2025年統(tǒng)計學期末考試題庫——統(tǒng)計軟件EViews時間序列預測與建模試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題要求：從下列選項中選出最符合題意的答案。1.以下哪個選項不屬于EViews時間序列分析的基本步驟？A.數據的采集與整理B.時間序列圖形分析C.模型識別D.邏輯推理與驗證2.在EViews中，使用哪個命令來繪制時間序列的圖形？A.GGRAPHB.GSERIEC.GPLOTD.GCHART3.以下哪個模型是EViews中常用的季節(jié)性模型？A.ARIMAB.VARC.VARMAXD.STL4.在EViews中，如何進行時間序列的平穩(wěn)性檢驗？A.使用“ADF”命令B.使用“KPSS”命令C.使用“Ljung-Box”檢驗D.使用“Breusch-Godfrey”檢驗5.在EViews中，以下哪個命令可以用來進行單位根檢驗？A.ADFB.KPSSC.Ljung-BoxD.Breusch-Godfrey二、簡答題要求：簡述EViews中如何進行時間序列數據的平穩(wěn)性檢驗。1.首先使用“ADF”命令，對時間序列數據進行單位根檢驗。2.在ADF檢驗中，查看檢驗統(tǒng)計量的值，如果統(tǒng)計量小于顯著性水平下的臨界值，則拒絕原假設，認為時間序列數據是平穩(wěn)的；否則，接受原假設，認為時間序列數據是非平穩(wěn)的。3.如果時間序列數據是非平穩(wěn)的，需要進行差分處理，使其變?yōu)槠椒€(wěn)的時間序列數據。4.再次使用“ADF”命令進行單位根檢驗，重復步驟2，判斷差分后的時間序列數據是否為平穩(wěn)的。5.如果差分后的時間序列數據仍然是非平穩(wěn)的，可以考慮使用其他方法，如趨勢平穩(wěn)性檢驗等，進一步分析時間序列數據的平穩(wěn)性。三、案例分析題要求：根據以下案例，運用EViews進行時間序列預測建模，并解釋模型的選擇和結果。案例：某城市近五年的年人均可支配收入數據如下（單位：元）：25000，26000，26500，27000，27500。請使用EViews軟件，建立合適的時間序列模型，預測未來一年的年人均可支配收入。四、編程題要求：在EViews中編寫代碼，實現以下功能：1.創(chuàng)建一個包含100個觀測值的時間序列數據，假設為正態(tài)分布，均值為0，標準差為1。2.對該時間序列數據進行自相關和偏自相關分析。3.使用AIC準則選擇一個合適的自回歸模型（AR模型）。4.對所選模型進行參數估計，并輸出模型結果。五、論述題要求：論述在時間序列預測中，選擇合適的模型參數的重要性以及如何進行參數選擇。1.解釋為什么選擇合適的模型參數對于時間序列預測至關重要。2.描述在EViews中如何使用信息準則（如AIC和BIC）來選擇合適的模型參數。3.討論在實際應用中，如何根據預測準確性和模型復雜度來平衡模型參數的選擇。本次試卷答案如下：一、選擇題1.答案：D.邏輯推理與驗證解析：時間序列分析的基本步驟包括數據的采集與整理、時間序列圖形分析、模型識別、模型估計、模型診斷和模型驗證。邏輯推理與驗證并不是時間序列分析的基本步驟。2.答案：B.GSERIE解析：在EViews中，使用GSERIE命令可以繪制時間序列的圖形，展示數據的時間序列走勢。3.答案：D.STL解析：STL（Seasonal-TrenddecompositionusingLoess）模型是EViews中用于季節(jié)性分解的一種模型，它可以將時間序列分解為趨勢、季節(jié)性和殘差三個部分。4.答案：A.ADF解析：在EViews中，使用ADF（AugmentedDickey-Fuller）命令可以進行時間序列的平穩(wěn)性檢驗，判斷數據是否具有單位根。5.答案：A.ADF解析：在EViews中，ADF命令用于進行單位根檢驗，以判斷時間序列數據是否為平穩(wěn)的。其他選項雖然也是統(tǒng)計檢驗方法，但不是專門用于單位根檢驗的。二、簡答題1.答案：-首先使用“ADF”命令，對時間序列數據進行單位根檢驗。-在ADF檢驗中，查看檢驗統(tǒng)計量的值，如果統(tǒng)計量小于顯著性水平下的臨界值，則拒絕原假設，認為時間序列數據是平穩(wěn)的；否則，接受原假設，認為時間序列數據是非平穩(wěn)的。-如果時間序列數據是非平穩(wěn)的，需要進行差分處理，使其變?yōu)槠椒€(wěn)的時間序列數據。-再次使用“ADF”命令進行單位根檢驗，重復上述步驟，判斷差分后的時間序列數據是否為平穩(wěn)的。-如果差分后的時間序列數據仍然是非平穩(wěn)的，可以考慮使用其他方法，如趨勢平穩(wěn)性檢驗等，進一步分析時間序列數據的平穩(wěn)性。三、案例分析題1.答案：-使用EViews軟件，建立ARIMA模型，選擇合適的AR、I（差分）和MA（移動平均）參數。-對模型進行參數估計，得到模型結果。-根據模型結果，預測未來一年的年人均可支配收入。四、編程題1.答案：-創(chuàng)建時間序列數據：```genseries=rnorm(100,0,1)```-進行自相關和偏自相關分析：```acfseries,lags(20)pacfseries,lags(20)```-使用AIC準則選擇AR模型：```arimaseries,aic```-對所選模型進行參數估計，輸出模型結果。五、論述題1.答案：-選擇合適的模型參數對于時間序列預測至關重要