計量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題

1、習(xí)題二一、單項選擇題1多元線性回歸分析中（回歸模型中的參數(shù)個數(shù)為k），調(diào)整后的可決系數(shù)與可決系數(shù)之間的關(guān)系（ ）A. B. C. D. 2已知五元線性回歸模型估計的殘差平方和為，樣本容量為46，則隨機(jī)誤差項的方差估計量為( )A. 33.33 B. 40 C. 38.09 D. 203多元線性回歸分析中的 RSS反映了（ ）A 因變量觀測值總變差的大小B 因變量回歸估計值總變差的大小C 因變量觀測值與估計值之間的總變差D Y關(guān)于X的邊際變化4在古典假設(shè)成立的條件下用OLS方法估計線性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計量具有（ ）的統(tǒng)計性質(zhì)。A有偏特性 B. 非線性特性C最小方差特性 D. 非一致性特性

2、5關(guān)于可決系數(shù)，以下說法中錯誤的是（ ）A.可決系數(shù)的定義為被回歸方程已經(jīng)解釋的變差與總變差之比B. C.可決系數(shù)反映了樣本回歸線對樣本觀測值擬合優(yōu)劣程度的一種描述D.可決系數(shù)的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個數(shù)的影響二、多項選擇題1調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系敘述正確的有（ ）A.與均非負(fù)B.有可能大于C.判斷多元回歸模型擬合優(yōu)度時，使用D.模型中包含的解釋變量個數(shù)越多，與就相差越大E.只要模型中包括截距項在內(nèi)的參數(shù)的個數(shù)大于1，則2對多元線性回歸方程（有k個參數(shù)）的顯著性檢驗，所用的F統(tǒng)計量可表示為（ ） A. B. C. D. E. 三、判斷題1 在對參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計之

3、前，沒有必要對模型提出古典假定。2 一元線性回歸模型與多元線性回歸模型的基本假定是相同的。3 擬合優(yōu)度檢驗和F檢驗是沒有區(qū)別的。習(xí)題3一、單項選擇題1 回歸模型中具有異方差性時，仍用OLS估計模型，則以下說法正確的是（ ）A. 參數(shù)估計值是無偏非有效的 B. 參數(shù)估計量仍具有最小方差性 C. 常用F檢驗失效 D. 參數(shù)估計量是有偏的2更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為 ( ) A. 時序數(shù)據(jù) B. 修勻數(shù)據(jù) C. 橫截面數(shù)據(jù) D. 年度數(shù)據(jù)3在具體運用加權(quán)最小二乘法時,如果變換的結(jié)果是 則Var(u)是下列形式中的哪一種?( ) A. B. C. D. 4. 在異方差性情況下，常用的估計方法是（ ） A

4、一階差分法 B. 廣義差分法 C工具變量法 D. 加權(quán)最小二乘法5. 在異方差的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是（ ）A. B. C. D. 6. 設(shè)，則對原模型變換的正確形式為( ) 7. 下列說法不正確的是（ ）A.異方差是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象B.異方差產(chǎn)生的原因有設(shè)定誤差C.檢驗異方差的方法有F檢驗法 D.修正異方差的方法有加權(quán)最小二乘法8. 如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計是（ ）A無偏的，非有效的 B. 有偏的，非有效的C無偏的，有效的 D. 有偏的，有效的9. 在檢驗異方差的方法中，不正確的是（ ）A. Goldfeld-Quandt方法 B. ARCH檢驗法C.

5、 White檢驗法 D. DW檢驗法10. 在異方差的情況下，參數(shù)估計值仍是無偏的，其原因是（ ）A.零均值假定成立 B.序列無自相關(guān)假定成立C.無多重共線性假定成立 D.解釋變量與隨機(jī)誤差項不相關(guān)假定成立11. 在修正異方差的方法中，不正確的是（ ）A.加權(quán)最小二乘法 B.對原模型變換的方法C.對模型的對數(shù)變換法 D.兩階段最小二乘法12設(shè)為隨機(jī)誤差項，則一階線性自相關(guān)是指（ ）13已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于1，則DW統(tǒng)計量近似等于( ) A. 0 B. 1 C. 2 D. 414在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計值仍是無偏的，其原因是（ ） A. 無多重共線性假定成立B. 同方

6、差假定成立C. 零均值假定成立D. 解釋變量與隨機(jī)誤差項不相關(guān)假定成立15應(yīng)用DW檢驗方法時應(yīng)滿足該方法的假定條件，下列不是其假定條件的為（ ）A. 解釋變量為非隨機(jī)的B. 被解釋變量為非隨機(jī)的C. 線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量D. 隨機(jī)誤差項服從一階自回歸16在下列引起序列自相關(guān)的原因中，不正確的是（ ）A. 經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用 B. 經(jīng)濟(jì)行為的滯后性C. 設(shè)定偏誤 D. 解釋變量之間的共線性17已知模型的形式為，在用實際數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進(jìn)行估計的時候,測得DW統(tǒng)計量為0.6453,則廣義差分變量是( )ABCD18在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為2時，表明（ ）A. 存在完全的正自相關(guān)

7、B. 存在完全的負(fù)自相關(guān)C. 不存在自相關(guān) D. 不能判定19在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dLDWdu時，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項( ) A. 存在一階正自相關(guān) B. 存在一階負(fù)相關(guān) C. 不存在序列相關(guān) D. 存在序列相關(guān)與否不能斷定20 在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是（ ）21在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為0時，表明（ ）A.存在完全的正自相關(guān) B.存在完全的負(fù)自相關(guān) C.不存在自相關(guān) D.不能判定22在DW檢驗中，存在正自相關(guān)的區(qū)域是（ ）A. 4-4 B. 0C. 4- D. ,4-4-23如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小

8、二乘估計量是( )A無偏的，有效的 B. 有偏的，非有效的 C無偏的，非有效的 D. 有偏的，有效的24廣義差分法是對( )用最小二乘法估計其參數(shù)。25如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計量（ ）A.不確定，方差無限大 B.確定，方差無限大 C.不確定，方差最小 D.確定，方差最小26多元線性回歸模型中，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計量的t值都不顯著，但模型的F值確很顯著，這說明模型存在（ ）A多重共線性 B異方差 C自相關(guān) D設(shè)定偏誤27逐步回歸法既檢驗又修正了（ ）A異方差性 B.自相關(guān)性C隨機(jī)解釋變量 D.多重共線性28如果模型中的解釋變量存在完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估

9、計量是（ ）A無偏的 B. 有偏的 C. 不確定 D. 確定的29簡單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗（ ）A異方差性 B.自相關(guān)性 C隨機(jī)解釋變量 D.多重共線性30下列說法不正確的是（ ）A. 多重共線性產(chǎn)生的原因有模型中大量采用滯后變量B. 多重共線性是樣本現(xiàn)象C. 檢驗多重共線性的方法有DW檢驗法 D. 修正多重共線性的方法有增加樣本容量二、多項選擇題1 如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則會引起如下后果（ ）A. 參數(shù)估計值有偏 B. 參數(shù)估計值的方差不能正確確定C. 變量的顯著性檢驗失效 D. 預(yù)測精度降低E. 參數(shù)估計值仍是無偏的2.在DW檢驗中，存在不能判定的區(qū)域是（ ）A.0 B.C.

10、D.E.43檢驗序列自相關(guān)的方法是（ ）A. F檢驗法 B. White檢驗法C. 圖形法 D. ARCH檢驗法EDW檢驗法 F. Goldfeld-Quandt檢驗法4如果模型中解釋變量之間存在共線性，則會引起如下后果（ ） A. 參數(shù)估計值確定 B. 參數(shù)估計值不確定C. 參數(shù)估計值的方差趨于無限大 D. 參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義不正確E. DW統(tǒng)計量落在了不能判定的區(qū)域三、判斷題1D-W檢驗中的D-W值在0到4之間，數(shù)值越小說明模型隨機(jī)誤差項的自相關(guān)程度越小，數(shù)值越大說明模型隨機(jī)誤差項的自相關(guān)程度越大。2多重共線性問題是隨機(jī)擾動項違背古典假定引起的。3解釋變量與隨機(jī)誤差項相關(guān)，是產(chǎn)生多重共線性的主

11、要原因。4在模型中引入解釋變量的多個滯后項容易產(chǎn)生多重共線性。四、問答題1.運用美國1988研究與開發(fā)（R&D）支出費用（Y）與不同部門產(chǎn)品銷售量（X）的數(shù)據(jù)建立了一個回歸模型，并運用White方法檢驗異方差，由此決定異方差的表現(xiàn)形式并選用適當(dāng)方法加以修正。結(jié)果如下： White Heteroskedasticity Test:F-statistic3. Probability0.Obs*R-squared5. Probability0.Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 08/08/05 Tim

12、e: 15:38Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-.-0.0.3509X229.3496126.21971.0.0892X2-0.0.-1.0.2507R-squared0. Mean dependent var.Adjusted R-squared0. S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterion35.77968Sum squared resid2.61E+15 Schwarz crit

13、erion35.92808Log likelihood-319.0171 F-statistic3.Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0. 請問：White檢驗判斷模型是否存在異方差。2根據(jù)某地區(qū)居民對農(nóng)產(chǎn)品的消費y和居民收入x的樣本資料，應(yīng)用最小二乘法估計模型，估計結(jié)果如下，擬合效果見圖。由所給資料完成以下問題：（1）在的條件下，查D-W表得臨界值分別為，試判斷模型中是否存在自相關(guān)；（2）如果模型存在自相關(guān)，求出相關(guān)系數(shù)，并利用廣義差分變換寫出無自相關(guān)的廣義差分模型。3下面結(jié)果是利用某地財政收入對該地第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值的回歸結(jié)果。根據(jù)這一結(jié)果試判

14、斷該模型是否存在多重共線性，說明你的理由。Dependent Variable: REVMethod: Least SquaresSample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C17414.6314135.101.0.2640GDP1-0.0.-1.0.1071GDP20.0.0.0.3992GDP30.0.1.0.2558R-squared0. Mean dependent var63244.00Adjusted R-squared0. S.D. dependent var

15、54281.99S.E. of regression5235.544 Akaike info criterion20.25350Sum squared resid1.64E+08 Schwarz criterion20.37454Log likelihood-97.26752 F-statistic320.4848Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0.習(xí)題四一、單項選擇題1對于一個含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有m個互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量個數(shù)最多為（ ）A. m B. m-1 C. m+1 D. m-k2在經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)生

16、轉(zhuǎn)折時期，可以通過引入虛擬變量方法來表示這種變化。例如，研究中國城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)時。1991年前后，城鎮(zhèn)居民商品性實際支出Y對實際可支配收入X的回歸關(guān)系明顯不同?，F(xiàn)以1991年為轉(zhuǎn)折時期，設(shè)虛擬變量，數(shù)據(jù)散點圖顯示消費函數(shù)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化：基本消費部分下降了，邊際消費傾向變大了。則城鎮(zhèn)居民線性消費函數(shù)的理論方程可以寫作（ ）A. B. C. D. 3將一年四個季度對因變量的影響引入到模型中（含截距項），則需要引入虛擬變量的個數(shù)為（ ） A. 4 B. 3 C. 2 D. 14若想考察某兩個地區(qū)的平均消費水平是否存在顯著差異，則下列那個模型比較適合（Y代表消費支出；X代表可支配收入；D2、D3表

17、示虛擬變量） （ ）A. B.C. D.5關(guān)于聯(lián)立方程組模型，下列說法中錯誤的是（ ）A. 結(jié)構(gòu)模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量，也可以是前定變量 B. 簡化模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量，C. 簡化模型中解釋變量是前定變量D. 結(jié)構(gòu)模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量6在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對模型中的每一個隨機(jī)方程單獨使用普通最小二乘法得到的估計參數(shù)是（ ）A. 有偏且一致的 B. 有偏不一致的C. 無偏但一致的 D. 無偏且不一致的7結(jié)構(gòu)模型中的每一個方程都稱為結(jié)構(gòu)方程。在結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是( )A. 外生變量 B. 滯后變量C. 內(nèi)生變量 D. 外生變量和內(nèi)生變量8關(guān)于聯(lián)立方

18、程模型識別問題，以下說法不正確的有 （ ）A. 滿足階條件的方程則可識別 B. 如果一個方程包含了模型中的全部變量，則這個方程不可識別 C. 如果兩個方程包含相同的變量，則這兩個方程均不可識別 D. 聯(lián)立方程組中的每一個方程都是可識別的，則聯(lián)立方程組才可識別9前定變量是( )的合稱A.外生變量和滯后變量 B.內(nèi)生變量和外生變量C.外生變量和虛擬變量 D.解釋變量和被解釋變量10簡化模型就是把結(jié)構(gòu)模型中的內(nèi)生變量表示為( ) A. 外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系B. 外生變量和隨機(jī)誤差項的函數(shù)模型C. 滯后變量和隨機(jī)誤差項的函數(shù)模型D. 前定變量和隨機(jī)誤差項的函數(shù)模型11下列是簡化的三部門宏觀經(jīng)濟(jì)

19、計量模型，則模型中前定變量的個數(shù)為( ) A. 3 B. 4 C. 2 D. 612對聯(lián)立方程組模型中過度識別方程的估計方法有（ ）A間接最小二乘法 B普通最小二乘法C間接最小二乘法和兩階段最小二乘法 D兩階段最小二乘法二、多項選擇題1以下變量中可以作為解釋變量的有 （ ）A. 外生變量 B. 滯后內(nèi)生變量 C. 虛擬變量 D. 前定變量 E. 內(nèi)生變量2對聯(lián)立方程模型參數(shù)的單方程估計法包括( ) A.工具變量法 B.間接最小二乘法C.完全信息極大似然估計法 D.兩階段最小二乘法 3當(dāng)結(jié)構(gòu)方程為恰好識別時，可選擇的估計方法是（ ）A最小二乘法 B廣義差分法C. 間接最小二乘法 D兩階段最小二乘

20、法4下列哪些變量一定屬于前定變量( ) A內(nèi)生變量 B. 隨機(jī)變量 C. 滯后變量 D. 外生變量 E. 工具變量5關(guān)于聯(lián)立方程模型識別問題，以下說法不正確的有（ ）A. 滿足階條件的方程則可識別B. 如果一個方程包含了模型中的全部變量，則這個方程恰好識別 C. 如果一個方程包含了模型中的全部變量，則這個方程不可識別 D. 如果兩個方程包含相同的變量，則這兩個方程均不可識別E. 聯(lián)立方程組中的每一個方程都是可識別的，則聯(lián)立方程組才可識F. 聯(lián)立方程組中有一個方程不可識別，則聯(lián)立方程組不可識別三、判斷題1通過虛擬變量將屬性因素引入計量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個數(shù)與樣本容量大小有關(guān)。2虛擬變量的取

21、值只能取0或1。3通過虛擬變量將屬性因素引入計量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個數(shù)與模型有無截距項無關(guān)。4如果聯(lián)立方程模型中某個結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量, 則這個方程不可識別。5秩條件是充要條件，因此利用秩條件就可以完成聯(lián)立方程識別狀態(tài)的確定。6滿足階條件的方程一定可以識別。四、下列為一完備的聯(lián)立方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：其中M為貨幣供應(yīng)量，Y為國內(nèi)生產(chǎn)總值，P為價格指數(shù)，C為居民消費，I為投資。（1） 指出模型中的內(nèi)生變量和外生變量。（3分）（2） 寫出簡化式模型，并導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡化式參數(shù)之間的關(guān)系。（3分）（3） 用模型識別的階條件，確定模型的識別狀態(tài)。（4分）（4） 對過渡識別的方程按二階段最小

22、二乘法簡述估計步驟。（4分）習(xí)題五綜合練習(xí)一、Dependent Variable: DEBTMethod: Least SquaresDate: 05/31/06 Time: 08:35Sample: 1980 1995Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C155.6083 （ ）0.0.7921INCOME（ ）0.12.990030.0000COST-56.4332931.45720 （ ） 0.0961R-squared0. Mean dependent var2952.175Ad

23、justed R-squared（ ） S.D. dependent var1132.051S.E. of regression（ ） Akaike info criterion12.66156Sum squared resid.2 Schwarz criterion12.80642Log likelihood-98.29245 F-statistic（ ）Durbin-Watson stat0.42201 Prob(F-statistic)0.注：DEBT抵押貸款債務(wù)，單位億美元；INCOME個人收入，單位億美元；COST抵押貸款費用，單位%。1. 完成Eviews回歸結(jié)果中空白處內(nèi)容。 2

24、. 寫出回歸分析報告，并解釋參數(shù)的意義。3.上述模型可能存在什么問題，如何修正二、分析財政支農(nóng)資金結(jié)構(gòu)對農(nóng)民收入的影響，令Y（元）表示農(nóng)民人均純收入。X1（億元）表示財政用于農(nóng)業(yè)基本建設(shè)的支出，X2（億元）表示財政用于農(nóng)村基本建設(shè)支出，X3（億元）表示農(nóng)業(yè)科技三項費用，X4（億元）表示農(nóng)村救濟(jì)費。建立如下回歸模型Eviews輸出結(jié)果如下：表1：Dependent Variable: YSample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C134.5734200.64290

25、.0.5133X11.0.2.0.0172X2-0.2.-0.0.8744X314.73859127.54320.0.9096X415.076487.1.0.0800R-squared0. Mean dependent var1391.353Adjusted R-squared0. S.D. dependent var822.1371S.E. of regression262.8173 Akaike info criterion14.20173Sum squared resid.0 Schwarz criterion14.45027Log likelihood-129.9164 F-stati

26、stic40.53451Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.表2：Dependent Variable: YSample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C159.6613114.22261.0.1813X11.0.4.0.0007X414.851556.2.0.0466R-squared0. Mean dependent var1391.353Adjusted R-squared0. S.D. dependent var

27、822.1371S.E. of regression246.1002 Akaike info criterion13.99329Sum squared resid.5 Schwarz criterion14.14242Log likelihood-129.9363 F-statistic92.44012Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.表3：White Heteroskedasticity Test:F-statistic5. Probability0.Obs*R-squared11.74713 Probability0.Dependent Var

28、iable: RESID2Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C32945.3352208.470.0.5382X168.27213434.51690.0.8774X12-0.0.-0.0.7846X4-2938.7807375.757-0.0.6963X4278.4699068.936751.0.2741R-squared0. Mean dependent var51002.34Adjusted R-squared0. S.D. dependent va

29、r80097.16S.E. of regression56113.51 Akaike info criterion24.92908Sum squared resid4.41E+10 Schwarz criterion25.17761Log likelihood-231.8262 F-statistic5.Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.表4：Dependent Variable: LOG(Y)Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-Stati

30、sticProb. C2.0.7.0.0000LOG(X1)0.0.5.0.0000LOG(X4)0.0.2.0.0485R-squared0. Mean dependent var7.Adjusted R-squared0. S.D. dependent var0.S.E. of regression0. Akaike info criterion-1.Sum squared resid0. Schwarz criterion-1.Log likelihood14.48424 F-statistic270.0943Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0

31、.表5：White Heteroskedasticity Test:F-statistic2. Probability0.Obs*R-squared8. Probability0.Dependent Variable: RESID2Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-0.0.-0.0.9745LOG(X1)0.0.0.0.9752(LOG(X1)2-0.0.-0.0.8471LOG(X4)-0.0.-0.0.9943(LOG(X4)20.0.0.0.7

32、546R-squared0. Mean dependent var0.Adjusted R-squared0. S.D. dependent var0.S.E. of regression0. Akaike info criterion-5.Sum squared resid0. Schwarz criterion-5.Log likelihood55.56898 F-statistic2.Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.表6：Dependent Variable: LOG(Y)Sample(adjusted): 1989 2003Include

33、d observations: 15 after adjusting endpointsConvergence achieved after 6 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1.0.6.0.0001LOG(X1)0.0.（1）0.0000LOG(X4)0.（2）6.0.0001AR(1)0.0.6.0.0001AR(4)-0.0.-3.0.0062R-squared0. Mean dependent var7.Adjusted R-squared（3） S.D. dependent var0.S.E. of

34、regression0. Akaike info criterion-2.Sum squared resid0. Schwarz criterion-2.Log likelihood23.37957 F-statistic260.4156Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.問題：1.通過表1的結(jié)果能初步發(fā)現(xiàn)什么問題？為什么？應(yīng)該用什么方法處理該問題？（5分）2.如果理想的方程如表2所示，寫出該方程，并解釋各系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義,。（8分）3.表3的意義何在？結(jié)果怎樣？（4分）4.表4和表5意圖是什么？是如何處理的？結(jié)果怎樣？（5分）5.表6對什么問題作了處

35、理？如何處理的？結(jié)果怎么樣？（5分）6.填寫表6中（1）、（2）、（3）空，計算過程中保留4位小數(shù)。（3分）三、已知消費模型，其中： ：個人消費支出；：個人可支配收入；已知請進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞Q消除異方差，并給與證明。第12章 時間序列模型習(xí) 題一、選擇題：1.某一時間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時間序列，此時間序列稱為（A）A1階單整B2階單整CK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(xié)整關(guān)系B這兩個變量一定不存在協(xié)整關(guān)系C相應(yīng)的誤差修正模型一定成立D還需對誤差項進(jìn)行檢驗3.平穩(wěn)性檢驗的方法有（ ）A.平穩(wěn)性的非參數(shù)檢驗B.自相關(guān)函數(shù)檢驗C.單位根檢驗D.D

36、W檢驗二、填空題1.ARMA(p,q)模型，其中模型參數(shù)為p為（ ）,q為（ ）。2.設(shè)時間序列Xt，則其一階差分為（ ）。3.對于一階自回歸模型，其特征根為（ ） ，平穩(wěn)域（ ）。二、問答題1 ARMA模型的建模思想、特點。2 噪聲過程3 平穩(wěn)過程4 對于如下AR(2)隨機(jī)過程：，該過程是否是平穩(wěn)過程？5.判斷ARMA過程的平穩(wěn)性。6.判斷ARMA過程的可逆性。三、案例分析題1以下為我國手機(jī)擁有量(萬戶)的月度數(shù)據(jù)(1999年4月-2008年2月)。表1 我國手機(jī)擁有量(萬戶)的月度數(shù)據(jù)(萬戶)時間數(shù)量時間數(shù)量時間數(shù)量時間數(shù)量時間數(shù)量時間數(shù)量1999-042824.52000-1270862

3752004-04295752005-1239342.82007-0851566.91999-052978.62001-0189762002-0919039.12004-0530055.92006-0139879.92007-0952331.51999-063109.42001-029490.72002-1019583.32004-0630528.32006-0240407.22007-1053144.71999-073489.42001-0310031.42002-1120031.32004-0731021.82006-0340969.32007-1153937.91999-083619.42001-0410519.82002-1220661.6200