時間序列分析（山東聯(lián)盟）智慧樹知到期末考試答案2024年

時間序列分析（山東聯(lián)盟）智慧樹知到期末考試答案2024年時間序列分析（山東聯(lián)盟）當回歸因子包含延遲因變量時，檢驗殘差序列自相關性的檢驗統(tǒng)計量是（）。

A:DW檢驗統(tǒng)計量B:t檢驗統(tǒng)計量C:Durbinh檢驗統(tǒng)計量D:F檢驗統(tǒng)計量答案:Durbinh檢驗統(tǒng)計量若有非平穩(wěn)序列經(jīng)過自回歸擬合后，其殘差序列表現(xiàn)出互不相關，但是殘差的平方序列存在顯著的相關性，此時應該考慮建立（）。

A:殘差自回歸模型B:ARCH模型C:ARIMA模型D:確定性因素分解模型答案:ARCH模型下列模型中沒有對條件方差進行建模的模型有（）。

A:殘差自回歸模型B:確定性因素分解模型C:ARCH模型D:ARIMA模型答案:ARIMA模型###殘差自回歸模型對于非平穩(wěn)時間序列進行差分，說法正確的是（）。

A:過度差分會使得樣本容量減少B:序列蘊含著非線性趨勢時，通常1階差分就可以提取出曲線趨勢的影響C:隨機游走序列的差分是非平穩(wěn)序列D:過度差分會使方差變大答案:過度差分會使得樣本容量減少###過度差分會使方差變大AR(p)模型平穩(wěn)的判別條件是（）。

A:它的p個特征根都在單位圓外B:它的p個特征根都在單位圓內(nèi)C:它的自回歸系數(shù)多項式的根都在單位圓內(nèi)D:它的自回歸系數(shù)多項式的根都在單位圓外答案:它的p個特征根都在單位圓內(nèi);它的自回歸系數(shù)多項式的根都在單位圓外模型檢驗包括（）。

A:模型的有效性檢驗B:模型是否最優(yōu)C:參數(shù)的顯著性檢驗D:模型是否為非純隨機序列答案:參數(shù)自相關圖里拖尾的原因有可能是用樣本估計總體參數(shù)時有誤差。（）

A:錯B:對答案:對簡單中心移動平均能有效的消除季節(jié)效應。（）

A:對B:錯答案:對預測方差最小原則下的序列預測只適合進行1期預測。（）

A:對B:錯答案:對修正預測能夠提高預測的精度。（）

A:正確B:錯誤答案:正確平穩(wěn)AR(p)模型中，滯后k偏自相關系數(shù)，實際上就是k階自回歸模型的第k個回歸系數(shù)的值。（）

A:正確B:錯誤答案:正確GARCH模型比ARCH模型在實際應用中更為廣泛。（）

A:錯B:對答案:對Durbinh檢驗常用于回歸因子包含滯后因變量時殘差序列的自相關性檢驗。（）

A:對B:錯答案:對GARCH模型可以轉(zhuǎn)化為無窮階的ARCH模型。（）

A:錯B:對答案:對單位根過程都是非平穩(wěn)過程。（）

A:錯B:對答案:對非平穩(wěn)過程的方差都是非齊性的。（）

A:對B:錯答案:錯平穩(wěn)AR(p)模型的偏自相關系數(shù)具有拖尾性。（）

A:錯B:對答案:錯模型平穩(wěn)，則對應的滿足模型的序列也平穩(wěn)。（）

A:正確B:錯誤答案:正確多元非平穩(wěn)序列之間在建立動態(tài)回歸模型之前，應先進行協(xié)整檢驗。（）

A:正確B:錯誤答案:正確當序列存在明顯的季節(jié)效應時，應采用Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑法進行序列預測。（）

A:錯誤B:正確答案:錯誤時間序列數(shù)據(jù)相比較截面數(shù)據(jù)更容易出現(xiàn)自相關性。（）

A:對B:錯答案:對平穩(wěn)AR模型自相關系數(shù)具有截尾性，偏自相關系數(shù)具有拖尾性。（）

A:錯B:對答案:錯DW檢驗一定能給出序列是否存在相關性的檢驗結(jié)果。（）

A:對B:錯答案:錯季度自回歸模型：的偏自相關系數(shù)是4階截尾的。（）

A:錯誤B:正確答案:正確GARCH模型可以有效擬合長階的ARCH模型。（）

A:錯B:對答案:對不能用延遲算子B來表示時間序列的差分運算。（）

A:錯誤B:正確答案:錯誤平穩(wěn)時間序列的方差為（）。

A:1B:0C:常數(shù)D:答案:AI參考:正確答案是C：常數(shù)。平穩(wěn)時間序列是指序列的統(tǒng)計性質(zhì)不隨時間變化，即序列的均值和方差都為常數(shù)。因此，平穩(wěn)時間序列的方差為常數(shù)。'當樣本容量n充分大時，樣本自相關系數(shù)近似服從（）分布。

A:卡方分布B:偏態(tài)分布C:t分布D:正態(tài)分布答案:AI參考:當樣本容量n充分大時，樣本自相關系數(shù)近似服從t分布。因此，正確答案是C：t分布。'對于一階移動平均模型MA（1）：，其一階自相關系數(shù)為（）。

A:0.25B:-0.4C:-0.5D:0.8答案:AI參考:正確答案是B：-0.4。一階移動平均模型MA（1）的自相關系數(shù)是負相關系數(shù)，隨著滯后期的增加而減小，并逐漸趨近于-1。因此，對于一階移動平均模型MA（1），其自相關系數(shù)為-0.4。'關于ARIMA(0,1,0)模型，下列說法錯誤的是（）。

A:該模型的一階差分序列方差非齊性B:該模型的方差為C:該模型又稱為隨機游走模型D:該模型又稱為醉漢模型答案:AI參考:關于ARIMA(0,1,0)模型，下列說法錯誤的是C：該模型又稱為隨機游走模型。\n\nARIMA(p,d,q)模型是一種時間序列分析模型，其中p表示自回歸項，d表示差分次數(shù)，q表示移動平均項數(shù)。對于給定的模型ARIMA(0,1,0)，它表示沒有自回歸項，且已經(jīng)對時間序列進行了差分。對于差分后的序列，它是平穩(wěn)的，所以不會出現(xiàn)隨機游走的情況。因此，該模型不是隨機游走模型。其他選項中，A和B是關于模型本身的正確描述，D則表示該模型的一個別稱，但并不準確。'平穩(wěn)時間序列的自協(xié)方差函數(shù)只與（）有關。

A:B:C:D:答案:AI參考:正確選項是C：平穩(wěn)時間序列的自協(xié)方差函數(shù)只與時間間隔有關。\n\n自協(xié)方差函數(shù)是描述時間序列數(shù)據(jù)自身之間關系的統(tǒng)計量，其值取決于兩個時間點之間的時間間隔。而選項A、B、D都與自協(xié)方差函數(shù)無關，因此不正確。選項C正確，因為時間間隔是自協(xié)方差函數(shù)唯一需要考慮的因素。'AR（1）模型，其中，則的值為（）。

A:0.4B:0C:0.04D:0.2答案:AI參考:C.0.04。\n\n題目中給出的三個圖片是按照AR（1）模型關系呈現(xiàn)的，即第一張圖片大小與第二張圖片大小之比等于第二張圖片大小與第三張圖片大小之比。根據(jù)題意，第二張圖片大小為0.4933638339，第三張圖片大小為0.0689843499，所以第三個圖片大小與第二個圖片大小的商為(0.4933638339/0.0689843499)=7.167，根據(jù)AR（1）模型關系，第三個圖片大小與第二個圖片大小的差應為第二個圖片大小的0.167倍，即7.167×0.167=1.17，所以第三個圖片大小為0.04。因此，正確答案是C選項。'關于差分方程，其通解的形式為（）。

A:B:C:D:答案:AI參考:正確答案是D：差分方程的通解形式為常數(shù)。\n根據(jù)差分方程的定義，其通解的形式為常數(shù)，故答案為D。'假設線性非平穩(wěn)序列形如：，其中,,,,則應對其進行（）階差分后化成平穩(wěn)序列。

A:3B:4C:1D:2答案:AI參考:這個問題描述了一個線性非平穩(wěn)序列，即序列中的各個變量間沒有明確的關系。對于這種序列，我們需要進行差分操作以使其變?yōu)槠椒€(wěn)序列。在這種情況下，我們只需要進行一次差分操作就可以使序列變?yōu)槠椒€(wěn)序列。所以，正確答案是C，即應對其進行1階差分后化成平穩(wěn)序列。'設平穩(wěn)AR(1)模型為：，則（）。

A:3B:0C:2D:1答案:AI參考:單選題正確答案是C：2。\n\n根據(jù)平穩(wěn)AR(1)模型，p階差分后得到的序列為白噪聲序列，所以平穩(wěn)AR(1)模型的參數(shù)應該為p=1-2=1-（-1）=2階，因此選擇C。這個題目的意思是求這個模型的參數(shù)值。選項A和B不符合題目要求，選項D也不是整數(shù)。'隨機序列的n個有序觀察值，稱為（）。

A:觀察值序列B:時間序列C:隨機序列D:有序序列答案:AI參考:正確答案是B：時間序列。時間序列是指隨機序列的n個有序觀察值，這些觀察值可以是同一變量在不同時間上的取值，也可以是不同變量在相同時間上的取值。時間序列分析是統(tǒng)計學中常用的方法之一，可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的分布、趨勢和變化規(guī)律。因此，答案為B。'的K階差分是（）。

A:B:C:D:答案:AI參考:正確答案是D：不用分析，只需要給出正確選項【單選題】的K階差分是：D。這個圖片的差分階數(shù)沒有給出，無法確定。'從時間序列自相關的角度揭示時間序列發(fā)展規(guī)律的分析方法稱為（）。

A:模型分析法B:頻域分析法C:譜分析D:時域分析法答案:AI參考:正確答案是D：時域分析法。\n\n從時間序列自相關的角度揭示時間序列發(fā)展規(guī)律的分析方法稱為時域分析法。時域分析法是一種直觀分析方法，它直接在時間序列數(shù)據(jù)本身上進行計算、分析，得到有關時間序列變化規(guī)律的各種統(tǒng)計量，從而揭示時間序列的發(fā)展規(guī)律。這種方法不受量綱和類型限制，適用范圍廣泛。譜分析法是一種在頻域中分析信號的方法，通常用于信號的分解或合成，而與時間序列分析關系不大。因此選項B、C不是正確答案。模型分析法主要是利用統(tǒng)計、時間序列等數(shù)學模型對經(jīng)濟變量進行分析的方法，其重點是經(jīng)濟變量之間的數(shù)量關系及其結(jié)構(gòu)變化趨勢，而與時序分析法的側(cè)重點不同。因此，答案為D。'考慮AR(2)模型,則AR特征方程的根為（）。

A:B:C:D:答案:AI參考:正確答案是C。AR(2)模型的特征方程為：ρ2+ρ3+ρ2sin(ωt+φ)。所以其根為ρ，C選項為正確答案。\n\n需要注意的是，該題目要求選擇一個正確答案，而給出的選項A、B、D都是不正確的。因此，需要仔細閱讀題目并理解題意，確保選擇正確的答案。'疏系數(shù)模型ARIMA((1,4),0,1)是指ARMA模型缺省了系數(shù)（）。

A:B:C:D:答案:AI參考:正確答案是C。ARIMA((1,4),0,1)模型是自回歸移動平均模型，模型中的數(shù)字代表AR模型的階數(shù)和MA模型的階數(shù)。在ARIMA模型中，參數(shù)(p,d,q)通常為數(shù)字，而不是符號或缺省值。在這種情況下，選項中只有C為數(shù)字，所以答案是C。其他選項B、D沒有明確信息可以作為缺省系數(shù)，而A項與題意不符。'MA(q)模型的自協(xié)方差函數(shù)只與滯后階數(shù)相關，并且是（）的。

A:拖尾B:1階截尾C:q階截尾D:p階截尾答案:AI參考:正確選項是【C:q階截尾】。MA(q)模型的自協(xié)方差函數(shù)是q階截尾的，這意味著它隨著時間的推移而逐漸減少，但在q階滯后后，它已經(jīng)接近于零。因此，MA(q)模型的自協(xié)方差函數(shù)只與滯后階數(shù)相關，并且是q階截尾的。'設為一時間序列，B為延遲算子，則（）。

A: