2026Eviews时间序列分析专项试题及答案

2026Eviews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中对月度序列做季节调整时，默认使用的X-13-ARIMA-SEATS方法中，季节滤波的长度若为3×5，其含义是A.3期移动平均后再做5期移动平均B.3×5期对称Henderson滤波C.3期与5期季节差分组合D.3×5期季节谱窗宽2.若序列{y_t}经ADF检验得到的τ统计量为-2.10，EViews输出中1%临界值为-3.43，则正确结论是A.拒绝原假设，序列平稳B.不拒绝原假设，序列含单位根C.序列I(2)D.需再做PP检验确认3.在EViews命令窗口输入“lsycar(1)sar(4)”估计的模型属于A.ARMA(1,0)×SARMA(0,1)_4B.AR(1)与季节AR(4)叠加C.ARIMA(1,0,0)×(1,0,0)_4D.带4阶移动平均的季节模型4.对log(y)建立ARIMA(0,1,1)模型后，欲在EViews中直接获得y的点预测，应选A.在Forecast对话框中选“log”转换B.在Forecast对话框中选“Transformed”并勾“Anti-log”C.先对残差指数化再手动加和D.无法直接获得，需重新估计水平模型5.使用EViews进行Johansen协整检验时，迹检验与最大特征值检验结果冲突，合理的后续步骤是A.直接以迹检验为准B.观察标准化协整向量经济含义再判断C.改用Engle-Granger两步法D.提高滞后阶数重新检验6.在EViews中建立EGARCH(1,1)模型，输出中α系数显著为负，表明A.负冲击比正冲击产生更大波动B.正冲击比负冲击产生更大波动C.杠杆效应不存在D.条件方差方程设定错误7.对季度序列做HP滤波时，EViews默认λ取值为A.1600B.160C.6.25D.18.若VAR模型滞后2阶的AIC=-12.4，滞后3阶的AIC=-12.1，则依据AIC准则应选A.2阶B.3阶C.需再比较SCD.两阶均可9.在EViews中执行“unitroot(lags=12,exog=consttrend)gdp”命令，其含义是A.对gdp做含常数与趋势的ADF检验，最大滞后12B.对gdp差分12次C.对gdp做12阶相关图D.对gdp做PP检验10.对VAR系统实施Granger因果检验时，EViews输出的F统计量对应的NullHypothesis是A.所有内生变量系数联合为零B.某一变量所有滞后项系数联合为零C.误差项无自相关D.系统稳定二、填空题（每题2分，共20分）11.在EViews中，将月度序列标识为时间序列的周期类型，需在“Workfilestructure”中选择________。12.若序列{x_t}为I(1)，{y_t}为I(1)，且二者协整，则误差修正项系数应显著________零。13.对ARIMA(p,d,q)模型，EViews默认使用________算法进行极大似然估计。14.当建立SARIMA(1,0,0)(0,1,1)_12模型时，季节差分阶数为________。15.在EViews中，用命令“correl(24)r”可得到残差r的________图。16.若GARCH(1,1)的α+β=0.98，则条件方差冲击的半衰期约为________期。17.对VAR系统做脉冲响应时，EViews默认采用________分解得到正交冲击。18.当使用EViews的“makecointeg”功能时，输出结果给出的是________协整向量。19.在EViews中，执行“freeze”命令可将当前视图保存为________对象。20.对日度序列做5日移动平均，可在命令窗口输入“seriesma5=@movav(y,________)”。三、判断题（每题2分，共20分，正确打“√”，错误打“×”）21.EViews中，PP检验与ADF检验的渐近分布相同。22.若残差ARCH-LM检验p值小于0.05，说明均值方程存在设定偏误。23.对I(2)序列直接建立VAR模型仍可得到一致估计。24.在EViews中，HP滤波得到的趋势成分与周期成分之和等于原序列。25.EGARCH模型可以刻画杠杆效应，而GARCH-M模型不能。26.对季节模型，EViews允许在Forecast窗口中设置季节调整选项。27.Johansen检验中，若迹统计量大于临界值，则拒绝“协整秩为零”的原假设。28.在EViews中，VAR模型的稳定性要求所有特征值落在单位圆内。29.对非平稳序列做差分后，其自相关函数一定截尾。30.EViews的“breakpointunitroottest”允许结构突变点内生确定。四、简答题（每题5分，共20分）31.简述在EViews中实施Engle-Granger两步法检验两个I(1)变量协整的具体步骤。32.说明如何利用EViews的“VarianceDecomposition”输出解释VAR系统中某一变量对另一变量的短期与长期贡献差异。33.当EViews估计的GARCH(1,1)模型出现α+β>1时，应如何调整设定并解释其经济含义。34.描述在EViews中对月度出口额序列建立SARIMA模型的完整流程，包括季节单整检验、模型定阶与诊断检验。五、讨论题（每题5分，共20分）35.结合EViews输出，讨论为何在出现结构突变时传统ADF检验容易误判单位根，并说明如何采用EViews内置的结构突变单位根检验提高结论可靠性。36.对比EViews中VAR与VECM的脉冲响应形状差异，并从经济理论角度解释为何VECM的脉冲响应会出现初始值为零却随后大幅波动的现象。37.某研究用EViews对股价建立EGARCH(1,1)后发现非对称系数显著为负，请讨论这一结果对投资组合风险管理的启示，并说明如何在EViews中利用该模型计算动态VaR。38.讨论在EViews中利用季节调整后的序列建立ARIMA-GARCH模型时，季节调整步骤与波动模型估计顺序的先后对预测精度可能产生的影响，并提出改进策略。答案与解析一、单项选择题1.B2.B3.C4.B5.B6.A7.C8.A9.A10.B二、填空题11.Dated-regularfrequency12.不等于13.Marquardt14.115.自相关与偏自相关16.ln(0.5)/ln(0.98)≈34.317.Cholesky18.标准化19.Table/Graph20.5三、判断题21√22×23×24√25√26√27√28√29×30√四、简答题答案31.第一步：用OLS估计长期方程y_t=α+βx_t+ε_t，保存残差ε̂_t；第二步：对ε̂_t做不含常数的ADF检验，若拒绝单位根则协整存在。EViews操作：先equationeq.lsycx，再seriese=resid，最后e.unitroot(lags=4,exog=none)。32.在VAR窗口选View-VarianceDecomposition，设定预测期数。短期看第1期分解，自身冲击占比高；长期看第20期，若他变量贡献上升，说明长期传导显著。差异源于滞后累积效应。33.α+β>1意味着条件方差非平稳，波动具有爆炸性。应检查：1.加入外生变量降低持续性；2.改用IGARCH或FIGARCH；3.检验样本期是否含异常值。经济含义：风险溢价机制可能失灵。34.流程：1.导入月度数据，setstructure为Monthly；2.做季节单位根检验@seasunit(gdp)；3.观察ACF/PACF确定P,Q,p,q；4.estimateequationsarima(p,d,q)(P,D,Q)；5.残差Q统计量与ARCH检验通过即完成。五、讨论题答案35.传统ADF将突变视为持续冲击，导致检验势下降。EViews的“UnitRootwithBreakpoint”采用Perron内生突变点，允许截距与斜率突变，通过最小化t统计量搜索突变点，再比较临界值，可降低误判率。36.VAR脉冲响应从初始值立即跳跃，因无误差修正；VECM含误差修正项，短期被修正力抵消，故初始零，随后累积释放，呈现驼峰形，符合均值回复理论。37.负向冲击放大波动，需动态下调仓位。EViews步骤：1.forecast选“EGARCH”方程；2.选“Std.Dev.”保存条件标准差σ_t；