8.时间序列复习题

第九章时间序列分析复习题、选择题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B.2阶单整C.K阶单整D•以上答案均不正确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平稳性检验的方法有（）DW检验A.平稳性的非参数检验B.自相关函数检验C.单位根检验DW检验二、名词解释：1随机过程；2随机时间序列；广义平稳过程；严格平稳过程；差分平稳过程；平稳过程；协整；K阶单整；时间序列的非平稳性；随机游走；带漂移的随机游走；12.13.三、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14.15.16.17.18.19.四、伪回归；误差校正机制（ECM）；简答题结构法建模和数据驱动建模的区别；结构建模实际使用上的局限；数据驱动建模简要步骤；引入随机过程和随机时间序列概念的意义；分析严格平稳过程和广义平稳过程的差异；简述DF检验；ADF检验的适用条件；用将随机游走变量进行差分的办法是其变换成平稳序列以避免伪回归，但是这样做的缺陷是什么？简述：两变量的协整关系检验；简述建立误差校正模型（ECM）的基本思路；协整隐含的意义；简述两变量协整检验的步骤；单位根检验与协整之间是否有差别，如果有，差异何在？协整与伪回归之间有何联系？确定性趋势和随机性趋势之间的差别何在？简述建立误差校正模型的步骤；什么是误差校正机制（ECM）？它与协整有什么关系？用协整的办法将一随机游走过程变成平稳过程的基本思想是什么？列举一随机游走过程变成平稳过程的一些方法；判断并说明：

1、 判断并说明：协整性检验可以看做避免伪回归的预检验；2、 判断并说明：对变量的协整性检验可以看做是对经济理论正确性的检验；3、 如果时间序列是1(4)的，只需要3次差分就可以将其变为平稳的。4、 结构法建模对数据的依赖性很强；5、 数据驱动建模法对数据的依赖很强；6、 我们在实际中遇到的时间序列数据大部分是平稳的，一般不需要进行平稳性检验；7、 两个变量具有各自的长期波动规律，所以它们之间会有长期的稳定关系；8、 任何一组时间序列都存在误差校正机制，反映短期调节行为；五、计算题1有如下AR(2)随机过程：Xt=0.1Xt1O.O6X2 ；t该过程是否是平稳过程？2求MA(3)模型yt=1•Ut*0.8Ut」-0.55/-0.3Ut」的自协方差和自相关函数。3设动态数据x1=0.8,x2=0.7,x3=0.9,x4=0.74,x5=0.82,x6=0.92,x7=0.78,&=0.86,x9=0.72,x10=0.84,求样本均值x，样本方差玄，样本自协方差、乌和样本自相关函数？、?2。4判断如下ARMAi程是否是平稳过程：xt=0.7xt」—0.1xtQ t-0.14t5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，他们取对数后都是I(1)变量且相互之间存在CI(1，1)关系。同时经过检验并剔除了不显著的变量(包括滞后变量)，得到如下粮食生产模型：InQt=：0 ：11nQt 21nAt ：3InCt ：4InCt^讥推导误差修正模型的表达式，并指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。6固定资产存量模型Kt=；；0比VtXbItd'T中，经检验，Kt~I(2),It~I(1)，试写出由该ADL模型导出的误差修正模型的表达式。7、以下是天津食品消费相关数据，试完成误差修正模型的建立

年份人均食物年支出人均年生活费收入职工生活费用定基价格指数195092.28151.21195197.92165.61.1451952105182.41.163321953118.08198.481.2540591954121.92203.641.2753781955132.96211.681.2753781956123.84206.281.2728271957137.88225.481.2957381958138226.21.2814851959145.08236.881.2802031960143.04245.41.2968461961155.42401.4459841962144.24234.841.4488751963132.72232.681.4112051964136.2238.561.3448781965141.12239.881.2978071966132.84239.041.2874251967139.2237.481.27971968140.76239.41.278421969133.56248.041.2860911970144.6261.481.2745161971151.2274.081.2719671972163.2286.681.27196719731652881.2770551974170.52293.521.2732241975170.16301.921.2744971976177.36313.81.2744971977181.56330.121.2783211978200.4361.441.2783211979219.6398.761.2911041980260.76491.761.356951981271.085011.3745911982290.28529.21.3814641983318.48552.721.3883711984365.4671.161.4133621985418.92811.81.