时间序列考试题及答案

考核课程 时间序列分析（B卷） 考核方式 闭卷 考核时间 120 分钟

注：B为延迟算子，使得BYt?Yt?1；?为差分算子，。

一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。）

1. 若零均值平稳序列?Xt?，其样本ACF和样本PACF都呈现拖尾性，则对?Xt?可能建立（ B ）模型。

A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1)

2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。

A. MA(1) B.AR(1) C.ARMA(1,1) D.MA(2)

3. 考虑MA(2)模型Yt?et?0.9et?1?0.2et?2，则其MA特征方程的根是（ C ）。

（A）?1?0.4,?2?0.5 （B）?1??0.4,?2??0.5 （C）?1?2，?2?2.5 （D） ?1??2，?2?2.5

4. 设有模型Xt?(1??1)Xt?1??1Xt?2?et??1et?1，其中?1?1，则该模型属于（ B

考核课程 时间序列分析（B卷） 考核方式 闭卷 考核时间 120 分钟

注：B为延迟算子，使得BYt?Yt?1；?为差分算子，?Yt?Yt?Yt?1。 一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。）

1. 若零均值平稳序列?Xt?，其样本ACF和样本PACF都呈现拖尾性，则对?Xt?可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。

(1,1) D.MA(2) A. MA(1) B.AR(1) C.ARMA3. 考虑MA(2)模型Yt?et?0.9et?1?0.2et?2，则其MA特征方程的根是（ C ）。

（A）?1?0.4,?2?0.5 （B）?1??0.4,?2??0.5 （C）?1?2，?2?2.5 （D） ?1??2，?2?2.5

4. 设有模型Xt?(1??1)Xt?1??1Xt?2?et??1et?1，其中?1?1，则该模

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时间序列分析试卷1

一、 填空题（每小题2分，共计20分）

1. ARMA(p, q)模型_________________________________，其中模型参数为

____________________。 2. 设时间序列?Xt?，则其一阶差分为_________________________。 3. 设ARMA (2, 1)：

Xt?0.5Xt?1?0.4Xt?2??t?0.3?t?1

则所对应的特征方程为_______________________。

4. 对于一阶自回归模型AR(1): Xt?10＋?Xt?1??t，其特征根为_________，平稳域是

_______________________。

5. 设ARMA(2, 1):Xt?0.5Xt?1?aXt?2??t?0.1?t?1，当a满足_________时，模型平稳。 6. 对于一阶自回归模型______________________。 7. 对于二阶自回归模型AR(2):

MA(1):

Xt??t?0.3?t?1，其自相关函数为

Xt?0.5Xt?1?0.2Xt?2??t

则模型所满足的Yule-Walker方程是___________

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时间序列分析试卷1

一、 填空题（每小题2分，共计20分）

1. ARMA(p, q)模型_________________________________，其中模型参数为

____________________。 2. 设时间序列?Xt?，则其一阶差分为_________________________。 3. 设ARMA (2, 1)：

Xt?0.5Xt?1?0.4Xt?2??t?0.3?t?1

则所对应的特征方程为_______________________。

4. 对于一阶自回归模型AR(1): Xt?10＋?Xt?1??t，其特征根为_________，平稳域是

_______________________。

5. 设ARMA(2, 1):Xt?0.5Xt?1?aXt?2??t?0.1?t?1，当a满足_________时，模型平稳。 6. 对于一阶自回归模型______________________。 7. 对于二阶自回归模型AR(2):

MA(1):

Xt??t?0.3?t?1，其自相关函数为

Xt?0.5Xt?1?0.2Xt?2??t

则模型所满足的Yule-Walker方程是___________

第九章 时间序列分析

一、单项选择题

1、乘法模型是分析时间序列最常用的理论模型。这种模型将时间序列按构成分解为（ ） 等四种成分，各种成分之间( )，要测定某种成分的变动，只须从原时间序列中（ ）。 A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；减去其他影响成分的变动

B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；缺少相互作用的影响力量；减去其他影响成分的变动

C. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；除去其他影响成分的变动

D.长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；缺少相互作用的影响力量；除去其他影响成分的变动

答案：C

2、加法模型是分析时间序列的一种理论模型。这种模型将时间序列按构成分解为（ ）等四种成分，各种成分之间( )，要测定某种成分的变动，只须从原时间序列中（ ）。

A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；减去其他影响成分的变动

B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；缺少相互作用的影

《时间序列分析》模拟试题

模拟试题二

一、填空题（每小题2分，共计20分）

1. 设时间序列?Xt?，当__________________________序列?Xt?为严平稳。

2. AR(p)模型为_____________________________，其中自回归参数为______________。 3. ARMA(p,q)模型_______________________，其中模型参数为____________________。 4. 设时间序列?Xt?，则其一阶差分为_________________________。

5. 一阶自回归模型AR(1)所对应的特征方程为_______________________。 6. 对于一阶自回归模型AR(1)，其特征根为_________，平稳域是 _____。 7. 对于一阶自回归模型MA(1)，其自相关函数为______________________。

8. 对于二阶自回归模型AR(2):Xt??1Xt?1??2Xt?2??t,其模型所满足的Yule-Walker方

程是___________________________。 9. 设

时

间

序

列

?Xt?为来自，

ARMA(p,q)

《时间序列分析》模拟试题

模拟试题二

一、填空题（每小题2分，共计20分）

1. 设时间序列?Xt?，当__________________________序列?Xt?为严平稳。

2. AR(p)模型为_____________________________，其中自回归参数为______________。 3. ARMA(p,q)模型_______________________，其中模型参数为____________________。 4. 设时间序列?Xt?，则其一阶差分为_________________________。

5. 一阶自回归模型AR(1)所对应的特征方程为_______________________。 6. 对于一阶自回归模型AR(1)，其特征根为_________，平稳域是 _____。 7. 对于一阶自回归模型MA(1)，其自相关函数为______________________。

8. 对于二阶自回归模型AR(2):Xt??1Xt?1??2Xt?2??t,其模型所满足的Yule-Walker方

程是___________________________。 9. 设

时

间

序

列

?Xt?为来自，

ARMA(p,q)

一、填空题

1. MA(q)模型 其中模型的参数

为 。

2. 设ARMA(2,1)：Xt 0.4Xt 1 0.4Xt 2 t 0.8 t 1，判断该模型可逆性的特征方程

3. 设

ARMA(2,1)：

Xt 0.2Xt 1 aXt 2 t b t 1

，当

a

满

足 ，模型平稳，当b满足 ，模型可逆。

二、单项选择题

1. Xt的d阶差分为（ ） （a）

d

Xt Xt Xt d (b) dXt d 1Xt d 1Xt d

(c) dXt d 1Xt d 1Xt 1 (d) dXt d 1Xt d 1Xt 2

2. 关于差分方程Xt 5Xt 1 6Xt 2，其通解的形式为 （ ）

3 （a）c12 c23 (b) (c1 tc2)

t

3 (c) (c1 tc2)2t (d) ct1

ttt

三、判断并说明理由

1. 对于t Z， t N(0,1)并且相互独立，试判断下面的时间序列是否是宽平稳，

并说明理由

时间序列表示是时间序列挖掘的一个基础和关键问题。对当前出现的各种典型的时间序列表示方法进行了综述,对各自的特点从多个角度进行了比较研究。结果说明,大部分时间序列表示方法将时间序列降维,且都与应用领域紧密相关,在实际构建系统时仍需对各种表示方法按照实际需求进

时间序列表示进展及比较研究:时间序列挖掘建模环

境1

李俊奎，王元珍，刘城成，曹忠升

华中科技大学数据库与多媒体研究所(430074)

email:jkltk2000@

摘 要：时间序列表示是时间序列挖掘的一个基础和关键问题。对当前出现的各种典型的时间序列表示方法进行了综述，对各自的特点从多个角度进行了比较研究。结果说明，大部分时间序列表示方法将时间序列降维，且都与应用领域紧密相关，在实际构建系统时仍需对各种表示方法按照实际需求进行转化和改造。

关键词：数据挖掘 时间序列 表示 建模

1．引言

时间序列是一种重要的高维数据类型，它是按照时间顺序观察所得到的一串数据。时间序列的应用日益广泛，其涉及天文、地理、生物、物理、化学等自然科学领域，图像识别、语音处理、声纳技术、遥感技术、机械工程等工程技术领域，以及市场经济、金融分析、人口统计、地震检测等社会经济领域，当前对于时间序列挖掘的研究正得到越来越多的重视

2010—2011学年第一学期2007应用数学

《时间序列分析》试卷A答案

一 （18分，每空1分） 1 Xt??1Xt?1??2Xt?2?at??1at?1

2 偏自相关函数；自相关函数

3 矩估计法、最小二乘估计法、极大似然估计法 4 B 5 6

?1；0

?i?1,i?1,2,n

7 m

?k进行平稳性检验；利用单位根检验进行8利用序列图进行判断；利用样本自相关函数?判断

??1.96?(G?G?9 Xt?la2021?G)

122l?110 存在

11 使得预测误差的均方値达到最小 10 (1?B)

二 （8分，每小题1分）

1 错；2错；3对；4对；5 错；6 错；7 错；8对 三 （12分，每小题2分）

1 (1)Xt?(1?0.8B?0.5B2)at；(2) (1?0.5B)Xt?1?(1?1.2B?0.4B2)at 2 (1) 稳定；（2）稳定

3 （1）G1?0.5,G2?0.25; (2) G1??0.5,G2?0 四 （4分） AR{1} 五 （12分） （1）

SD?(1)?E(XX,X,X)X34321?E([10?0.6X3?0.3X2?a4]X3,X2,X1)；（2分） ?10?0.6?97.2?0