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成都信息工程學(xué)院考試試卷20122013學(xué)年第2學(xué)期課程名稱: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( )。4ADF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,說明模型越優(yōu)( )。6對(duì)具有曲線增長趨勢(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)性分析即是長期趨勢(shì)分析( )。11ARMA(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( )。14ARMA(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( )。15MA(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+0.80.2,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)稱為 模型。三、問答題。(共10分)1.平穩(wěn)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征。2簡述時(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)表示為無窮階MA模型形式。2.(10分)設(shè)有AR(2)過程:(10.5B)(10.3B)Xt=,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:=0.80.5+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:問:該序列是否平穩(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-squared0.318165 Mean dependent var4.983333Adjusted R-squared0.298111 S.D. dependent var8.970762S.E. of regression7.515597 Akaike info criterion6.925791Sum squared resid1920.463 Schwarz criterion7.013764Log likelihood-122.6642 F-statistic11.86545Durbin-Watson stat2.041612 Prob(F-statistic)0.000340Inverted MA Roots -.71(1)寫出模型; (2)模型的參數(shù)檢驗(yàn)是否通過?為什么? 3.(5分)某序列的殘差序列的自
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