12-13(1)时间序列分析A-共4页.pdf

1上海立信会计学院上海立信会计学院 20122013 学年第一学期学年第一学期统计学专业统计学专业时间序列分析时间序列分析期终考试试卷期终考试试卷 A（本场考试属闭卷考试，可使用计算器）共 4 页班级_学号_姓名_题号 一二三四五六总分得分一.填空题（15 空，每空 2 分，共 30 分）1如果的自相关系数 2 步截尾，则偏自相关系数_ _ _，应该采tX用_ _ _模型拟合。2.时间序列模型参数估计的主要方法有_ _估计、_ _ _估计和_ _估计。3用 AIC 和 BIC 准则来定阶，假设自回归部分和移动平均部分的阶数均为 2：AICq012p012-5.113-5.114-5.117-5.152-5.143-5.191-5.172-5.156-5.156BICq012p0-5.13-5.15-5.1712-5.14-5.12-5.13-5.16-5.11-5.15则按照 AIC 和 BIC 准则确定的最佳拟合模型分别为 _ _和_ 得分 2_。4设满足 MA(1)模型：，则两步预测值tX130.78tttX=_。(2)tX5若具有 2 阶线性趋势和周期为 12 的季节因素，则对其先进行 差tX分，再进行 差分可将其平稳化，相应的 SAS 语言命令为(_ _)。X6非平稳序列建模过程中每进行一次差分运算都要进行一次 检验，这样做是为了防止 。7运用 F 准则对 AR()模型定阶时，原假设为 ，即p表示 。二简答题（2 小题，每小题 5 分，共 10 分）1平稳时间序列的意义？2简述 ARIMA 模型的建模步骤。三判断平稳性、可逆性（4 小题，每小题 5 分，共20 分）1；2(1 1.60.6)ttBBX得分得分32；12(1)0.6ttttB X31210.60.21.4tttttXXX；4。122ttttX四计算题（3 小题，共 40 分）1解差分方程。（10 分）1127128ttttXXX2.ARMA(1,2)模型：，其中1120.50.30.4tttttXX，求其自相关函数。（10 分）2(0,)tWNk得分得分43设时间系列满足 AR(1,1)模型：tX，且 时期的观测值为,110.80.6ttttxx(0,0.0025)tWNt0.3tx，求1000.01e=（1），95%的置信区间。（12 分）1tX2tX（2）设新获得观测值，试重新估计95%的置信区间。（8 分）10.24tx2tX得分