应用时间序列分析 第三版 王燕 课后答案.pdf

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1、第二章P341、（1）因为序列具有明显的趋势，所以序列非平稳。（2）样本自相关系数：nk(xtx)(xtkx)(k)t1ˆkn(0)2(xtx)t1n11xxt(1220)10.5nt1202012(0)(xtx)3520t1191(1)(xtx)(xt1x)29.7519t1181(2)(xtx)(xt2x)25.916718t1171(3)(xtx)(xt3x)21.7517t1(4)=17.25(5)=

2、12.4167(6)=7.25=0.85（0.85）=0.7405（0.702）=0.6214（0.556）123=0.4929（0.415）=0.3548（0.280）=0.2071（0.153）456注：括号内的结果为近似公式所计算。（3）样本自相关图：AutocorrelationPartialCorrelationACPACProbQ-Stat.

3、*******

4、.

5、*******

6、10.8500.85016.7320.000.

7、*****

8、.*

9、.

10、20.702-0.0728.7610.000

11、6.

12、****

13、.*

14、.

15、30.556-0.0736.7620.0006.

16、***

17、.*

18、.

19、40.415-0.0741.5000.0007.

20、**.

21、.*

22、.

23、50.280-0.0743.8000.0007.

24、*.

25、.*

26、.

27、60.153-0.0744.5330.0008.

28、.

29、.*

30、.

31、70.034-0.0744.5720.0007.*

32、.

33、.*

34、.

35、8-0.07-0.0744.7710.00047.*

36、.

37、.*

38、.

39、9-0.17-0.0745.9210.00005.**

40、.

41、.*

42、.

43、10-0.25-0.074

44、8.7130.00022.**

45、.

46、.*

47、.

48、11-0.31-0.0653.6930.00097***

49、.

50、.*

51、.

52、12-0.37-0.0661.2200.00000该图的自相关系数衰减为0的速度缓慢，可认为非平稳。mˆ2k4、LBn(n2)k1nkLB(6)=1.6747LB(12)=4.989522(6)=12.59(12)=21.00.050.05显然，LB统计量小于对应的临界值，该序列为纯随机序列。第三章P1001、解：E(x)0.7*E(x)E()tt1t(10.

53、7)E(x)0E(x)0tt(10.7B）xtt122x(10.7B)(10.7B0.7B)ttt122Var(x)1.9608t10.4920.490210222、解：对于AR（2）模型：110211210.50.32112011217/15解得：1/1523、解：根据该AR(2)模型的形式，易得：E(x)0t原模型可变为：x0.8x0.15xtt1t2t122Var

54、(x)t(1)(1)(1)21212(10.15)22=1.9823(10.15)(10.80.15)(10.80.15)11/(12)0.69571110.6957211200.40662220.150.2209031221334、解：原模型可变形为：2(1BcB)xtt由其平稳域判别条件知：当

55、

56、1，1且1时，模型平稳。22121由此可知c应满足：

57、c

58、1，

59、c11且c11即当－1

60、(l)TlG1Tl1G2Tl2Gl1T12l1Tl1Tl11Tl21T12l1[11]212（5）错，limVar[xTlxˆT(l)]limVar[eT(l)]lim22。lll11112111417、解：