林函数和逆函数。

（10）3．对于ARMA （2，1）模型 1214.03.0---+=+-t t t t t a a X X X ，t a ～NID （0，100），给定345=-t X ，364=-t X ，=-3t X 12=-t X ，3.01=-t X ，10-=t X ，并假定1-t a =-25（a ）计算)(ˆl X t )2,1(=l 及)1(ˆtX 的95%的概率限。

（b ）给定09.111-=+t X ，4.11=G ，修正)2(ˆtX 。

4. 有t=1,2,3,4,5的数据序列如下：7.0，6.8，7.2，6.9，7.1 （a ）求零均值化后的序列t X（b ）用AR(1)模型拟合t X ，求1ϕ的估计。

5. 某过程的逆函数2,)7.0(3.0,5.021≥==-j I I j j ，试求相应的ARMA 模型的表达式。

卷B二、 判定下列模型的稳定性和可逆性。

（10）1.t t t a X X =--15.02.12.1--=t t t a a X3.21216.07.11.07.0----+-=+-t t t t t t a a a X X X二、简述（25）1．宽平稳的定义是什么？它和严平稳有什么联系？（10）2．写出AR （1），MA （1），ARMA （2，1）模型的表达式，并分别说明它们的基本假设。

时间序列练习题时间序列分析是一种用于研究以时间为顺序的数据变动规律的方法。

它可以帮助我们理解和预测未来的趋势，对于决策和规划具有重要的意义。

本文将通过一些时间序列练习题，帮助读者更好地理解和应用时间序列分析。

练习题一：季度销售数据分析某公司的销售数据按照季度记录如下：季度销售额Q1 100Q2 200Q3 300Q4 400请你根据这些数据，进行以下的分析和预测：1. 绘制季度销售额的时间序列图。

2. 计算季度销售额的平均值。

3. 判断季度销售额是否存在趋势性，并进行趋势线的拟合。

4. 判断季度销售额是否存在季节性，如果存在，请进行季节性分解。

5. 使用你认为最适合的模型进行未来一年季度销售额的预测，并给出预测结果。

练习题二：月度股票收益率分析某股票连续12个月的收益率数据如下：月份收益率1 0.032 0.053 -0.024 0.025 -0.016 0.047 -0.038 0.019 0.0210 -0.0511 0.0112 0.03请你根据这些数据，进行以下的分析和预测：1. 绘制月度股票收益率的时间序列图。

2. 计算月度收益率的平均值和标准差。

3. 判断股票收益率是否存在趋势性，并进行趋势线的拟合。

4. 判断股票收益率是否存在季节性，如果存在，请进行季节性分解。

5. 使用你认为最适合的模型进行未来三个月股票收益率的预测，并给出预测结果。

练习题三：年度气温分析某城市过去10年（2011年至2020年）的年度平均气温数据如下：年份平均气温（摄氏度）2011 192012 212013 202014 182015 172016 182017 202018 222019 232020 21请你根据这些数据，进行以下的分析和预测：1. 绘制年度平均气温的时间序列图。

2. 计算年度平均气温的平均值、中位数和极差。

3. 判断气温是否存在趋势性，并进行趋势线的拟合。

4. 判断气温是否存在季节性，如果存在，请进行季节性分解。

时间序列分析一、名词解释ARMAARCHGARCH自协方差函数偏自相关函数频域分析时域分析二、简答1、严平稳、宽平稳以及两者之间的关系2、平稳时间序列的统计性质3、时序图检验、自相关图检验的依据原理4、DF 检验定义及类型5、ADF 检验定义及检验三、分析题从特征根和平稳域两个方面分析判断模型的平稳域四、简答题1、AR （2)模型t ε+=2-t 1-t t 0.4X -X X 的偏自相关函数2、某过程的格林函数)1(9.09.01≥⨯=-j G j j ，试求相互的ARMA 模型的域3、根据资料显示的数据｛t X ｝由N=200样本组成，经计算，样本自相关函数k ρ^和样本偏自相关函数kk ρ^如下表，用Box-Jenkins 相关分析法判断模型4、已知AR （2）模型12215.1--=--t t t X X εϕϕ，),0(~2εσεN t ，2,,21εσϕϕ未知，利用样本自相关函数0^2^1^,γρρ及估计模型参数εσϕϕ^,2^1^,5、求一个给定ARMA （1，1）模型的Green 函数j G ，自协方差函数k γ，自相关函数k ρ6、对于AR （2）模型，t t t t X X X ε=+---211.05.0，45.222=εσ，50.4250=X ，60.3249=X ，计算：)(l X t ，l=1,2,3,及95%的置信区间，假设251X =2.00，修正)(^l t X （l=1，2，3）的置信区间7、已知ARIMA （1，1，1）模型为t t B X B ε)4.01()6.01(-=-，且,1,8.0,0.5,0.421====-εσεt t t X X 求3+t X 的95%的置信区间8、对一个观察值序列（N=80）拟ARMA （2，1）模型，得到残差自相关函数，检验该模型是否显著。

时间序列分析第三章试卷一、选择题（每题2分，共20分）1. 在时间序列分析中，下列哪个模型是通过样本自相关函数和偏自相关函数进行识别的？A. MA(q)模型B. AR(p)模型C. ARMA(p,q)模型D. 以上都是2. 下列关于平稳性的说法，正确的是？A. 强平稳意味着随机过程的分布随时间变化B. 弱平稳仅假设随机过程的前两阶矩随时间变化C. 平稳性可以通过样本均值和方差进行检验D. 平稳性是统计推断的基础3. 在AR(p)模型的参数估计中，常用的方法是？A. 最小二乘法（OLS）B. 迭代法C. Yule-Walker方程D. 以上都是4. 下列哪个统计量用于检验残差序列是否为白噪声？A. AICB. BICC. Q统计量D. R方5. 在ARMA模型的识别中，如果自相关系数和偏自相关系数都表现出拖尾性质，那么最可能的模型是？A. MA(q)模型B. AR(p)模型C. ARMA(p,q)模型D. 无法确定6. 下列关于时间序列图的说法，错误的是？A. 可以用来判断序列的平稳性B. 可以用来判断序列的纯随机性C. 总是能准确反映序列的真实趋势D. 可以作为模型选择的参考7. 在时间序列分析中，白噪声是指？A. 序列的均值和方差都不随时间变化B. 序列的自相关系数始终为零C. 序列的偏自相关系数始终为零D. 以上都是8. 下列哪个模型在参数估计时，需要用到非线性方程组？A. AR(p)模型B. MA(q)模型C. ARMA(p,q)模型D. 以上都不是9. 在平稳性检验中，常用的方法包括？A. 时序图法B. 自相关图法C. 混成检验法D. 以上都是10. 下列关于AIC和BIC的说法，正确的是？A. AIC和BIC都用于模型选择B. AIC值越小，模型越好C. BIC值越大，模型越好D. 以上都是二、填空题（每题2分，共20分）1. 在时间序列分析中，样本自相关函数用于衡量序列在不同时间点上的______关系。

《时间序列分析》试卷注意：请将答案直接写在试卷上一、填空题（1分*20空=20分）1. 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。

2. 时间序列预处理包括 和 。

3. 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 。

4. 统计时序分析方法分为 和 。

5. 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 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 。

6. 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，该序列{}t X 是否平稳（填“是”或者“否”） ；要使其平稳化，应该对原序列进行 和 差分处理。

用Eviews 软件对该序列做差分运算的表达式是 。

7. 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 。

二、不定项选择题（下列每小题至少有一个答案是正确的，请将正确答班级 姓名 学号50010001500200025003000350040009394959697989900图1案代码填入相应括号内，2分*5题=10分）1.下列属于白噪声序列{}t ε所满足的条件的是（ ）A. 任取T t ∈，有με=)(t E （μ为常数）B. 任取T t ∈，有0)(=t E εC.)(0),(s t Cov s t ≠∀=εεD. 2)(εσε=t Var （2εσ为常数） 2.使用n 期中心移动平均法对序列{}t x 进行平滑时，下列表达式正确的是（ ） A.n x x x x x n x n t n t t n t n t t ),(1~2112112121-+--++----++++++= 为奇数；B. n x x x x x n x n t n t t n t n t t),(1~212122+-++--++++++= 为偶数；C. )(1~11+--+++=n t t t t x x x n x ； D. n x x x x x n x n t n t t n t n t t),2121(1~212122+-++--++++++= 为偶数。

应用统计硕士（时间序列分析和预测）模拟试卷1(题后含答案及解析)题型有：1. 单选选择题 3. 简答题 4. 计算与分析题单选选择题1．2003年末某市人口为120万人，2013年末达到153万人，则人口的平均发展速度为( )。

A．2．46％B．2．23％C．102．23％D．102．46％正确答案：D解析：计算平均发展速度通常采用几何平均法。

若6表示平均发展速度，n 表示环比发展速度的时期数，则：b＝，故人口的平均发展速度的计算公式为：b＝≈102．46％知识模块：时间序列分析和预测2．时间序列编制的基本原则是( )。

A．无偏性B．及时性C．完整性D．可比性正确答案：D解析：编制时间序列的目的是为了通过对各时间的变量数值进行对比，研究现象发展变化的过程和规律。

因此，保证序列中各变量数值在所属时间、总体范围、经济内容、计算口径、计算方法等方面具有充分的可比性，是编制时间序列的基本原则。

知识模块：时间序列分析和预测3．时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为( )。

A．趋势B．季节性C．周期性D．随机性正确答案：B解析：季节性也称季节变动，它是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。

A项趋势是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动；C 项周期性也称循环波动，它是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动；D项随机性也称不规则波动，它是时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动。

知识模块：时间序列分析和预测4．下列关于时点时间序列特征的描述，错误的是( )。

A．时点时间序列具有可加性B．时点时间序列是一种基本时间序列C．时点时间序列的每一项数据都是绝对数D．时点时间序列的每一项数据都是采用间断统计方法获得的正确答案：A解析：时点指标是反映现象在某一时刻上的绝对数量，由时点指标构成的时间序列就是时点时间序列，它是一种基本时间序列。

时点时间序列主要特点有：①不可加性；②指标数值的大小与时点间隔的长短一般没有直接关系；③指标值采用间断统计的方式获得。

绝密★ 启用前2019 年普通高等学校招生全国统一考试理科综合能力测试注意事项：1．答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。

2．回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑，如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其它答案标号。

回答非选择题时，将答案写在答题卡上，写在本试卷上无效。

3．考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。

可能用到的相对原子质量：H 1 C 12 N 14 O 16 Mg 24 S 32 Fe 56 Cu 64一、选择题：本题共13个小题，每小题6分。

共78分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1．细胞凋亡是细胞死亡的一种类型。

下列关于人体中细胞凋亡的叙述，正确的是A •胎儿手的发育过程中不会发生细胞凋亡B •小肠上皮细胞的自然更新过程中存在细胞凋亡现象C.清除被病原体感染细胞的过程中不存在细胞凋亡现象D •细胞凋亡是基因决定的细胞死亡过程，属于细胞坏死2 .用体外实验的方法可合成多肽链。

已知苯丙氨酸的密码子是UUU ,若要在体外合成同位素标记的多肽链,所需的材料组合是①同位素标记的tRNA②蛋白质合成所需的酶③同位素标记的苯丙氨酸④人工合成的多聚尿嘧啶核苷酸⑤除去了DNA 和mRNA 的细胞裂解液A ．①②④B ．②③④C ．③④⑤D ．①③⑤3•将一株质量为20 g的黄瓜幼苗栽种在光照等适宜的环境中，一段时间后植株达到40 g,其增加的质量来自于A •水、矿质元素和空气B •光、矿质元素和水C.水、矿质元素和土壤D •光、矿质元素和空气4 •动物受到惊吓刺激时，兴奋经过反射弧中的传出神经作用于肾上腺髓质，使其分泌肾上腺素；兴奋还通过传出神经作用于心脏。

下列相关叙述错误的是A •兴奋是以电信号的形式在神经纤维上传导的B •惊吓刺激可以作用于视觉、听觉或触觉感受器C.神经系统可直接调节、也可通过内分泌活动间接调节心脏活动D •肾上腺素分泌增加会使动物警觉性提高、呼吸频率减慢、心率减慢5 •某种二倍体高等植物的性别决定类型为XY型。

内蒙古财经学院2011——2012学年第1学期《金融时间序列分析》试卷答案一、填空题（1分*15空二15分）1.Xt =0心_1+0X^2 ---------- 0pXt・p+$t 一厲斫-1 ------ %、朝、…帖厲、…、%。

2.描述性：3.兀=斗』+耳，0,1,0；4平稳性检验，纯随机性检验；5. VPx t = （1 - B）Pxt, V k x t = （1 - B k）x t；6 宽平稳，严平稳，宽平稳：7.自回归二、不定项选择题（2分*5题=10分）1、AC2、ABD3、AB4、ABCD5、ABD三、判断并说明理由（2题*5分=10分）1、如果一个时间序列宽平稳，则它肓定不是严平稳；如果一个时间序列严平稳，则它一定是宽平稳。

答：说法是错误的。

（1分）严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，该定义表明，一个序列的所有统计均平稳时，该序列才是平稳的。

而宽平稳则是条件宽松的平稳性定义，即只要求序列的二阶矩平稳，则序列就是平稳的。

由定义町知，在一般情况下，如果一个时间序列是宽平稳的，则它肯定不是严平稳的；如果一个时间序列是严平稳的，则它一定是宽平稳的。

（2分）但两种情况各有例外，如多元正态分布，二阶矩包插所有•统计性质，所以对于服从多元正态分布的序列，宽平稳也是严平稳：再比如柯酋分布不存在二阶矩，因此如果一个序列服从柯西分布，且为严平稳, 但却推不出其为宽平稳。

确切的说应该是对于存在二阶矩的序列，严平稳才能推出宽平稳。

（2分）2、差分运算的实质是使用自回归的方式提取确定性信息答：说法是正确的。

（5分〉四、简答题：（25分）1、简述平稳序列的建模步骤（7分）答：（1）时间序列分析的第-步是获得观察值序列，然后对这个序列进行平稳性检验，对平稳的序列进行纯随机性检验，如果是纯随机序列，分析结束：如果不是纯随机序列，选择模型拟合该序列：（2）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。

时间序列分析试卷1一、 填空题（每小题2分，共计20分）1. ARMA(p, q)模型_________________________________，其中模型参数为____________________。

2. 设时间序列{}t X ，则其一阶差分为_________________________。

3. 设ARMA (2, 1)：1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++-则所对应的特征方程为_______________________。

4. 对于一阶自回归模型AR(1): 110t t t X X φε-=+＋，其特征根为_________，平稳域是_______________________。

5. 设ARMA(2, 1):1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-，当a 满足_________时，模型平稳。

6. 对于一阶自回归模型MA(1):10.3t t t X εε-=-，其自相关函数为______________________。

7. 对于二阶自回归模型AR(2):120.50.2t t t t X X X ε--=++则模型所满足的Yule-Walker 方程是______________________。

8. 设时间序列{}t X 为来自ARMA(p,q)模型：1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++则预测方差为___________________。

9. 对于时间序列{}t X ，如果___________________，则()~t X I d 。

10. 设时间序列{}t X 为来自GARCH(p ，q)模型，则其模型结构可写为_____________。

二、（10分）设时间序列{}t X 来自()2,1ARMA 过程，满足()()210.510.4ttB B X B ε-+=+,其中{}t ε是白噪声序列，并且()()2t t 0,E Var εεσ==。

应用时间序列分析（试卷一）一、 填空题1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。

2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。

3、平稳AR （p ）模型的自相关系数有两个显著的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。

4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。

5、AR （1）模型的平稳域是{}11<<-φφ。

AR （2）模型的平稳域是{}11,12221<±<φφφφφ且，二、单项选择题1、频域分析方法与时域分析方法相比（D ）A 前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。

B 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。

C前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。

D后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。

2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D）A宽平稳一定不是严平稳。

B严平稳一定是宽平稳。

C严平稳与宽平稳可能等价。

D对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。

3、纯随机序列的说法，错误的是（B）A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列。

B纯随机序列的均值为零，方差为定值。

C在统计量的Q检验中，只要Q 时，认为该序列为纯随机序列，其中m为延迟期数。

D不同的时间序列平稳性检验，其延迟期数要求也不同。

4、关于自相关系数的性质，下列不正确的是（D）A. 规范性；B. 对称性；C. 非负定性；D. 唯一性。

5、对矩估计的评价，不正确的是（A）A. 估计精度好；B. 估计思想简单直观；C. 不需要假设总体分布；D. 计算量小（低阶模型场合）。

6、关于ARMA模型，错误的是（C）A ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。

B ARMA模型是一个可逆的模型C 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。