时间序列分析习题

1、第 8 章时间序列分析、填空题 ：1平稳性检验的方法有_、_和_。2单位根检验的方法有：_和_。3当随机误差项不存在自相关时，用_进行单位根检验；当随机误差项存在自相关时，用_进行单位根检验。4._EG 检验拒绝零假设说明_。5._DF 检验的零假设是说被检验时间序列_。6._协整性检验的方法有 和。7.在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个很高的R2的值，这种情况说明存在_问题。8._结构法建模主要是以_来_ 确定计量经济 模型的理论关系形式。9._数据驱动建模以作为建模的主要准则。10 . 建 立 误 差 校 正 模 型 的 步 骤 为

2、 一 般 采 用 两 步 ： 第 一 步 ，；第二步，_。二、单项选择题 ：1.某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（）A. 1 阶单整B2 阶单整C. K 阶单整D.以上答案均不正确2.如果两个变量都是一阶单整的，则（） 。A. 这两个变量一定存在协整关系B. 这两个变量一定不存在协整关系C. 相应的误差修正模型一定成立D. 还需对误差项进行检验3当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由（）来实现。A DF 检验B. ADF 检验C. EG 检验DDW 佥验4.有关 EG 检验的说法正确的是（）。A. 拒绝零假设说明被检验变量之间存在协整关系B. 接受零假设说明被检验

3、变量之间存在协整关系C. 拒绝零假设说明被检验变量之间不存在协整关系D. 接受零假设说明被检验变量之间不存在协整关系三、多项选择题 ：1.平稳性检验的方法有（） 。A.散点图B.自相关函数检验C.单位根检验D.ADF 佥验2当时间序列是非平稳的时候（） 。A. 均值函数不再是常数B. 方差函数不再是常数C. 自协方差函数不再是常数D. 时间序列的统计规律随时间的位移而发生变化3随机游走序列是（）序列。A 平稳序列B 非平稳序列C 统计规律不随时间的位移而发生变化的序列D 统计规律随时间的位移而发生变化的序列4下面可以做协整性检验的有（） 。A DF 检验B. ADF 检验C.EG 检验D. D

4、W验5.有关 DF 检验的说法正确的是（）oC. EG 检验DDW 佥验A DF 检验的零假设是“被检验时间序列平稳”B . DF 检验的零假设是“被检验时间序列非平稳”C DF 检验是单侧检验D. DF 检验是双侧检验四、名词解释：1 伪回归2.平稳序列3.协整4.单整五、简答题1.结构法建模和数据驱动建模的区别。2.弓|入随机过程和随机时间序列概念的意义。3.简述 DF 检验和 ADF 检验的适用条件。4.简述 DF 检验的步骤。5.简述建立误差校正模型的步骤。6.简述建立误差校正模型（ECM的基本思路。7.相互协整隐含的意义。六、计算及推导1.ADF 法对居民消费总额时间序列进行平稳性检

5、验。数据如下:年份居民消费总额年份居民消费总额19781759.1199110315.919792005.4199212459.819802317.1199315682.419812604.1199420809.819822867.9199526944.519833182.5199632152.319843674.5199734854.619854589199836921.119865175199939334.419875961.2200042895.619887633.1200145898.119898523.5200248534.519909113.22用 1 中数据，对居民消费总额时间序

6、列进行单整性分析。3 .以Qt表示粮食产量，A表示播种面积，Ct表示化肥施用量，经检验， 它们取对数后都是I(1)变量且互相之间存在CI(1,1)关系。同时经过检验并剔除不 显著的变量(包括滞后变量)，得到如下粮食生产模型：In Qt= ：o亠: In Qt二亠：2In A 亠：3In Ct亠：41n Ct亠t 写出长期均衡方程的理论形式； 写出误差修正项 ecm 的理论形式； 写出误差修正模型的理论形式； 指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。4 .固定资产存量模型&八ot中，经检验， l(2),lt l(1)，试写出由该 ADL 模型导出的误差修正模型的表达式。一、填空题：1.

7、散点图，自相关函数检验，单位根检验2.DF 检验，ADF 检验3.DF 检验，ADF 检验4.被检验变量之间存在协整关系5.非平稳6.EG 检验，DW 检验7.伪回归8.某种经济理论或对某种经济行为的认识9.描述样本数据的特征10. 建立长期关系模型，建立短期动态关系即误差校正方程、单项选择题：1.A2.D3.B4.A三、多项选择题:1. ABCD2. ABCD3. BD4. CD5. BC四、名词解释：1.伪回归：在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个很高的R2的值，这种情况说明存在伪回归问题。2.平稳序列：如果时间序列XJ 满足下列条件

8、：1) 均值 E(XJ = 与时间 t 无关的常数；2) 方差var(Xt) = /与时间 t 无关的常数；3)协方差 cov(XtXt Q二k只与时期间隔 k 有关，与时间 t 无关的常数。 则称该随机时间序列是平稳的。3.协整:若两个时间序列 yt I (d)，Xt I (d)，并且这两个时间序列的线性组合a$ a2XtI(d -b)，d b一0，则 yt和人被称为是(d,b)阶协整的。记为 yt，xt CI (d, b)4.单整:若一个非平稳序列必须经过 d 次差分之后才能变换成一个平稳序列，则称原 序列是 d阶单整的，表示为 1( d)o五、简答题1.结构法建模和数据驱动建模的区别。答

9、：结构法建模主要是以某种经济理论或对某种经济行为的认识来确定计量经 济模型的理论关系形式，并借此形式进行数据收集、参数估计以及模型检验的过 程。数据驱动建模以描述样本数据的特征作为建模的主要准则，在“让数据为自身说话”的信念之下分析序列本身的概率或随机性质。 任何经济变量的观察值被 认为是由随机数据生成过程生成，在建模中，首先应对这个生成过程作出假定，然后才能开展模型的参数估计及推断工作。2.弓 I 入随机过程和随机时间序列概念的意义。答：有两个方面：一是在计量经济建模过程中，但所选变量的观察值为时间序列 数据时，我们可以假定，这些变量时序列数据是由某个随机过程生成的。二是时间序列数据的若干统

10、计特征，使得在计量经济模型的建模过程中有许多重要的研 究成果问世，其中不少成果已经成熟，成为计量经济学新的组成部分。3.简述 DF 检验和 ADF 检验的适用条件。答：在检验所设定的模型时，若随机误差项不存在自相关，则进行DF 检验；若随机误差项存在自相关，则进行 DF 检验。4.简述 DF 检验的步骤。在检验所设定的模型时， 若随机误差项不存在自相关， 则进行单位根检验用 DF 检验法。DF 检验，按以下两步进行：第一步：对 勺ytJUt 进行 OLS 回归，得到常规的 t.统计值，第二步：检验假设H0:= 0 ; H1: * ；：0用上一步得到的 t、与检验查表得到的临界值比较。判别准则是

11、，若 t .则接受 原假设Ho，即 yt 非平稳，若.则拒绝原假设 H。， y为平稳序列。5 简述建立误差校正模型的步骤。答：一般采用两步：第一步，建立长期关系模型。即通过水平变量和 OLS 法估计 出时间序列变量间的关系。若估计结果形成平稳的残差序列时，那么这些变量间 就存在相互协整的关系，长期关系模型的变量选择是合理的，回归系数由经济意 义。第二步，建立短期动态关系，即误差校正方程。将长期关系模型中各变量以 一阶差分形式重新构造，并将长期关系模型所产生的残差序列作为解释变量引 入，在一个从一般到特殊的检验过程中，对短期动态关系进行逐项检验，不显著 的项逐渐被剔除，直到最恰当的表示方法被找到

12、为止。6.简述建立误差校正模型(ECM的基本思路。答：若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定的关系， 而这种 长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持。7.相互协整隐含的意义。答：即使所研究的水平变量各自都是一阶差分后平稳，受支配于长期分量，但这些变量的某些线性组合也可以是平稳的，即所研究变量中的长期分量相互抵消， 产生了一个平稳的时间序列。六、计算及推导1.解：经过偿试，模型 3 取了 3 阶滞后：Xt=894.85 195.14T -0.06Xt 1.24 Xt4-0.78 Xt 0.23 Xt；(-1.37 ) (2.17)(-1.68)(5.17)(-2.33)

13、(0.94)H0:= 0 ; H1: * ；：0DW 值为 2.03，可见残差序列不存在自相关性，因此该模型的设定是正确的。从 Xt的参数值看，其 t 统计量的绝对值小于临界值绝对值，不能拒绝存在 单位根的零假设。同时，由于时间 T 的 t 统计量也小于 ADF 分布表中的临界值， 因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。需进一步检验模型2。经试验，模型 2 中滞后项取 3 阶：Xt=401.61 O.OIXw 1.43. ：XtJ-0.95. ：Xt, 0.30. ：Xt(1.38)(0.33)(5.84)(-2.62)( 1.14)DW 值为 2.01，模型残差不存在自相关性，因此该模型的设定是

14、正确的。从 Xt_1的 参数值看，其 t统计量为正值，大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。同 时，常数项的 t 统计量也小于 ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存常数项 的零假设。需进一步检验模型 1。经试验，模型 1 中滞后项取 3 阶：X0.01Xtd1.53 XtJ-1.02 ：Xt/ 0.35 XtJ3(0.63)(6.35)(-2.77)(1.29)DW 值为 1.99，残差不存在自相关性，因此模型的设定是正确的。从XtJ的参数值看，其 t 统计量为正值，大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。至此，可断定居民消费总额时间序列是非平稳的。2解：利用 ADF 检验，经过试算，发

15、现居民消费总额是 2 阶单整的，适当的检验模 型为：3Xt= -0.854：2Xt0.4713Xt4(-3.87 )(2.30)Correlogram-Q-Statistics检验证明随机误差项已不存在自相关。从“2Xt4的参数值看，其 t 统计量绝对值 3.87 大于临界值的绝对值，所以拒绝零假设，认 为居民消费总额的二阶差分是平稳的时间序列，即居民消费总额是2 阶单整的。3解:长期均衡方程的理论形式为：ln Qt二01ln At21n Ct；t二（Kt - ：iKt）= h- （KtiKt_2）- ：o-（二2心3）tt误差修正项 ecm 的理论形式为：ecm = l n Q - - jI nA21 n Ct误差修正模型的理论形式为：.：InQt二：2：In A11%