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提问人：网友qsgamdc
发布时间：2022-01-06
[主观题]
如何根据自相关图和偏自相关图初步判断某个平稳AR（p)、MA（q)和ARMA（p，q)过程的具体阶数？
如何根据自相关图和偏自相关图初步判断某个平稳AR(p)、MA(q)和ARMA(p，q)过程的具体阶数？
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A.AR模型
B.MA模型
C.ARMA模型
D.ARIMA模型
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第3题
以下哪种说法错误（）。
A.AR模型中，时间序列的偏自相关系数截尾的阶数和模型的阶数是相同的
B.MA模型中，时间序列的自相关系数截尾的阶数和模型的阶数是相同的
C.ARMA模型中自相关系数截尾的阶数和模型的阶数是相同的
D.可以通过平稳时间序列的自相关图和偏自相关图的特点对其所满足的模型进行初步识别
第4题
残差平方相关图主要用于检验
A.任意指定的滞后阶数的均值和方差
B.特殊指定的滞后阶数的均值和方差
C.任意指定的滞后阶数的自相关系数和偏自相关系数
D.特殊指定的滞后阶数的自相关系数和偏自相关系数
第5题
如果某个时间序列数据经过1阶差分后变得平稳，并且该差分序列的自相关图1阶截尾，偏相关图拖尾， 则选用什么模型来拟合
A.ARIMA(0,1,1)
B.ARIMA(1,1,1)
C.ARIMA(1,1,0)
D.ARIMA(0,1,2)
第6题
如果在模型
中，随机扰动项违背了无自相关假定，则下列说法正确的是
中，随机扰动项违背了无自相关假定，则下列说法正确的是
A.最小二乘估计量 
是无偏的且非有效
B.最小二乘估计量 是有偏的且有效
C.最小二乘估计量 是无偏的且有效
D.最小二乘估计量 是有偏的但非有效
第7题
下表是1950年—1998年某地区居民购买理财产品的比例。根据该序列的自相关图以及偏自相关图，可以用下列哪个模型来进行拟合较为合适？（）。 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 83.5 63.1 71 76.3 70.5 80.5 73.6 75.2 69.1 71.4 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 73.6 78.8 84.4 84.1 83.3 83.1 81.6 81.4 84 82.9 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 83.5 83.2 82.2 83.2 83.5 83.8 84.5 84.8 83.9 83.9 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 81 82.2 82.7 82.3 80.9 80.3 81.3 81.6 83.4 88.2 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 89.6 90.1 88.2 87 87 88.3 87.8 84.7 80.2
A.AR (1)
B.MA (1)
C.ARMA (1,1)
D.ARMA (2,2)
![信号[图]，其中[图]。计算自相关函数[图]和功率谱密度函...信号，其中。计算自相关函数和功率谱密](http://static.jiandati.com/978c360-chaoxing2016-642752.png)
，其中![信号[图]，其中[图]。计算自相关函数[图]和功率谱密度函...信号，其中。计算自相关函数和功率谱密](http://static.jiandati.com/45892d0-chaoxing2016-642753.png)
。计算自相关函数![信号[图]，其中[图]。计算自相关函数[图]和功率谱密度函...信号，其中。计算自相关函数和功率谱密](https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/77478001-77481000/77478817/97734f6-chaoxing2016-642754.png)
和功率谱密度函数![信号[图]，其中[图]。计算自相关函数[图]和功率谱密度函...信号，其中。计算自相关函数和功率谱密](http://static.jiandati.com/e61ae85-chaoxing2016-642755.png)
。
与自相关函数
和均值
的关系为： _____
![已知信号[图]，计算其自相关函数、功率谱密度和功率。...已知信号，计算其自相关函数、功率谱密度和功](http://static.jiandati.com/5429a32-chaoxing2016-642737.png)
，计算其自相关函数、功率谱密度和功率。
