公务员考试-经济基础知识模拟题-计量经济学-平稳时间序列模型

PAGE1.以下哪一项是判断一个时间序列是否为弱平稳的核心条件？

-A.时间序列的均值随时间变化，但方差恒定。

-B.时间序列的均值和自协变函数均为常量。

-C.时间序列的均值随时间变化，但自协变函数恒定。

-D.时间序列的方差随时间变化，但均值恒定。

**参考答案**:B

**解析**:弱平稳（也称协方差稳定）要求时间序列的均值和自协变函数不随时间变化，即为常数。

2.假设一个时间序列的自协变函数在某个滞后阶数*k*后变为零，这表明？

-A.该时间序列一定是白噪声过程。

-B.该时间序列存在*k*或更大的周期性。

-C.该时间序列的方差在*k*阶以后开始变化。

-D.该时间序列的均值在*k*阶以后开始变化。

**参考答案**:B

**理解**:自协变函数在某个滞后阶数后变为零，表明该时间序列具有*k*或者更大的周期性。

3.以下关于差分运算的描述，哪个是对的？

-A.差分运算可以用来处理非平稳时间序列，使其变为平稳序列。

-B.差分运算只能处理均值为零的时间序列。

-C.差分运算总是产生一个更长的时间序列。

-D.差分运算总是消除时间序列的所有趋势。

**参考答案**:A

**解析**:差分运算通常用于处理具有趋势的时间序列，使其变为差分平稳时间序列。

4.设时间序列*y_t*=10+2t+ε_t,其中ε_t是白噪声过程。该序列属于哪种序列？

-A.弱平稳序列

-B.差分平稳序列

-C.单位根过程

-D.周期性序列

**参考答案**:C

**解析**:序列具有趋势项2t，因此属于单位根过程(非差分平稳)。

5.以下哪个方法最常用于检验时间序列的平稳性？

-A.线性回归分析

-B.ADF（AugmentedDickey–uller）检验

-C.T测试

-D.卡方检验

**参考答案**:B

**解析**:ADF检验是一种常用的检验时间序列平稳性的方法，可以用来判断是否存在单位根。

6.如果一个时间序列的自相关函数(ACF)在滞后20阶之后开始衰减，这说明该序列的记忆特性是？

-A.不存在记忆特性，是白噪声过程。

-B.具有较长的记忆特性。

-C.具有很短的记忆特性。

-D.具有周期性。

**参考答案**:B

**解析**:ACF在较晚阶数后才开始衰减表明序列具有较长的记忆性。

7.假设某零售商的日销售额数据表现出季节性波动（例如，每年圣诞节前销售额显著增加），要消除这种季节性影响，合适的处理方法是？

-A.季节性差分

-B.常数差分

-C.线性差分

-D.对数变换

**参考答案**:A

**解析**:季节性差分是消除时间序列季节性波动的一种常用方法。

8.在AR（1）模型中，如果系数α=1，那么时间序列将表现为？

-A.一个稳定的过程，方差会逐渐减小。

-B.一个稳定的过程，方差会保持不变。

-C.一个非平稳过程，表现出随机游走。

-D.一个白噪声过程。

**参考答案**:C

**解析**:当AR(1)模型的系数为1时，表示一个单位根过程，表现为随机游走。

9.某公司的月销售额呈现明显的上升趋势。如果想要构建一个预测模型，以下哪种处理步骤是必要的？

-A.进行季节性差分

-B.进行一次差分

-C.对数据进行对数变换

-D.直接构建模型，无需进行任何处理。

**参考答案**:B

**解析**:为了消除上升趋势，需要通过一次差分来使时间序列变为差分平稳序列。

10.关于白噪声过程的特性，以下哪个描述是正确的？

-A.白噪声过程具有明显的自相关性。

-B.白噪声过程的均值非零。

-C.白噪声过程的自相关函数在所有滞后阶数均为零。

-D.白噪声过程具有趋势。

**参考答案**:C

**解析**:白噪声过程的特点是其自相关函数在所有滞后阶数均为零，方差为常数，且均值为零。

11.如何判断一个时间序列是否为季节性平稳序列？

-A.仅需检验其均值为常数。

-B.检验其均值为常数并检查季节性自相关函数是否为零。

-C.检验其方差是否为常数。

-D.直接构建季节性分解模型，无需进行平稳性检验。

**参考答案**:B

**解析**:季节性平稳需要同时满足均值为常数和季节性自相关函数为零两个条件。

12.下面哪种方法最适合消除时间序列中的趋势成分？

-A.季节性差分

-B.对数变换

-C.一阶差分

-D.四阶差分

**参考答案**:C

**解析**:一阶差分是消除线性趋势项最有效的方法。

13.假设一个时间序列的ACF在滞后期t表现出显著的相关性，而在滞后期t+1及以后表现出微弱的相关性，这表明该序列可能具有:

-A.周期性

-B.季节性

-C.趋势

-D.随机性

**参考答案**:A

**解析**:这表明序列可能存在周期性，周期为t。

14.考虑AR(2)模型：yt=φ1yt-1+φ2yt-2+εt,如果|φ1|+|φ2|>1，则模型是非平稳的。这是因为：

-A.φ1和φ2都小于零

-B.模型存在单位根

-C.模型表现出明显的季节性

-D.εt是随机变量

**参考答案**:B

**解析**:模型具有单位根，因此是非平稳的。

15.下列哪种方法对消除时间序列中的异方差性最有效？

-A.一次差分

-B.季节性差分

-C.对数变换

-D.加权最小二乘法

**参考答案**:D

**解析**:异方差性是指时间序列的方差不随时间变化。加权最小二乘法能够对付异方差性。

16.如果一个时间序列数据经过差分后依然存在趋势，那么应该：

-A.放弃差分，直接用原始数据来分析。

-B.采用更高阶的差分

-C.使用季节性差分

-D.对数据进行对数变换

**参考答案**:B

**解析**:意味着一次差分不足以消除趋势，需要更高级别的差分。

17.对于一个具有趋势的经济时间序列，使用ARIMA模型进行建模时，应该首先：

-A.直接进行季节性分解。

-B.进行差分以消除趋势。

-C.对数据进行对数变换，然后直接构建模型。

-D.使用非平稳的ARIMA模型。

**参考答案**:B

**解析**:为了构建有效的模型，必须首先对序列进行处理，消除趋势。

18.关于季节性分解，以下说法正确的是：

-A.季节性分解只能用于有明显季节性因素的时间序列。

-B.季节性分解会改变时间序列的均值。

-C.季节性分解将时间序列分解为趋势、季节、周期和残差四个部分。

-D.季节性分解可以将时间序列分解为趋势、季节、周期和随机误差四个部分。

**参考答案**:D

**解析**:季节性分解的目的是将时间序列分为趋势、季节性、周期性，和随机误差四个部分。

19.如果时间序列经过季节性差分后，其ACF在较短的滞后期内迅速衰减接近于零，这表明：

-A.该时间序列具有较强的季节性。

-B.季节性差分没有起到任何作用。

-C.该时间序列具有周期性.

-D.该时间序列是白噪声。

**答案：A**

**解析:**说明季节性波动被有效消除。

20.某公司的销售额数据呈现先上升后平台的趋势，如果要用时间序列模型进行预测，最合适的预处理步骤是：

-A.季节性差分

-B.一次差分

-C.常数差分

-D.对数变换

**答案：B**

**解析:**一次差分可以消除线性趋势，将序列转换为平稳序列。

希望这些问题和解答对您有所帮助！

21.在一家零售公司，过去一年每个月的销售额数据呈现出季节性波动，每个季度末销量均有显著下滑。下列哪种处理方法最适合消除这种季节性成分？

-A.对数变换

-B.差分

-C.季节性差分

-D.平方根变换

**参考答案**:C

**解析**:季节性差分直接利用相邻季节的数据进行计算，能够有效消除季节性成分。其他方法更侧重于处理趋势或非季节性的波动。

22.某企业连续10年的利润数据呈现出逐年增长的趋势。要对该时间序列进行建模，下列哪种处理方法能够使其更接近平稳序列？

-A.对数变换

-B.一阶差分

-C.季节性差分

-D.加权移动平均

**参考答案**:B

**解析**:一阶差分能够消除线性趋势，使数据更接近平稳。对数变换主要用于消除非线性增长，季节性差分用于消除季节效应，移动平均主要用于平滑波动，不直接消除趋势。

23.下列关于自相关函数（ACF）的描述，哪个是正确的？

-A.ACF图线只用于判断序列是否有趋势

-B.ACF图线能够揭示时间序列的季节性周期

-C.ACf图线的主要用途是估计序列的阶数

-D.ACF图线的值越大，序列的非随机性越小

**参考答案**:B

**解析**:自相关函数能够揭示时间序列的滞后相关性，通过观察滞后项的显著性，可以识别季节性周期。其他选项描述不准确。

24.如果一个时间序列在一阶差分后呈现出明显的平稳性，则原序列最有可能表现出怎样的特性？

-A.具有周期性波动

-B.具有非线性趋势

-C.具有线性趋势

-D.具有显著的随机性

**参考答案**:C

**解析**:一阶差分消除线性趋势，因此原序列最有可能具有线性趋势。

25.某股票的日成交量数据在过去一年中呈现出明显的规律：每周五成交量显著高于其他日期。要建模消除这种依赖性，最合适的处理方式是什么？

-A.对数变换

-B.季节性差分（以7为周期）

-C.平方差分

-D.对交易数据求平均

**参考答案**:B

**解析**:每周五的显著高于其他日期体现了一种周期性，使用周期为7的季节性差分能够有效消除这种规律。

26.下列哪种变换方法不直接用于使非平稳序列近似于平稳序列？

-A.差分

-B.对数变换

-C.季节性差分

-D.加权移动平均

**参考答案**:D

**解析**:加权移动平均主要用于数据平滑，不能直接使非平稳序列近似平稳。其他方法则用于调整序列的特性。

27.在一个经济数据的建模过程中，我们发现序列的自相关系数在滞后12期后开始显著下降。这可能意味着什么？

-A.序列具有明显的趋势

-B.序列可能存在一年期的季节性周期

-C.序列具有非线性波动

-D.序列具有高度的随机性

**参考答案**:B

**解析**:自相关系数在12期后显著下降，提示可能存在一年期的季节性周期。

28.某产品的月度销售数据连续五年显示出持续增长。如果要使用自回归模型进行预测，你认为应该如何处理数据？

-A.直接使用原始数据

-B.使用一阶差分后的数据

-C.使用二阶差分后的数据

-D.使用对数变换后的数据

**参考答案**:B

**解析**:线性增长趋势需要通过一阶差分来消除，才能使数据趋近平稳，以便使用自回归模型。

29.以下哪种说法最能准确地描述“白噪声”序列的特性？

-A.具有明显的周期性

-B.具有线性趋势

-C.各项均值为零且无自相关

-D.呈现明显的季节性波动

**参考答案**:C

**解析**:白噪声序列的定义是均值为零且各项之间无相关性的随机序列。

30.某项经济指标的月度数据显示出明显的波动。在进行分析之前，为了减轻噪音的影响，你可以考虑使用哪种方法？

-A.进行季节性差分

-B.进行一阶差分

-C.进行移动平均

-D.进行对数变换

**参考答案**:C

**解析**:移动平均能够有效平滑数据波动，降低噪音的影响。

31.在时间序列分析中，如果序列经过差分后自相关函数在特定的滞后阶数截然消失，这意味着什么？

-A.原始序列具有非线性趋势

-B.原始序列具有周期性波动

-C.原始序列具有线性趋势

-D.原始序列是随机游走的

**参考答案**:C

**解析**:差分消除线性趋势，自相关截然消失，说明原始序列具有线性趋势。

32.以下对“平稳性”描述最为准确的是？

-A.序列的值随时间线性增长

-B.序列的均值、方差和自相关函数不随时间变化

-C.序列的方差随时间线性增长

-D.序列完全随机无规律

**参考答案**:B

**解析**:平稳序列的定义是均值、方差和自相关函数不随时间变化。

33.某零售企业记录了过去五年的每日客流量数据，观察到客流量在每个星期六最高，工作日最低。为了消除这种依赖性，应该采取什么样的处理策略？

-A.对数变换

-B.二阶差分

-C.季节性差分（周期为7）

-D.平方根转换

**参考答案**:C

**解析**:该情况体现了每周的规律性变化，使用周期为7的季节性差分可以消除这种依赖性。

34.在分析一个时间序列数据集时，你发现序列的自相关函数的滞后值在特定时间段内持续呈现正相关。这意味着模型中可能存在：

-A.非线性的趋势

-B.周期性的变化

-C.随机噪声

-D.常数趋势

**参考答案**:D

**解析**:自相关函数的持续正相关可以提示序列存在常数趋势。

35.如果一个时间序列的方差随着数据点随时间的推移而增大，那么这个序列是：

-A.平稳的

-B.具有常数方差

-C.具有异方差性

-D.白噪声

**参考答案**:C

**解析**:方差随时间推移增大，意味着序列具有异方差性。

36.你正在创建一个股票价格预测模型，但发现原始数据表现出明显的非线性增长趋势。为了使数据更适合使用自回归模型，你最应该做什么？

-A.使用原始数据

-B.差分数据

-C.对数据取对数

-D.使用移动平均平滑数据

**参考答案**:B

**解析**:线性增长需要通过差分来消除，才能使数据趋于平稳。