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统计基础知识第五章时间序列分析习题及答案

姓名：__________考号：__________

题号

一

二

三

四

五

总分

评分

一、单选题(共10题)

1.时间序列数据的自相关性是指什么？()

A.时间序列数据自身的相关性

B.时间序列数据与其他变量之间的相关性

C.时间序列数据对未来值的预测能力

D.时间序列数据的历史趋势

2.下列哪个不是时间序列分析中的平稳时间序列？()

A.白噪声时间序列

B.线性趋势时间序列

C.季节性时间序列

D.非季节性时间序列

3.时间序列分析中，ARIMA模型中的“AR”代表什么？()

A.自回归

B.移动平均

C.自回归移动平均

D.自回归差分移动平均

4.在时间序列分析中，以下哪个是常用的季节性分解方法？()

A.指数平滑法

B.振幅调整法

C.季节性分解法

D.差分法

5.时间序列分析中，以下哪个指标用于衡量时间序列的波动性？()

A.平均值

B.中位数

C.标准差

D.离散系数

6.时间序列分析中，以下哪个是时间序列预测的常用方法？()

A.线性回归

B.决策树

C.支持向量机

D.ARIMA模型

7.时间序列分析中，以下哪个是时间序列的长期趋势？()

A.季节性波动

B.短期波动

C.长期趋势

D.随机波动

8.时间序列分析中，以下哪个是时间序列的周期性波动？()

A.季节性波动

B.短期波动

C.长期趋势

D.随机波动

9.时间序列分析中，以下哪个是时间序列的随机波动？()

A.季节性波动

B.短期波动

C.长期趋势

D.随机波动

10.时间序列分析中，以下哪个是时间序列的短期波动？()

A.季节性波动

B.短期波动

C.长期趋势

D.随机波动

二、多选题(共5题)

11.时间序列分析中，平稳时间序列应具备哪些特征？()

A.方差有限

B.均值不变

C.协方差函数与时间无关

D.随机游走

12.在时间序列的分解中，以下哪些方法是常用的？()

A.线性趋势分解

B.季节性分解

C.非季节性分解

D.指数平滑分解

13.时间序列分析中，以下哪些是自回归模型（AR）的参数？()

A.AR系数

B.移动平均系数

C.自相关系数

D.随机误差项

14.时间序列分析中，以下哪些因素可能导致时间序列数据出现自相关性？()

A.季节性因素

B.随机误差

C.模型设定不当

D.长期趋势

15.时间序列分析中，以下哪些模型可以用于时间序列预测？()

A.AR模型

B.MA模型

C.ARMA模型

D.ARIMA模型

三、填空题(共5题)

16.时间序列分析的目的是为了预测未来的趋势，其中对时间序列数据进行平滑处理的方法称为__。

17.时间序列分析中，一个平稳的时间序列应该满足的条件包括：均值、方差和自协方差函数都只依赖于__。

18.在时间序列分析中，如果时间序列数据的自相关系数在滞后1期和滞后2期时显著，而在滞后3期及以上时不再显著，则该时间序列可能是__。

19.时间序列分析中的ARIMA模型由三个参数组成，分别是p、d和q，其中p代表__。

20.时间序列分析中，对于具有明显季节性波动的时间序列数据，通常采用的分解方法是__。

四、判断题(共5题)

21.时间序列分析中的自回归模型（AR）仅考虑了时间序列的过去值对当前值的影响。()

A.正确B.错误

22.平稳时间序列的均值和方差在任何时间点都应该保持不变。()

A.正确B.错误

23.时间序列分析中的季节性分解法只能用于处理具有季节性波动的时间序列数据。()

A.正确B.错误

24.时间序列分析中的ARIMA模型可以同时考虑自回归和移动平均效应。()

A.正确B.错误

25.时间序列分析中的指数平滑法可以有效地预测未来值，但它不适用于非平稳时间序列。()

A.正确B.错误

五、简单题(共5题)

26.请简述时间序列分析中平稳时间序列和非平稳时间序列的区别。

27.时间序列分析中，什么是自回归模型（AR）？它有哪些基本假设？

28.请解释时间序列分析中季节性分解的步骤。

29.在ARIMA模型中，为什么需要进行差分处理？

30.请说明时间序列分析在金融市场中的应用。

统计基础知识第五章时间序列分析习题及答案

一、单选