1、第 8 章時間序列分析一、填空題：1平穩性檢驗的方法有、 和 。2單位根檢驗的方法有：和 。3當隨機誤差項不存在自相關時，用進行單位根檢驗；當隨機誤差項存在自相關時，用進行單位根檢驗。4. EG檢驗拒絕零假設說明 o5. DF檢驗的零假設是說被檢驗時間序列 o6協整性檢驗的方法有和 。7 在用一個時間序列對另一個時間序列做回歸時，雖然兩者之間并無任何有意義的關系，但經常會得到一個很高的R2 的值，這種情況說明存在問題。8 結構法建模主要是以來確定計量經濟模型的理論關系形式。9 數據驅動建模以作為建模的主要準則。10 建立誤差校正模型的步驟為一般采用兩步：第一步， ；第二步，。二、單項選擇題：1

2、. 某一時間序列經一次差分變換成平穩時間序列，此時間序列稱為（）A 1 階單整 ?B 2 階單整 ?C. K階單整？D.以上答案均不正確2.? 如果兩個變量都是一階單整的，則（）。A.這兩個變量一定存在協整關系B.這兩個變量一定不存在協整關系C.相應的誤差修正模型一定成立D.還需對誤差項進行檢驗3當隨機誤差項存在自相關時，進行單位根檢驗是由（）來實現。A DF檢驗B. AD臉驗C. EG檢驗D. DW僉驗4.有關EG檢驗的說法正確的是（）oA.拒絕零假設說明被檢驗變量之間存在協整關系B.接受零假設說明被檢驗變量之間存在協整關系C.拒絕零假設說明被檢驗變量之間不存在協整關系D.接受零假設說明被檢

3、驗變量之間不存在協整關系三、多項選擇題：1. 平穩性檢驗的方法有（。A. 散點圖 ?B.自相關函數檢驗?C. 單位根檢驗?D.?ADF檢驗2當時間序列是非平穩的時候（。A.均值函數不再是常數B.方差函數不再是常數C.自協方差函數不再是常數D.時間序列的統計規律隨時間的位移而發生變化3隨機游走序列是（序列。A.平穩序列B.非平穩序列C.統計規律不隨時間的位移而發生變化的序列D.統計規律隨時間的位移而發生變化的序列4下面可以做協整性檢驗的有（。AD臉驗A DF檢驗DW僉驗C. EG檢驗5.有關DF檢驗的說法正確的是（）oA DF 檢驗的零假設是“被檢驗時間序列平穩”8 DF 檢驗的零假設是“被檢驗

4、時間序列非平穩”C DF 檢驗是單側檢驗D DF 檢驗是雙側檢驗四、名詞解釋：1偽回歸2平穩序列3協整4單整五、簡答題1結構法建模和數據驅動建模的區別。2引入隨機過程和隨機時間序列概念的意義。3 .簡述DF檢驗和ADF僉驗的適用條件。4 .簡述DF檢驗的步驟5 .簡述建立誤差校正模型的步驟6 .簡述建立誤差校正模型（ECM的基本思路。7 .相互協整隱含的意義。六、計算及推導1. ADF法對居民消費總額時間序列進行平穩性檢驗。數據如下:年份居民消費總額年份居民消費總額19781759.1199110315.919792005.4199212459.819802317.1199315682.419

5、812604.1199420809.819822867.9199526944.519833182.5199632152.319843674.5199734854.619854589199836921.119865175199939334.419875961.2200042895.619887633.1200145898.119898523.5200248534.519909113.22 .用1中數據，對居民消費總額時間序列進行單整性分析。3 .以Qt表示糧食產量， A表示播種面積，0表示化肥施用量，經檢驗，它們取對數后都是I變量且互相之間存在CI (1,1)關系。同時經過檢驗并剔除不顯著的變量

6、(包括滯后變量)，得到如下糧食生產模型:lnQt0 i ln Qt i 2 ln At3 ln Ct 4 In Ct 1 t （1）寫出長期均衡方程的理論形式;寫出誤差修正項ecm的理論形式;寫出誤差修正模型的理論形式; 指出誤差修正模型中每個待估參數的經濟意義。4 固定資產存量模型K t01Kti 2I t 3 It 1 t 中，經檢驗，Kt 1 ,I t I(1) ，試寫出由該ADL模型導出的誤差修正模型的表達式一、填空題：1散點圖，自相關函數檢驗?，單位根檢驗?2. DF檢驗，ADF檢驗3. DF檢驗，ADF檢驗4被檢驗變量之間存在協整關系5非平穩6. EG檢驗，DW僉驗7偽回歸8某種經

7、濟理論或對某種經濟行為的認識9描述樣本數據的特征10 建立長期關系模型，建立短期動態關系即誤差校正方程二、單項選擇題：1 A2 D3 B4 A三、多項選擇題：1 ABCD2 ABCD3 BD4 CD5 BC四、名詞解釋：1偽回歸：在用一個時間序列對另一個時間序列做回歸時，雖然兩者之間并無任何有意義的關系，但經常會得到一個很高的R2的值，這種情況說明存在偽回歸問題。2平穩序列：如果時間序列Xt滿足下列條件：1)均值E(X t )與時間 t 無關的常數；2)方差var(Xt)/ 與時間t無關的常數；3)協方差cov( X tXt k ) k 只與時期間隔k 有關，與時間t 無關的常數。則稱該隨機時

8、間序列是平穩的。3協整：若 兩 個 時間 序 列 yt I(d) ， xt I(d) ， 并 且 這 兩 個 時 間 序 列的 線 性 組 合aiyt a2Xt I (d b), d b 0,則yt和xt被稱為是(d,b)階協整的。記為yt， xt CI(d,b)4單整：若一個非平穩序列必須經過d 次差分之后才能變換成一個平穩序列，則稱原序列是 d 階單整的，表示為I( d)。五、簡答題1結構法建模和數據驅動建模的區別。答：結構法建模主要是以某種經濟理論或對某種經濟行為的認識來確定計量經濟模型的理論關系形式，并借此形式進行數據收集、參數估計以及模型檢驗的過程。數據驅動建模以描述樣本數據的特征作

9、為建模的主要準則，在“讓數據為自身說話”的信念之下分析序列本身的概率或隨機性質。任何經濟變量的觀察值被認為是由隨機數據生成過程生成，在建模中，首先應對這個生成過程作出假定，然后才能開展模型的參數估計及推斷工作。2引入隨機過程和隨機時間序列概念的意義。答：有兩個方面：一是在計量經濟建模過程中，但所選變量的觀察值為時間序列數據時，我們可以假定，這些變量時序列數據是由某個隨機過程生成的。二是時間序列數據的若干統計特征，使得在計量經濟模型的建模過程中有許多重要的研究成果問世，其中不少成果已經成熟，成為計量經濟學新的組成部分。3 .簡述DF檢驗和ADF僉驗的適用條件。答：在檢驗所設定的模型時，若隨機誤差

10、項不存在自相關，則進行DF檢驗；若隨機誤差項存在自相關，則進行 DF檢驗。4 .簡述DF檢驗的步驟。在檢驗所設定的模型時，若隨機誤差項不存在自相關，則進行單位根檢驗用DF檢驗法。DF檢驗，按以下兩步進行：第一步：對 y y-ut進行OLS回歸，得到常規的t統計值，第二步 : 檢驗假設H0：0； H1：用上一步得到的t 與檢驗查表得到的臨界值比較。判別準則是，若t 則接受原假設 H 0 ，即yt 非平穩，若t 則拒絕原假設H 0 ， yt 為平穩序列。5簡述建立誤差校正模型的步驟。答：一般采用兩步：第一步，建立長期關系模型。即通過水平變量和OLS法估計出時間序列變量間的關系。若估計結果形成平穩的

11、殘差序列時，那么這些變量間就存在相互協整的關系，長期關系模型的變量選擇是合理的，回歸系數由經濟意義。第二步，建立短期動態關系，即誤差校正方程。將長期關系模型中各變量以一階差分形式重新構造，并將長期關系模型所產生的殘差序列作為解釋變量引入，在一個從一般到特殊的檢驗過程中，對短期動態關系進行逐項檢驗，不顯著的項逐漸被剔除，直到最恰當的表示方法被找到為止。6.簡述建立誤差校正模型（ECM的基本思路。答：若變量間存在協整關系，即表明這些變量間存在著長期穩定的關系，而這種長期穩定的關系是在短期動態過程的不斷調整下得以維持。7相互協整隱含的意義。答：即使所研究的水平變量各自都是一階差分后平穩，受支配于長期

12、分量，但這些變量的某些線性組合也可以是平穩的，即所研究變量中的長期分量相互抵消，產生了一個平穩的時間序列。六、計算及推導1解：經過償試，模型3 取了 3 階滯后：( -1.37 )(2.17) (-1.68)(5.17 ) (-2.33)( 0.94)DM為2.03,可見殘差序列不存在自相關性，因此該模型的設定是正確的。從 Xt 1的參數值看，其t 統計量的絕對值小于臨界值絕對值，不能拒絕存在單位根的零假設。同時，由于時間 T的t統計量也小于ADF分布表中的臨界值，因此不能拒絕不存在趨勢項的零假設。需進一步檢驗模型2 。經試驗，模型2 中滯后項取3 階：( 1.38)(0.33)(5.84)

13、(-2.62)( 1.14)DW值為2.01,模型殘差不存在自相關性，因此該模型的設定是正確的。從 X的參數值看，其t 統計量為正值，大于臨界值，不能拒絕存在單位根的零假設。同時，常數項的t統計量也小于ADF分布表中的臨界值，因此不能拒絕不存常數項的零假設。需進一步檢驗模型1 。經試驗，模型1 中滯后項取3 階：0.63 )(6.35)(-2.77)(1.29)DM為1.99 ,殘差不存在自相關性，因此模型的設定是正確的。從Xt 1的參數值看，其 t 統計量為正值，大于臨界值，不能拒絕存在單位根的零假設。至此，可斷定居民消費總額時間序列是非平穩的。2解：利用ADF檢驗，經過試算，發現居民消費總額是2階單整的，適當的檢驗模型為：（ -3.87 ）（ 2.30）Correlogram-Q-Statistics 檢驗證明隨機誤差項已不存在自相關。從2Xt 1的參數值看，其t 統計量絕對值3.87 大于臨界值的絕對值，所以拒絕