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時間序列分析 教案測試2 解答 (第三、四章)1. 設為一時間序列,且, 則? 。解:根據(jù)k步差分和p階差分與延遲算子之間的關系,得。2. 已知AR(1)模型為:。求: 。解:(1) 由平穩(wěn)序列 或 P. 47(2) 即 = P.49(3) AR(1)模型 P. 50(4) AR(1)模型偏自相關系數(shù)截尾: P. 54-55。3. 分別用特征根判別法和平穩(wěn)域判別法檢驗下列四個AR模型的平穩(wěn)性。(1) (2) (3) (4) 其中,均為服從標準正態(tài)分布的白噪聲序列。解:AR(p)模型平穩(wěn)性的特征根判別法要求所有特征根絕對值小于1;AR(1)模型平穩(wěn)性的平穩(wěn)域判別法要求,AR(2)模型平穩(wěn)性的平穩(wěn)域判別法要求:。(1) 特征根判別法:平穩(wěn);,平穩(wěn)域判別法:平穩(wěn);(2) 特征根判別法:非平穩(wěn);,平穩(wěn)域判別法:非平穩(wěn);(3) 特征方程為: 由特征根判別法:平穩(wěn);,平穩(wěn)域判別法:平穩(wěn);(4) 特征方程為: 由特征根判別法:非平穩(wěn);,平穩(wěn)域判別法:非平穩(wěn)。P464. 求平穩(wěn)AR(2)模型:的自協(xié)方差函數(shù), 自相關系數(shù) 。解:(1) 平穩(wěn)AR(2)模型的自協(xié)方差函數(shù)遞推公式為 將 代入上式,得 (2)平穩(wěn)AR(2)模型的自相關系數(shù)遞推公式為 P. 505. 給出下列平穩(wěn)AR模型的偏自相關系數(shù)。 (1) (2)其中解:(1) 平穩(wěn)AR(1)模型的偏自相關系數(shù): (2) 平穩(wěn)AR(2)模型的偏自相關系數(shù): P. 556. 已知MA(2)模型為:。 求:。解:(1) 由平穩(wěn)序列 P. 56(2) P.56(3) MA(2)模型自相關系數(shù)(q階截尾): P. 577. 已知ARMA(1,1)模型為:,試著推導給出它的傳遞形式與逆轉形式。解:(1)ARMA(1,1)模型的傳遞形式: 代入 ,得(2)ARMA(1,1)模型的逆轉形式: 代入 ,得 P. 648. 給出AR(p)序列預測的公式,及其在正態(tài)假定下置信水平是的置信區(qū)間。解:(1)AR(p)序列預測的公式: 式中 : (2)AR(p)序列預測的置信水平是的置信區(qū)間: P 879. 簡述非平穩(wěn)序列確定性分析的主要思想和方法。解:非平穩(wěn)序列確定性分析的主要思想是根據(jù)Cramer分解定理: 任何一個時間序列都可以分解為兩部分的疊加:其中一部分是由多項式?jīng)Q定的確定性趨勢成分,另一部分是平穩(wěn)的零均值誤差成分。傳統(tǒng)的確定性因素分解歸納為四大類因素:長期趨勢、循環(huán)波動、季節(jié)性變化和隨機波動;但是,由于實際分析時發(fā)現(xiàn),沒有固定周期的循環(huán)波動與長期趨勢的影響很難嚴格分解開,而有固定周期的循環(huán)波動和季節(jié)性變化又很難嚴格分解開,所以現(xiàn)在通常把確定性因素分解歸納為三大類因素的綜合影響:長期趨勢波動、季節(jié)性變化和隨機波動,此外可以考慮交易日因素。主要分析方法有:(1)趨勢分析,a)趨勢擬合法:即利用線性或非線性模型擬合趨勢;b)平滑法:即利用移動平均法、指數(shù)平滑法來作預測。(2)季節(jié)效應分析,即構造季節(jié)指數(shù),消除季節(jié)影響或進行季節(jié)預測。(3)綜合分析,即利用加法、乘法和混合模型

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