时间序列分析智慧树知到期末考试答案章节答案2024年湘潭大学

时间序列分析智慧树知到期末考试答案+章节答案2024年湘潭大学如果检验结果显示残差序列的自相关性显著，可以考虑对残差序列拟合自回归模型。()

答案:对我们为了计算得到ϕ（kk），需要通过求解Yule-Walker方程组。()

答案:对当序列的短期相关性和季节效应之间具有乘积关系，可以尝试使用乘积季节模型来拟合序列的发展。()

答案:对AR模型自相关系数呈指数衰减且呈现截尾性。()

答案:错确定性时序分析能够克服其他因素的干扰，单纯测度出某个确定性因素对序列的影响。（）

答案:对简单中心移动平均比值能有效提取季节效应。（）

答案:对DF检验是ADF检验在自相关阶数为1时的一个特例。（）

答案:对

答案:对时间序列数据通常只适合做短期预测。（）

答案:对非中心化MA(q)模型转化为中心化的MA(q)模型以后，对序列值之间的相关关系有影响。（）

答案:错集群效应（volatilitycluster）指的是非平稳序列在消除确定性非平稳因素的影响之后，残差序列的波动在大部分时段是平稳的，但却会在某些时段波动持续偏高，在某些时段波动持续偏低。（）

答案:对时域分析方法的目的就是寻找出序列值之间相关关系的统计规律，并拟合出适当的数学模型来描述这种规律，进而利用这个拟合模型预测序列未来的走势。（）

答案:对在实践中，许多金融时间序列都呈现出异方差的性质，可以通过对数变换有效地实现方差齐性。（）

答案:对

答案:错最小均方误差预测与条件期望预测是等价的。()

答案:对通常模型定阶的经验方法为：如果样本自相关系数或偏自相关系数在最初的d阶明显大于两倍标准差范围，而后几乎95％的自相关系数都落在2倍标准差的范围以内，而且通常由非零相关系数衰减为小值波动的过程非常突然。这时，通常视为自相关系数或偏自相关系数截尾，截尾阶数为d。否则视为不截尾。()

答案:对PortmanteaQ检验实际上就是残差平方序列的自相关性检验。（）

答案:对当我们获得新的观察值时，不需要重新对所有的历史数据进行计算，只需利用新信息对旧的预测值进行修正，也可以获得x(t+L)更精确的预测值。（）

答案:对

答案:对简单中心移动平均能实现拟合方差最小。（）

答案:对随机序列和观察值序列的关系，正确的有()：

答案:通过分析观察值序列的性质，由此来推断随机序列的性质。###观察值序列是随机序列的一个实现。AR模型平稳性判别方法有特征根判别法和平稳域判别法。()

答案:对ARCH模型构造原理是：在方差非齐的残差序列中，通过构造适当的模型，提取序列的相关信息，以获得序列异方差波动特征。（）

答案:对我们进行模型优化的目的是选择最优模型。（）

答案:错ADF检验主要适用于方差齐性场合，而PP检验统计量既适用于异方差场合的平稳性检验，又服从相应的ADF检验统计量的极限分布。（）

答案:对简单季节模型通过简单的趋势差分、季节差分之后序列即可转化为平稳。()

答案:对下列说法正确的有（）：

答案:比较准则有好几个，如AIC准则、BIC准则。###选择模型用于统计推断办法是，确定适当的比较准则，构造适当的统计量，确定相对最优。异方差残差图的类型有（）：

答案:递增型异方差残差图###综合型异方差残差图###递减型异方差残差图产生虚假回归的原因不包括（）。

答案:自相关性###异方差性###随机解释变量关于DW检验规则，正确的有（）

答案:关于GARCH模型的不足，说法正确的有（）

答案:参数的约束条件一定程度上限制了GARCH模型的适用范围###它对正负扰动的反应是对称的###有条件方差必须平稳的要求，要求参数有界###无条件方差必须非负的要求，导致了参数非负的约束条件ARCH模型的建模步骤包括（）

答案:正态性检验。###异方差自相关性检验###回归拟合###残差自相关性检验###ARCH模型定阶###参数估计下列说法正确的有()：

答案:在新的信息量比较大时，把新信息加入到旧的信息中，重新拟合模型。###MA(q)序列理论上只能预测q步之内的序列走势。###在新的信息量很小时，不重新拟合模型，只是将新的信息加入，以修正预测值，提高预测精度。###如果把新的观察值的信息加进来，就能提高对x(t+L)的估计精度。MA模型的统计性质有()：

答案:常数方差###常数均值###自相关系数q阶截尾###自协方差函数q阶截尾白噪声序列有哪些性质()：

答案:没有记忆###纯随机性###方差齐性1976年，（

）采用带输入变量的ARIMA模型为平稳多元序列建模。

答案:Jenkins###Box误差修正模型（errorcorrectionmodel）简称ECM模型，最初由（）于1977年提出，它常常作为协整模型的补充模型出现。

答案:Hendry###Anderson作为一种常用的确定性时间序列分析方法，因素分解方法由英国统计学家（

）首次使用。

答案:Persons序列的低阶矩包括()：

答案:方差###均值###自相关系数###自协方差

答案:关于趋势效应和季节效应的常用拟合方法，正确的有（）

答案:季节指数替换季节效应###自变量为时间t的幂函数拟合趋势效应###自变量为历史观察值的线性函数拟合趋势效应###建立季节自回归模型拟合季节效应DF检验的类型不包括

答案:带随机项回归过程移动平均方法是X-11程序中一种常用的修匀方法，它最早于1870年由法国数学家（）提出。

答案:DeForest

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答案:协整关系主要是通过考察回归残差的平稳性来确定的。（）

答案:对

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答案:1阶单整序列###1阶差分平稳序列###非平稳序列作为一种常用的确定性时间序列分析方法，因素分解方法由英国统计学家（）首次使用。

答案:Persons在X-11季节调整模型中常使用的移动平均方法是（）。

答案:Musgrave非对称移动平均###Henderson加权移动平均###简单中心移动平均简单中心移动平均能有效提取序列的低阶趋势（比如一元一次线性趋势或一元二次抛物线趋势）。（）

答案:对移动平均方法是一种常用的修匀方法，它最早于1870年由（）提出。

答案:法国DeForest某产品1-6月的销售量为46，50，59，57，55，53，采用3期简单移动平均对第7月的销售量做预测，则预测值是（）。

答案:55关于时间序列的分解定理，正确的有()：

答案:Wold分解定理是现代时间序列分析理论的灵魂，是构造ARMA模型拟合平稳序列的理论基础。###Cramer分解定理是Wold分解定理的理论推广，它说明任何一个序列的波动都可以视为同时受到了确定性影响和随机性影响的综合作用。###平稳序列要求确定性影响和随机性影响都是稳定的，而非平稳序列产生的机理就在于它所受到的确定性影响和随机性影响至少有一个是不稳定的。###Wold分解定理说明任何平稳序列都可以分解为确定性序列和随机序列之和。异方差的特征就是残差序列的波动在某些时段大，而在另外时段小。（）

答案:对简单季节模型通过简单的趋势差分、季节差分之后序列即可转化为平稳。（）

答案:对如果检验结果显示残差序列的自相关性显著，可以考虑对残差序列拟合自回归模型。（）

答案:对关于GARCH衍生模型，说法正确的有（）：

答案:关于差分方式的选择，正确的有()：

答案:序列蕴含着显著的线性趋势，一阶差分就可以实现趋势平稳。###对于蕴含着固定周期的序列进行步长为周期长度的差分运算，通常可以较好地提取周期信息。###序列蕴含着曲线趋势，通常低阶（二阶或三阶）差分就可以提取出曲线趋势的影响。延迟算子类似于一个时间指针，作用于当前序列，就相当于把（）的时间向过去拨了一个时刻。。

答案:当前的序列值AR(p)模型的定义中有三个限制条件：（）不等于0这个限制条件保证了模型的最高阶数为p。

答案:ϕp不等于零模型显著性检验的目的是检验模型的有效性，看看对信息的提取是否充分，检验对象为（）。

答案:残差序列对于低阶AR模型，用特征根方法比平稳域方法能更简便判断模型的平稳性。（）

答案:错在实际应用中，要得到序列的联合概率分布几乎是不可能的，且联合概率分布通常涉及非常复杂的数学运算，这些原因导致我们（）直接用联合概率分布进行时间序列分析。

答案:很少一种更简单、更实用的描述时间序列统计特征的方法是研究该序列的低阶矩。（）

答案:对（）业余天文学家施瓦贝发现太阳黑子的活动具有11-12年左右的周期。

答案:美国概率分布函数或概率密度函数能够（）地