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文檔簡(jiǎn)介

0?1??廣西科技學(xué)—2014年第2學(xué)期時(shí)間序列析計(jì)算題復(fù)題0?1??設(shè)間序列

{}t

來自

(2,1)

過程,滿足(10.52)Bett

其{}是白噪聲序列,并(eVar)2ttt

,(1)判斷

模型的平穩(wěn)性分)(2)利用遞推法計(jì)算其一般線性過表達(dá)式的前三個(gè)系數(shù),,0

2

分解答

AR

特征方程為

1x2

特征根為

x

在單位圓外平!也可用平穩(wěn)域法見(式4.3.11)。(2)P57公(知道1.411.42221

。某1月—月的歲業(yè)女性的月度數(shù)經(jīng)過一階差分后平穩(wěn)N500過計(jì)算樣本其樣本自相關(guān)系數(shù)

{

}

及樣本偏相關(guān)系數(shù)

{}

的前個(gè)值如下表k1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

k

(1)利用所學(xué)知識(shí),對(duì)

{}t

所屬的模型進(jìn)行初步的模型識(shí)別)(2)對(duì)所識(shí)別的模型參數(shù)和白噪聲差

e

給出其矩估計(jì)分解答)樣自相關(guān)系數(shù)階尾,樣本偏相關(guān)系數(shù)拖尾,

ARIMA(0,1,1)(2)由于

ARIMA

模型有1,11

2

0.47

111

。3.{}是二階滑動(dòng)平均模型MA(2)滿足XtttVar(e),tt/

t

,其{}是白噪聲序列,并且t

1k4?1k4?Y(1)???(1)]所以(ll(1)(2)[t(2)0.8時(shí),計(jì)算樣本均(X)/方差。4解答1)tttttt0,他

k2其他(2)

34Var1

(

10.84

)4.設(shè){}是序列Var(e)2,間序{X}來ttttX,問模型是否平穩(wěn)?為什么?tttt解答:該模型是平穩(wěn)的,因?yàn)槠銩R特征方程10.8x的根為1.25,大于15.假定Acme公司的年銷售單位萬美元)符合AR(2)模型Y其tttt。()如果說20052006和2007的銷售額分別是萬美元1100萬美元和美元,預(yù)測(cè)年和2009的銷售額。(b)證明模型里的。(c)計(jì)算問題中2008年預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)極限。(d)如果2008的銷售額結(jié)果為萬美元,更新對(duì)年的預(yù)測(cè)。解答:(a)應(yīng)用142公式(9.3.28)得(1)Y200720072006

5+(10–0.5()=10.5(百萬美)??20072007

+(10.5–(10=(百萬美元)(b由課本54頁公式,

,。1(c)由課本140公式(9.3.15知道:e(lt

(11

2

t

2008年預(yù)測(cè)的95%預(yù)測(cè)極限(Y10.025

(1)1

(e

(1))),這里

2007

2008

2007

2008

,故ar(e

(1))

e

,代入后簡(jiǎn)單計(jì)算2008年預(yù)測(cè)的95%預(yù)測(cè)極限為((d)148頁更新方程(9.6.1)知

???tlt???20082007

(1)]11.5510.5)13.2(百萬美元)/

?11????6.{}的長(zhǎng)度為10樣本值為0.8,0.2,0.9,0.74,0.82,0.92,0.78,0.86,0.72,0.84,試求?11????t(1)樣本均x;(2)樣本的自協(xié)方差函自相關(guān)函21,(3)對(duì)AR(2)型參數(shù)給出其矩估計(jì),并寫出模型的表達(dá)式。(1)樣本均值x。

(2)樣本的自協(xié)方差函數(shù)值

1

,

2

和自相關(guān)函數(shù)值

1

,

2

。注意

t

t

t

,而

0

(這里,體計(jì)算略過)(3)對(duì)AR(2)型參數(shù)給出其矩估計(jì),并且寫出模型的表達(dá)式。由Yule-Walker方1121110.18649,112

1

0.080908xt

t

0.080908

t

t7.{}服從模型:Xtt

t

0.6,其中Xtt

0.3,

0.01。(1)給出未3的預(yù)測(cè)值;(2)給出未3的預(yù)測(cè)值的預(yù)測(cè)區(qū)間(z

1.96)?。解答)

100100

0.234

(2)應(yīng)用延遲算子B表式,我們有

t

10.6B1B

t

BB

t

。由(P143公式()知

[

lj

j

,

l

。因?yàn)?.2,02

故有Var[預(yù)測(cè)區(qū)間為為:

,

[e,Var[e。以未l期的預(yù)測(cè)值的100的預(yù)測(cè)區(qū)間100

(0.2340.0025,0.2341.960.0025)/

(1(122(,0.287(-0.049,0.2518.設(shè)平穩(wěn)時(shí)間序列{X}服從(1)模型:tt1

t

,其中{}白噪聲序列,并且tt()Var()證明Var(X)。ttt證明:由題意,兩邊求方差得tttar))t1ttVa))因與X1tarX)(因X平穩(wěn))tt

t

相互獨(dú)立)整理即得

arX)t

1

。9.設(shè)平穩(wěn)時(shí)間序{X}服從(2)模型:Xtt1tt并且()Var(),證明其偏自相關(guān)系數(shù)滿足tt

,其{}是白噪聲序列,ttk。0k證明:因?yàn)锳R(2)模型偏自相關(guān)系數(shù)階截尾,即k時(shí)一般證明見課本P80)這里僅證事實(shí)上滿足如下Yule-Walker程1(見課本式(122分別為該(2)模型前2階自相關(guān)系數(shù)。由課本頁的公式(4.3.14)和P53頁的公1式(4.3.15)知2211

。于是,解方程211

211)2)2

2

。210.設(shè)時(shí)序{}服從(1,1)模型Xtt

t

0.25e其{}是白噪聲序列,ttt并且()Var()tt

1,證明其自相關(guān)系數(shù)滿足:kk

。解:方程兩邊乘以整理得方程兩邊求方差得

t

再取數(shù)學(xué)期望得E(XX)(0.5tt0

2t

X

ee,tttt(1)(X)Xt

t

0.25e)tt/

110eet110eet整理得

0.25

0.25(X)Var0.25)(0.5X,0.25e)tttttt1)(2)16將(2)入到(1)可得:,所0.27。0注意到,而k,方程兩邊乘以再取數(shù)學(xué)期望可得t0()(0.5X)e)Xe)tttttttt整理得0.5k在(3)兩邊同,即得0.52。證畢!0k

(3)11.設(shè)時(shí)間序列

{}t

服從模型:Xt

t

t

,

其{}是白噪聲序列()Var()ttt

ex,(x)2

為來自上述模型的樣本觀測(cè)值,試求模型參

的極大似然估計(jì)。解:依

題意

2

,故無條件平方和函數(shù)為

2S((xx2x21112t易見(式()其對(duì)數(shù)似然函數(shù)為()ee

1S(22e所以對(duì)數(shù)似然方程組為e

))

,即

22x1212xx12

。解之得

2x2xx222x22

。12.對(duì)下每個(gè)ARIMA模型,()Var()。tt(Y0.75etttt(b)Y0.25ttttt解原模型可變形為e注意e為零均值方差tttt

的白噪聲序列。所以有

()E(30.75)ttt)0.75)ttte

2516為e此{(lán)}的ttttt(1,1)模型。同時(shí)注意e為零均值方差的白噪聲序列,所以我們有te()E0.250.1)0.25E)(平穩(wěn)性)ttttt104013另一方面,

Var()Var(100.25)tttt/

2(Var(0.1e0.1etttttt

116

()0.01)2te

E[0.25(e0.1)]ttt(1

116

)(0.01)2te

E()0.05(etttt0.05E(1.010.05eettette所以有

Var()t

0.9615

16

1.024

。13.若一時(shí)間序列長(zhǎng)度為現(xiàn)對(duì)該時(shí)間序列擬AR(1)型得其殘差的前個(gè)樣本自相關(guān)系數(shù)如下,0.032,0.047,0.0210.017,0.01924計(jì)算Ljung統(tǒng)計(jì)量并由此對(duì)殘差的自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)(顯著性水解:易見Kpq課本P132)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量等于35(352)[*

(2(0.032)(2(35

2

]0.28此時(shí)服從一個(gè)自由度為65)的卡方分布,因?yàn)镼0.28*有證據(jù)來拒絕殘差項(xiàng)是不相關(guān)的零假設(shè)。

(5)11.0705,所以沒14.若一時(shí)間序列長(zhǎng)度為對(duì)該時(shí)間序列擬合ARMA模型得其殘差的前8個(gè)樣本自相關(guān)系數(shù)如下

0.01,

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