2025Eviews时间序列分析专项试题及答案

2025Eviews时间序列分析专项试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在EViews中建立工作文件时，若数据频率为月度且样本区间为2000年1月至2023年12月，则正确的起始日期输入格式是A2000M01B2000:01C2000(1)D2000Jan2.对序列xt作一阶差分后在EViews窗口生成新序列，应使用的命令为Adiff(xt)Bd(xt)Cxt－xt(－1)Dseriesdx=xt-x(-1)3.若ADF检验输出中MacKinnon临界值在1%、5%、10%水平下分别为-3.96、-3.41、-3.13，而统计量=-2.85，则结论为A拒绝原假设，平稳B不拒绝原假设，存在单位根C序列高阶单整D检验失效4.在ARMA(p,q)模型中，若自相关图在滞后2期后截尾，偏相关图呈拖尾，则初步判定AAR(2)BMA(2)CARMA(2,0)DARMA(0,2)5.使用EViews估计季节ARIMA模型时，季节差分阶数通常先通过下列哪一图形判断A时序图B季节差分时序图C周期图D核密度图6.当ARCHLM检验的F统计量伴随概率为0.002，则说明A无异方差B存在显著ARCH效应C模型设定不足D残差自相关7.在向量自回归VAR估计结果中，若AIC=4.18，SC=4.65，HQ=4.35，则最优滞后期依据信息准则应选A1B2C3D48.Johansen协整检验迹统计量大于5%临界值且最大特征值统计量小于5%临界值，则协整关系个数为A0B1Cr-1D无法确定9.对GARCH(1,1)模型，若α+β>1，则条件方差过程A平稳B存在爆炸C无穷记忆D退化为ARCH10.在EViews中执行脉冲响应时，若采用Cholesky分解且变量顺序为(y,x)，则x对y的冲击当期响应A为零B等于简化式残差C等于结构残差D无法计算二、填空题（每题2分，共20分）11.在EViews命令窗口输入__________，可快速查看序列xt的描述统计量。12.若序列yt为I(2)，则对其进行__________次差分后可获得平稳序列。13.对AR(1)模型yt=0.8yt-1+εt，其半衰期约为__________期。14.当Q统计量对应概率小于0.05时，表明残差至少存在__________阶自相关。15.在EViews中估计EGARCH模型，应在方程设定对话框选择__________方法。16.若季节ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12的MA季节系数为-0.65，则季节移动平均部分记作__________。17.VAR模型稳定性要求所有特征值模长__________。18.当使用滚动窗口进行样本外预测时，窗口宽度通常取样本容量的__________左右。19.在EViews中执行Granger因果检验，需先建立__________模型。20.若结构突变点已知，可在EViews中采用__________虚拟变量法进行单位根检验。三、判断题（每题2分，共20分，正确打“√”，错误打“×”）21.EViews中seriesz=@mean(x)可生成序列x的样本均值序列。22.对数化变换能够消除时间序列的异方差但无法降低偏度。23.KPSS检验原假设为序列平稳，若LM统计量大于临界值则拒绝原假设。24.若AR特征根的倒数位于单位圆外，则AR过程平稳。25.在GARCH-M模型中，条件均值方程包含条件方差项。26.VAR模型的脉冲响应函数不随变量顺序改变而改变。27.当残差存在ARCH效应时，OLS估计量仍保持无偏但不再有效。28.季节调整后的序列其季节单位根已被剔除，因此无需再做季节差分。29.Johansen检验中迹检验与最大特征值检验结果矛盾时，以迹检验为准。30.对I(1)序列直接建立AR模型进行预测，其均方误差一定小于先差分再建模。四、简答题（每题5分，共20分）31.简述在EViews中进行ADF单位根检验的操作流程，并说明如何根据输出判断序列平稳性。32.给出ARMA模型定阶的基本步骤，并指出EViews中可辅助定阶的图形工具。33.说明GARCH(1,1)模型的条件方差方程经济含义，并解释α、β系数对波动持续性的影响。34.比较VAR与结构VAR(SVAR)在识别冲击时的差异，并指出EViews中实现SVAR识别的常用方法。五、讨论题（每题5分，共20分）35.讨论在有限样本下，信息准则(AIC、BIC、HQ)选择VAR滞后阶数可能出现的偏误，并提出两种改进策略。36.若实证发现股价与汇率间存在协整，但经济理论支持二者无长期均衡，请讨论可能引发“伪协整”的数据原因及检验对策。37.结合新冠疫情冲击，讨论如何在EViews中构建带有外生突变虚拟变量的ARIMAX模型，并评估突变对波动持续性的影响。38.当滚动预测显示GARCH模型对波动率的预测精度随窗口扩大而下降，请从模型设定、参数时变、数据频率三方面讨论根源并提出改进路径。答案与解析一、1A2D3B4B5B6B7A8B9B10A二、11statsxt122133.1114115ARCH-M16MA(12)17小于1181/319VAR20dummy三、21×22×23√24×25√26×27√28√29×30×四、31在EViews打开序列窗口点击View/UnitRootTest，选择ADF，设定含截距、趋势或二者，指定滞后阶数依据SIC，运行后若t统计量小于临界值则拒绝单位根，序列平稳；否则不拒绝，存在单位根。32先观察时序图与相关图，若ACF拖尾PACF截尾选AR，反之选MA；若皆拖尾选ARMA；用correlogram观察显著阶数，配合信息准则最小化确定p,q；EViews提供ARMA表与信息准则矩阵辅助。33方程σ_t^2=ω+αε_{t-1}^2+βσ_{t-1}^2，α衡量新息冲击对波动即时放大，β衡量旧波动记忆持久；α+β接近1表示波动高度持续，方差回归均值缓慢；α+β<1保证平稳。34VAR用简化式残差，冲击相关，经济解释模糊；SVAR通过短期或长期约束识别结构冲击，使误差正交；EViews中可用Cholesky、结构系数矩阵或符号约束实现识别，并在Impulse中指定。五、35小样本下AIC倾向过拟合，BIC或欠拟合；改进：1)采用修正准则如AICC、HQc；2)交叉验证比较样本外预测误差，结合稳定性检验再定阶。36伪协整可能源于共同结构突变、遗漏变量或样本段选择；对策：加入突变虚拟变量做Gregory-Hansen检验，或采用滚动协整检验观察参数时变，若协整消失则支持伪协整。37建立ARIMA(p,d,q)均值方程，在EViews外生回归栏加入虚拟变量D_t=1(t>=2020M02)；同步估计GARC