.../密封線內(nèi)不答密封線內(nèi)不答題系名____________班級(jí)____________姓名____________學(xué)號(hào)____________XX信息工程學(xué)院考試試卷2012——2013學(xué)年第2學(xué)期課程名稱(chēng)：《金融時(shí)間序列分析》班級(jí)：金保111本01、02、03班試卷形式：開(kāi)卷閉卷√試題一二三四五六總分得分一、判斷題〔每題1分,正確的在括號(hào)內(nèi)打√,錯(cuò)誤的在括號(hào)內(nèi)打×,共15分1．模型檢驗(yàn)即是平穩(wěn)性檢驗(yàn)〔。2．模型方程的檢驗(yàn)實(shí)質(zhì)就是殘差序列檢驗(yàn)〔。3．矩法估計(jì)需要知道總體的分布〔。4．ADF檢驗(yàn)中：原假設(shè)序列是非平穩(wěn)的〔。5．最優(yōu)模型確定準(zhǔn)則：AIC值越小、SC值越大,說(shuō)明模型越優(yōu)〔。6．對(duì)具有曲線增長(zhǎng)趨勢(shì)的序列,一階差分可剔除曲線趨勢(shì)〔。7．嚴(yán)平穩(wěn)序列與寬平穩(wěn)時(shí)序區(qū)分主要表現(xiàn)在定義角度不同〔。8．某時(shí)序具有指數(shù)曲線增長(zhǎng)趨勢(shì)時(shí),需做對(duì)數(shù)變換,才能剔除曲線趨勢(shì)〔。9．時(shí)間序列平穩(wěn)性判斷方法中ADF檢驗(yàn)優(yōu)于序時(shí)圖法和自相關(guān)圖檢驗(yàn)法〔。10．時(shí)間序列的隨機(jī)性分析即是長(zhǎng)期趨勢(shì)分析〔。11．ARMA〔p,q模型是ARIMA<p,d,q>模型的特例〔。12．若某序列的均值和方差隨時(shí)間的平移而變化,則該序列是非平穩(wěn)的〔。13.MA<2>模型的3階偏自相關(guān)系數(shù)等于0〔。14．ARMA<p,q>模型自相關(guān)系數(shù)p階截尾,偏自相關(guān)系數(shù)拖尾〔。15．MA<q>模型平穩(wěn)的充分必要條件是關(guān)于后移算子B的q階移動(dòng)自回歸系數(shù)多項(xiàng)式根的絕對(duì)值均在單位圓內(nèi)〔。二、填空題。〔每空2分,共20分1．滿足ARMA〔1,2模型即：＝0.43+0.34+＋0.8–0.2,則均值＝,〔即一階移動(dòng)均值項(xiàng)系數(shù)＝。2．設(shè)｛xt｝為一時(shí)間序列,B為延遲算子,則B2Xt=。3．在序列y的view數(shù)據(jù)窗,選擇功能鍵,可對(duì)序列y做ADF檢驗(yàn)。4．若某平穩(wěn)時(shí)序的自相關(guān)圖拖尾,偏相關(guān)圖1階截尾,則該擬合模型。5.已知AR〔1模型：+0.8＝,服從N<0,0.36>,則一階自相關(guān)系數(shù)＝,方差＝。6．用延遲算子表示中心化的AR〔p模型。7．差分運(yùn)算的實(shí)質(zhì)是使用方式,提取確定性信息。8.ARIMA<0,1,0>稱(chēng)為模型。三、問(wèn)答題。〔共10分1.平穩(wěn)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征。2．簡(jiǎn)述時(shí)域分析法分析步驟。四、計(jì)算題。〔40分1.〔10分已知ARMA〔1,1模型即：＝0.6+－0.3,其中,是白噪聲序列,試求：〔1模型的平穩(wěn)可逆性；〔2將該模型等價(jià)表示為無(wú)窮階MA模型形式。2.〔10分設(shè)有AR〔2過(guò)程：〔1－0.5B〔1－0.3BXt=,其中,是白噪聲序列,試求〔其中,k=1,2。3.〔10分某時(shí)間序列Yt有500個(gè)觀測(cè)值,經(jīng)過(guò)計(jì)算,樣本自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的前10個(gè)值如下表：試〔1對(duì)｛Yt｝所屬模型進(jìn)行初步識(shí)別；〔2給出該模型的參數(shù)估計(jì)；〔3寫(xiě)出模型方程；〔：偏自相關(guān)系數(shù)；：自相關(guān)系數(shù)kk1-0.47-0.4760.040.0220.06-0.217-0.04-0.013-0.07-0.1880.06-0.0640.04-0.109-0.050.0150.00-0.05100.010.004.<10分>已知某ARMA<2,1>模型為:=0.8－0.5+－0.3,給定=－1,Xt-2=2,Xt-1=2.5,Xt=0.6；=-0.28,=0.4,=0。求。五、綜合分析題。〔15分1.〔5分序列｛yt｝的時(shí)間序列圖和ADF檢驗(yàn)結(jié)果如下：?jiǎn)枺涸撔蛄惺欠衿椒€(wěn),為什么？〔2要使其平穩(wěn)化,應(yīng)對(duì)該序列進(jìn)行哪些差分處理；2.〔5分對(duì)某序列{yt}做參數(shù)估計(jì),結(jié)果如表2示：VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.AR<1>0.9078550.04484220.245450.0000MA<1>-0.9340430.038226-24.43470.0000R-squared0.318165Meandependentvar4.983333AdjustedR-squared0.298111S.D.dependentvar8.970762S.E.ofregression7.515597Akaikeinfocriterion6.925791Sumsquaredresid1920.463Schwarzcriterion7.013764Loglikelihood-122.6642F-statistic11.86545Durbin-Watsonstat2.041612Prob<F-statistic>0.000340Inver