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2025年大学《金融工程-金融时间序列分析》考试备考题库及答案解析?

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一、选择题

1.金融时间序列分析中，哪个模型适用于非平稳数据的预测？（）

A.AR模型

B.MA模型

C.ARIMA模型

D.GARCH模型

答案：C

解析：ARIMA模型（自回归积分移动平均模型）通过差分处理使非平稳数据平稳，适用于非平稳数据的预测。AR模型和MA模型适用于平稳数据，GARCH模型主要用于波动率建模。

2.下列哪个指标用于衡量时间序列的平稳性？（）

A.均值

B.方差

C.自相关系数

D.偏度

答案：C

解析：自相关系数用于衡量时间序列在不同滞后期上的相关性，是判断序列平稳性的重要指标。均值、方差和偏度是描述序列基本统计特性的指标。

3.在金融时间序列分析中，哪个方法用于检测异常值？（）

A.线性回归

B.时间序列分解

C.窗口移动平均

D.神经网络

答案：B

解析：时间序列分解可以将序列分解为趋势、季节性和随机成分，异常值通常表现为随机成分的突变。线性回归、窗口移动平均和神经网络主要用于预测和估计，而非异常值检测。

4.金融时间序列的哪一种类型具有明显的季节性特征？（）

A.股票价格

B.货币汇率

C.股息支付

D.通货膨胀率

答案：C

解析：股息支付通常具有明显的季节性特征，如季度股息支付。股票价格、货币汇率和通货膨胀率虽然受多种因素影响，但季节性特征不明显。

5.下列哪个模型属于非参数模型？（）

A.ARIMA模型

B.GARCH模型

C.波动率模型

D.线性回归模型

答案：D

解析：线性回归模型属于非参数模型，不依赖于特定的分布假设。ARIMA模型、GARCH模型和波动率模型通常基于特定的经济理论或统计分布。

6.金融时间序列分析中，哪个指标用于衡量模型的拟合优度？（）

A.R平方

B.MAE

C.ADF统计量

D.Ljung-BoxQ统计量

答案：A

解析：R平方（决定系数）用于衡量模型对数据的拟合优度，值越接近1表示模型拟合越好。MAE（平均绝对误差）用于衡量预测误差，ADF统计量用于检验序列平稳性，Ljung-BoxQ统计量用于检验自相关性。

7.金融时间序列的哪一种类型具有高度相关性？（）

A.股票价格

B.货币汇率

C.股息支付

D.通货膨胀率

答案：A

解析：股票价格在不同股票之间通常具有高度相关性，尤其是同行业或同市场的股票。货币汇率、股息支付和通货膨胀率的相关性相对较低。

8.下列哪个方法用于处理时间序列的线性趋势？（）

A.差分

B.对数转换

C.移动平均

D.指数平滑

答案：A

解析：差分方法通过计算相邻观测值的差值来消除线性趋势。对数转换适用于处理非线性和百分比变化，移动平均和指数平滑主要用于平滑序列。

9.金融时间序列分析中，哪个模型适用于处理条件异方差？（）

A.AR模型

B.MA模型

C.GARCH模型

D.ARIMA模型

答案：C

解析：GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）专门用于处理条件异方差问题，通过捕捉波动率的时变特性。AR模型、MA模型和ARIMA模型不适用于处理条件异方差。

10.下列哪个指标用于衡量时间序列的周期性特征？（）

A.自相关系数

B.偏度

C.峰度

D.季节性分解

答案：D

解析：季节性分解方法专门用于提取和衡量时间序列的周期性特征，如季度或年度周期。自相关系数、偏度和峰度是描述序列统计特性的指标。

11.金融时间序列分析中，哪个模型假设误差项服从正态分布？（）

A.AR模型

B.MA模型

C.ARIMA模型

D.GARCH模型

答案：C

解析：ARIMA模型假设误差项服从正态分布，这是其进行参数估计和假设检验的基础。AR模型和MA模型对误差项的正态性没有严格要求，GARCH模型假设误差项的条件方差服从某个分布，但不一定是正态分布。

12.在金融时间序列分析中，哪个方法用于检测序列的随机性？（）

A.自相关检验

B.平稳性检验

C.白噪声检验

D.异常值检测

答案：C

解析：白噪声检验（如Ljung-BoxQ检验）用于检测时间序列是否为白噪声，即是否具有随机性。自相关检验用于检测序列是否存在自相关性，平稳性检验用于检测序列是否平稳，异常值检测用于识别序列中的异常点。

13.金融时间序列的哪一种类型具有明显的周期性特征？（）

A.股票价格

B.货币汇率

C.股息支付

D.通货膨胀率

答案：D

解析：通货膨胀率通常具有明显的周期性特征，如年度或季度周期。股票价格、货币汇率和股息支付虽然受多种因素影响，但周期性特征相对不明显。

14.下列哪个模