時間序列分析知到智慧樹章節測試課后答案2024年秋湘潭大學第一章單元測試

古埃及人經過長期的觀察，他們發現尼羅河的漲落非常有規律。也就是當天狼星(夜空中最亮的恒星)第一次和太陽同時升起的那一天之后，再過（）天左右，尼羅河就開始泛濫。

A:30B:365

C:90D:200

答案:200對時間序列進行觀察、研究，尋找它的變化發展的（），預測它將來的走勢，就是時間序列分析。

A:規律

B:態勢C:軌跡D:趨勢

答案:規律

我們研究時間序列的目的是想揭示隨機序列的性質。（）

A:錯B:對

答案:對下列說法正確的是（）。

A:“平糶法”是對農民和百姓都有利的政策，是一個國家的治國之道。

B:根據自然規律，做恰當的政策安排，就能有利于社會的發展和進步。

C:描述性時間序列分析方法有時也是非常實用的。

D:對于很多自然現象，只要人們觀察時間足夠長，就能運用描述性時間序列分析發現蘊含在時間里的自然規律。

答案:“平糶法”是對農民和百姓都有利的政策，是一個國家的治國之道。

；根據自然規律，做恰當的政策安排，就能有利于社會的發展和進步。

；描述性時間序列分析方法有時也是非常實用的。

；對于很多自然現象，只要人們觀察時間足夠長，就能運用描述性時間序列分析發現蘊含在時間里的自然規律。

（）業余天文學家施瓦貝發現太陽黑子的活動具有11-12年左右的周期。

A:英國

B:法國C:德國D:美國

答案:德國

第二章單元測試

概率分布函數或概率密度函數能夠（）地描述一個隨機變量的統計特征。

A:客觀B:部分C:完整D:一致

答案:完整在實際應用中，要得到序列的聯合概率分布幾乎是不可能的，且聯合概率分布通常涉及非常復雜的數學運算，這些原因導致我們（）直接用聯合概率分布進行時間序列分析。

A:經常

B:一直C:從不D:很少

答案:很少一種更簡單、更實用的描述時間序列統計特征的方法是研究該序列的低階矩。（）

A:對B:錯

答案:對下列說法正確的是（）。

A:協方差函數和相關系數度量的是兩個不同隨機事件彼此之間的相互影響程度，而自協方差和自相關系數度量的是同一事件在兩個不同時期之間的相關程度，形象地講就是度量自己過去的行為對自己現在的影響。

B:寬平穩是使用序列的特征統計量來定義的一種平穩性。它認為序列的統計性質主要由它的低階矩決定，所以只要保證序列低階矩平穩（比如二階），就能保證序列的主要性質近似穩定。

C:當序列服從多元正態分布時，寬平穩可以推出嚴平穩。

D:我們對時間序列進行分析，主要是通過分析這些特征量的統計特性，推斷出隨機序列的性質。

答案:協方差函數和相關系數度量的是兩個不同隨機事件彼此之間的相互影響程度，而自協方差和自相關系數度量的是同一事件在兩個不同時期之間的相關程度，形象地講就是度量自己過去的行為對自己現在的影響。

；寬平穩是使用序列的特征統計量來定義的一種平穩性。它認為序列的統計性質主要由它的低階矩決定，所以只要保證序列低階矩平穩（比如二階），就能保證序列的主要性質近似穩定。

；當序列服從多元正態分布時，寬平穩可以推出嚴平穩。

；我們對時間序列進行分析，主要是通過分析這些特征量的統計特性，推斷出隨機序列的性質。

（）業余天文學家施瓦貝發現太陽黑子的活動具有11-12年左右的周期。

A:德國B:法國C:英國

D:美國

答案:美國

第三章單元測試

延遲算子類似于一個時間指針，作用于當前序列，就相當于把（）的時間向過去撥了一個時刻。。

A:將來的序列值B:過去的序列值C:所有的序列值

D:當前的序列值

答案:當前的序列值AR(p)模型的定義中有三個限制條件：（）不等于0這個限制條件保證了模型的最高階數為p。

A:?p不等于零B:?0不等于零C:xt不等于零D:εt不等于零

答案:?p不等于零對于低階AR模型，用特征根方法比平穩域方法能更簡便判斷模型的平穩性。（）

A:對B:錯

答案:錯下列說法正確的是（）。

A:可以證明AR(p)模型的偏自相關系數具有p階截尾性。

B:對AR(1)模型，Yule-Walker方程為ρ1等于?(1,1)ρ0。

C:解Yule-Walker方程組可以得到參數(?(k1),?(k2),…,?(kk))的解，第一個參數?(k1)的解即為延遲k偏自相關系數。

D:對于平穩AR(p)序列，所謂滯后k偏自相關系數就是指在剔除了中間k-1個隨機變量的干擾之后，x(t-k)對x(t)影響的相關度量。。

答案:可以證明AR(p)模型的偏自相關系數具有p階截尾性。

；對AR(1)模型，Yule-Walker方程為ρ1等于?(1,1)ρ0。

；對于平穩AR(p)序列，所謂滯后k偏自相關系數就是指在剔除了中間k-1個隨機變量的干擾之后，x(t-k)對x(t)影響的相關度量。。

模型顯著性檢驗的目的是檢驗模型的有效性，看看對信息的提取是否充分，檢驗對象為（）。

A:模型序列

B:隨機序列C:觀察值序列D:殘差序列

答案:殘差序列

第四章單元測試

關于時間序列的分解定理，正確的有()：

A:Wold分解定理說明任何平穩序列都可以分解為確定性序列和隨機序列之和。

B:平穩序列要求確定性影響和隨機性影響都是穩定的，而非平穩序列產生的機理就在于它所受到的確定性影響和隨機性影響至少有一個是不穩定的。

C:Cramer分解定理是Wold分解定理的理論推廣，它說明任何一個序列的波動都可以視為同時受到了確定性影響和隨機性影響的綜合作用。

D:Wold分解定理是現代時間序列分析理論的靈魂，是構造ARMA模型擬合平穩序列的理論基礎。

答案:Wold分解定理說明任何平穩序列都可以分解為確定性序列和隨機序列之和。

；平穩序列要求確定性影響和隨機性影響都是穩定的，而非平穩序列產生的機理就在于它所受到的確定性影響和隨機性影響至少有一個是不穩定的。

；Cramer分解定理是Wold分解定理的理論推廣，它說明任何一個序列的波動都可以視為同時受到了確定性影響和隨機性影響的綜合作用。

；Wold分解定理是現代時間序列分析理論的靈魂，是構造ARMA模型擬合平穩序列的理論基礎。

關于差分方式的選擇，正確的有()：

A:對于蘊含著固定周期的序列進行步長為周期長度的差分運算，通常可以較好地提取周期信息。

B:序列蘊含著曲線趨勢，通常低階（二階或三階）差分就可以提取出曲線趨勢的影響。

C:序列蘊含著顯著的線性趨勢，一階差分就可以實現趨勢平穩。

答案:對于蘊含著固定周期的序列進行步長為周期長度的差分運算，通常可以較好地提取周期信息。

；序列蘊含著曲線趨勢，通常低階（二階或三階）差分就可以提取出曲線趨勢的影響。

；序列蘊含著顯著的線性趨勢，一階差分就可以實現趨勢平穩。

簡單季節模型通過簡單的趨勢差分、季節差分之后序列即可轉化為平穩。（）

A:對B:錯

答案:對如果檢驗結果顯示殘差序列的自相關性顯著，可以考慮對殘差序列擬合自回歸模型。（）

A:錯B:對

答案:對異方差的特征就是殘差序列的波動在某些時段大，而在另外時段小。（）

A:錯B:對

答案:對關于GARCH衍生模型，說法正確的有（）：

A:TGARCH項體現出正、負擾動對條件方差的影響是不同的。體現了實際問題中存在的“杠桿效應”。

B:EGARCH模型的第一個改進是放松了對GARCH模型的參數非負約束。

C:IGARCH模型適合于描述具有單位根特征（隨機游走）的條件異方差。

D:GARCH-M模型將風險溢價思想引入ARCH模型，允許序列的均值依賴于它的波動性。

E:EGARCH模型的第二個改進是引入加權擾動函數，通過特殊的函數構造，能對正、負擾動進行非對稱處理。

答案:TGARCH項體現出正、負擾動對條件方差的影響是不同的。體現了實際問題中存在的“杠桿效應”。

；EGARCH模型的第一個改進是放松了對GARCH模型的參數非負約束。

；IGARCH模型適合于描述具有單位根特征（隨機游走）的條件異方差。

；GARCH-M模型將風險溢價思想引入ARCH模型，允許序列的均值依賴于它的波動性。

；EGARCH模型的第二個改進是引入加權擾動函數，通過特殊的函數構造，能對正、負擾動進行非對稱處理。

第五章單元測試

作為一種常用的確定性時間序列分析方法，因素分解方法由英國統計學家（）首次使用。

A:PersonsB:YoungC:HoltD:Meyers

答案:Persons移動平均方法是一種常用的修勻方法，它最早于1870年由（）提出。

A:德國Musgrave

B:捷克YoungC:法國DeForestD:英國Shiskin

答案:法國DeForest簡單中心移動平均能有效提取序列的低階趨勢（比如一元一次線性趨勢或一元二次拋物線趨勢）。（）

A:錯B:對

答案:對在X-11季節調整模型中常使用的移動平均方法是（）。

A:簡單中心移動平均

B:簡單移動平均

C:Henderson加權移動平均

D:Musgrave非對稱移動平均

答案:簡單中心移動平均

；Henderson加權移動平均

；Musgrave非對稱移動平均

某產品1-6月的銷售量為46，50，59，57，55，53，采用3期簡單移動平均對第7月的銷售量做預測，則預測值是（）。

A:55B:52.5

C:57D:56

答案:55

第六章單元測試

若，則（）。

A:B:

C:D:

答案:

若，，則（）。

A: