时间序列分析试题样板.doc

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1、时间序列分析样题一、简单题1.与用三角函数拟合季节性模型相比，动态的季节性时间序列模型有什么优点？2.根据Gramer分解原则，有儿种类型的非平稳时间序列模型？分别用什么方法使其变平稳？二、计算题I.某省1988—1999年的国内生产总值如下:198819891990199119921993195210244264294314199419951996199719981999360432481567655704试求滞后一步和二步的样本H相关系数A,P22.求乙=5+勺一0.7%_］的自相关函数3.求乙=5+勺一0.3。一［一0.4%_2的自相关函数4.求乙=1.5+勺+0.7乙一］的偏自

2、相关函数5.求乙一0.75乙_］+°・5込一2=5+勺的偏自相关函数）三、分析判断题1.下面是用SAS程序得到的一-列序列的样本白相关函数，请判断它是儿阶结尾的，根据它可以判定该数据可以用什么模型拟合？AutocorrelationsLagCovaritmceCorrelation-198765432101234567891StdError0139.7981.00000********************1-54.50411438988********.242.5536090.30139.******3-23.14417816555・***

3、49.8864020.070721•1*

4、•5-13.5658750970-1116-6.578560047061•*1•174.9450820.035371•1*•18-6.075359043461*119-0.670493004801•1.1102.0121280.014391•1.11115.3661780.109921•**•112-9.615079068781•*1•11.Fffi是用SAS程序得到的一列序列的样本偏白相关函数，请判断它是儿阶结尾的，根据它可以判定该数据可以用什么模型拟合？PartialAutocorrelationsagCorreiation-1987654321012345678911-0.389

5、88********.20.1797130.002261.1.14-0.044281.*1.15-0.069411.*1.16-0.120621.**l.170.019681•丨・180.004891.1.19-0.056501.*1.1100.00371111110.14280•***•12-0.009411.1.12.一个序列,我们拟合了两个模型。一个是AR(1),它的AIC=535.7896,SBC二540.2866；另一个模型是AR(2),它的AIC=535.5254,SBC=542.2709e若用AIC作为信息准则,则需要选择什么模型？若用SBC作为准则，乂需要选择什么模型？

6、3.一列时间序列数据，我们拟合模型后，得到残差序列的片噪声检验结果如2/ut（）c（）ri"elationCheckofResiclualsToChi-Il>LagSquareDEChiSq62.2840.6842-0.034124.46100.92420.0471810.79160.82250.0900.024-0.129-0.011-0.086-0.059-0.0460.0860.0980.0570.0920.181-0.101Autocorrelations2413.71220.9115-0.0430.0350.048-0.075-0.062试问在0.10的显著性水平下能否通过

7、片噪声检验？该模型拟合是否充分？四、看结果，写模型1.根据下來结果，写出模型ParameterStandardApproxEstimateErrortValuePr>

8、t

9、LagMU51.173011.2843039.84<.00010MAI,10.322860.121552.660.00991MAI,2-0.310090.12204-2.540.013422.一列时间数据，做了-•次1阶差分和1次12阶差分后，得到了如下结果，试用后移算子的形式写出我们拟合的季节性模型？Period(s)ofDifferencing1,12Nomeanterminthismodel.MovingAve

10、rageI?actorsFactor1:1-0.39594B**(l)Factor2:1-0.61331B**(12)