2025年經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)方法在金融市場(chǎng)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在金融市場(chǎng)分析中，時(shí)間序列分析方法最常用于哪種情況？A.分析股票價(jià)格的長(zhǎng)期趨勢(shì)B.檢測(cè)市場(chǎng)異常交易行為C.評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)暴露D.預(yù)測(cè)短期市場(chǎng)波動(dòng)2.當(dāng)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)時(shí)，哪一種統(tǒng)計(jì)模型最適合進(jìn)行擬合？A.ARIMA模型B.多元線性回歸模型C.穩(wěn)健回歸模型D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型3.在計(jì)算股票的貝塔系數(shù)時(shí)，通常使用的歷史數(shù)據(jù)長(zhǎng)度是多少？A.1個(gè)月B.6個(gè)月C.1年D.5年4.在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，VaR（風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）模型主要基于哪種統(tǒng)計(jì)假設(shè)？A.正態(tài)分布B.帕累托分布C.對(duì)數(shù)正態(tài)分布D.泊松分布5.在進(jìn)行金融時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)，常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法是什么？A.卡方檢驗(yàn)B.施瓦茨準(zhǔn)則C.D-W檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)6.在資產(chǎn)定價(jià)模型中，資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的核心假設(shè)是什么？A.市場(chǎng)是有效的B.投資者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡的C.資產(chǎn)收益率是正態(tài)分布的D.投資者可以無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利7.在金融數(shù)據(jù)分析中，哪種統(tǒng)計(jì)方法最適合處理非正態(tài)分布的金融數(shù)據(jù)？A.線性回歸B.對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換C.邏輯回歸D.逐步回歸8.在進(jìn)行市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)時(shí)，哪種統(tǒng)計(jì)方法常被用來(lái)測(cè)試價(jià)格是否迅速反映了所有可用的信息？A.ADF檢驗(yàn)B.游程檢驗(yàn)C.白噪聲檢驗(yàn)D.事件研究法9.在計(jì)算股票的波動(dòng)率時(shí)，通常使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.偏度D.峰度10.在金融時(shí)間序列分析中，ARIMA模型中的“AR”代表什么？A.自回歸B.移動(dòng)平均C.自相關(guān)D.異方差11.在進(jìn)行投資組合優(yōu)化時(shí)，馬科維茨模型的核心思想是什么？A.最小化投資組合的風(fēng)險(xiǎn)B.最大化投資組合的收益C.平衡投資組合的風(fēng)險(xiǎn)和收益D.最大化投資組合的夏普比率12.在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，壓力測(cè)試通常使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.歷史模擬法B.蒙特卡洛模擬法C.極值理論D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法13.在進(jìn)行金融時(shí)間序列的周期性分析時(shí)，哪種統(tǒng)計(jì)方法最適合？A.季節(jié)分解B.時(shí)間序列回歸C.狀態(tài)空間模型D.GARCH模型14.在計(jì)算金融衍生品的定價(jià)時(shí)，哪種統(tǒng)計(jì)模型常被使用？A.Black-Scholes模型B.蒙特卡洛模型C.Cox-Ross-Rubinstein模型D.以上都是15.在進(jìn)行金融數(shù)據(jù)的異常值檢測(cè)時(shí)，哪種統(tǒng)計(jì)方法最常用？A.Z檢驗(yàn)B.箱線圖C.Q-Q圖D.相關(guān)性分析16.在金融時(shí)間序列的預(yù)測(cè)中，哪種統(tǒng)計(jì)方法最適合處理非線性關(guān)系？A.線性回歸B.非線性回歸C.支持向量機(jī)D.決策樹(shù)17.在進(jìn)行資產(chǎn)定價(jià)時(shí)，哪種統(tǒng)計(jì)方法常被用來(lái)評(píng)估資產(chǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)？A.貝塔系數(shù)B.Alpha系數(shù)C.R-squaredD.偏度系數(shù)18.在金融數(shù)據(jù)分析中，哪種統(tǒng)計(jì)方法最適合處理多重共線性問(wèn)題？A.主成分分析B.逐步回歸C.嶺回歸D.LASSO回歸19.在進(jìn)行市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)分析時(shí)，哪種統(tǒng)計(jì)方法最適合檢測(cè)價(jià)格動(dòng)量的持續(xù)性？A.自回歸模型B.GARCH模型C.資料圖分析D.波動(dòng)率聚類20.在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，哪種統(tǒng)計(jì)方法常被用來(lái)評(píng)估投資組合的極端損失風(fēng)險(xiǎn)？A.歷史模擬法B.蒙特卡洛模擬法C.極值理論D.VaR模型二、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上相應(yīng)的位置。）1.簡(jiǎn)述時(shí)間序列分析在金融市場(chǎng)中的主要應(yīng)用場(chǎng)景。2.解釋什么是貝塔系數(shù)，并說(shuō)明其在投資組合管理中的作用。3.描述VaR模型的基本原理，并說(shuō)明其在風(fēng)險(xiǎn)管理中的局限性。4.說(shuō)明金融時(shí)間序列平穩(wěn)性的重要性，并列舉兩種常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法。5.解釋什么是資產(chǎn)定價(jià)模型，并簡(jiǎn)述資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的核心假設(shè)。在考場(chǎng)上，同學(xué)們都會(huì)緊張，我能感受到你們的心跳聲。但是別怕，這些題目都是我精心準(zhǔn)備的，只要你們平時(shí)認(rèn)真聽(tīng)講，好好復(fù)習(xí)，就沒(méi)有什么問(wèn)題的。現(xiàn)在，讓我們開(kāi)始吧！第一題，選擇題，很簡(jiǎn)單，選出正確的答案。第二題，還是選擇題，注意看題干，不要粗心。第三題，開(kāi)始有點(diǎn)難度了，但只要你們掌握了知識(shí)點(diǎn)，就一定能做對(duì)。第四題，繼續(xù)加油，你們是最棒的！第五題，第六題，慢慢來(lái)，不要急。第七題，第八題，第九題，第十題，都認(rèn)真審題，仔細(xì)思考。第十一題，第十二題，第十三題，第十四題，第十五題，保持冷靜，相信自己。第十六題，第十七題，第十八題，第十九題，第二十題，最后一道選擇題，堅(jiān)持住，就快結(jié)束了！接下來(lái)是簡(jiǎn)答題，每題四分，要簡(jiǎn)潔明了地回答問(wèn)題。第一題，時(shí)間序列分析的應(yīng)用場(chǎng)景。第二題，貝塔系數(shù)及其作用。第三題，VaR模型的原理和局限性。第四題，金融時(shí)間序列平穩(wěn)性的重要性及檢驗(yàn)方法。第五題，資產(chǎn)定價(jià)模型及CAPM的核心假設(shè)。好了，同學(xué)們，相信你們一定能考出好成績(jī)！加油！三、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上相應(yīng)的位置。）6.解釋什么是資產(chǎn)定價(jià)模型，并簡(jiǎn)述資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的核心假設(shè)。資產(chǎn)定價(jià)模型（AssetPricingModels,APMs）是一系列理論框架，用于解釋資產(chǎn)（如股票、債券等）的預(yù)期收益率是如何由其風(fēng)險(xiǎn)決定的。這些模型旨在建立資產(chǎn)收益與其所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)之間的定量關(guān)系。最著名的資產(chǎn)定價(jià)模型之一是資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM），它提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的框架來(lái)評(píng)估單個(gè)資產(chǎn)或投資組合的預(yù)期回報(bào)率。資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的核心假設(shè)包括：（1）投資者都追求在給定風(fēng)險(xiǎn)水平下的最大化預(yù)期效用，同時(shí)在給定預(yù)期效用水平下的最小化風(fēng)險(xiǎn)。（2）所有投資者都擁有相同的風(fēng)險(xiǎn)偏好，即他們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度相同。（3）投資者可以無(wú)成本地以無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率無(wú)限借貸。（4）所有投資者都可以無(wú)成本地獲得所有關(guān)于資產(chǎn)收益的信息。（5）市場(chǎng)是有效的，即所有資產(chǎn)的價(jià)格都能迅速反映所有可獲得的信息。（6）資產(chǎn)收益是正態(tài)分布的。（7）投資者可以構(gòu)建投資組合來(lái)分散非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此他們只關(guān)心系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。CAPM模型的基本公式是：\[E(R_i)=R_f+\beta_i(E(R_m)-R_f)\]其中：-\(E(R_i)\)是資產(chǎn)i的預(yù)期收益率。-\(R_f\)是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率。-\(\beta_i\)是資產(chǎn)i的貝塔系數(shù)，衡量資產(chǎn)i的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的大小。-\(E(R_m)\)是市場(chǎng)組合的預(yù)期收益率。-\((E(R_m)-R_f)\)是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，即投資者因承擔(dān)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)而要求的額外回報(bào)。CAPM模型提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的框架來(lái)評(píng)估資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)率，但它也受到了一些批評(píng)，例如其假設(shè)條件在現(xiàn)實(shí)世界中可能不成立。盡管如此，CAPM模型仍然是金融學(xué)和投資學(xué)中最重要的理論之一，它為理解資產(chǎn)定價(jià)和投資決策提供了基礎(chǔ)。7.描述VaR模型的基本原理，并說(shuō)明其在風(fēng)險(xiǎn)管理中的局限性。VaR（ValueatRisk），即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，是一種常用的金融風(fēng)險(xiǎn)管理工具，用于衡量投資組合在給定的時(shí)間范圍內(nèi)可能遭受的最大潛在損失。VaR模型的基本原理是統(tǒng)計(jì)假設(shè)和數(shù)值方法相結(jié)合，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)或模擬未來(lái)情景，估計(jì)投資組合在特定置信水平下的最大損失。VaR模型的基本原理包括：（1）選擇一個(gè)時(shí)間范圍：例如，一天、一周或一個(gè)月。（2）選擇一個(gè)置信水平：例如，95%或99%。這意味著在95%的情況下，投資組合的損失不會(huì)超過(guò)VaR值。（3）計(jì)算投資組合在選定時(shí)間范圍內(nèi)的收益分布。（4）根據(jù)收益分布，確定在選定置信水平下的最大損失值，即VaR值。VaR模型在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用非常廣泛，它可以幫助金融機(jī)構(gòu)和投資者了解投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以及滿足監(jiān)管要求。然而，VaR模型也存在一些局限性：（1）VaR只提供了最大損失的一個(gè)閾值，而沒(méi)有提供損失的分布情況。例如，一個(gè)95%的VaR值意味著在95%的情況下，損失不會(huì)超過(guò)該值，但在5%的情況下，損失可能超過(guò)該值，但沒(méi)有提供具體的損失范圍。（2）VaR模型假設(shè)收益分布是正態(tài)分布的，但在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中，收益分布往往是非正態(tài)的，可能存在“肥尾”現(xiàn)象，即極端損失的發(fā)生概率高于正態(tài)分布預(yù)測(cè)的。（3）VaR模型沒(méi)有考慮投資組合的動(dòng)態(tài)變化，即它假設(shè)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平在選定時(shí)間范圍內(nèi)是固定的，但在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平可能會(huì)隨著市場(chǎng)條件的變化而變化。（4）VaR模型沒(méi)有考慮極端事件的影響，即它假設(shè)極端事件的發(fā)生概率非常低，但在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中，極端事件可能會(huì)對(duì)投資組合造成巨大的損失。（5）VaR模型沒(méi)有考慮投資組合的correlations，即它假設(shè)投資組合中的資產(chǎn)之間是獨(dú)立的，但在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中，資產(chǎn)之間可能存在correlations，這可能會(huì)影響投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)水平。盡管存在這些局限性，VaR模型仍然是金融風(fēng)險(xiǎn)管理中最重要的工具之一，它為金融機(jī)構(gòu)和投資者提供了一個(gè)簡(jiǎn)單、直觀的方式來(lái)衡量和管理風(fēng)險(xiǎn)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，投資者和金融機(jī)構(gòu)需要結(jié)合其他風(fēng)險(xiǎn)管理工具和方法，以更全面地了解和管理投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.A解析：時(shí)間序列分析方法通過(guò)分析數(shù)據(jù)點(diǎn)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，非常適合用于捕捉股票價(jià)格的長(zhǎng)期走勢(shì)，如增長(zhǎng)、衰退或周期性波動(dòng)。2.A解析：ARIMA模型（自回歸積分移動(dòng)平均模型）特別適用于具有明顯季節(jié)性波動(dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，能夠有效捕捉和預(yù)測(cè)季節(jié)性模式。3.C解析：計(jì)算股票的貝塔系數(shù)時(shí)，通常使用1年的歷史數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@一時(shí)間段足夠長(zhǎng)，可以反映股票與市場(chǎng)的關(guān)系，但又不過(guò)于漫長(zhǎng)而失去時(shí)效性。4.A解析：VaR模型基于金融資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的假設(shè)，通過(guò)計(jì)算在特定置信水平下的最大可能損失，因此其核心假設(shè)是正態(tài)分布。5.C解析：在進(jìn)行金融時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)，D-W檢驗(yàn)（Durbin-Watsontest）是最常用的方法之一，用于檢測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否存在自相關(guān)性，從而判斷其是否平穩(wěn)。6.B解析：資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的核心假設(shè)是投資者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡的，他們會(huì)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的大小來(lái)要求相應(yīng)的回報(bào)率，以補(bǔ)償承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。7.B解析：對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換是一種常用的方法，可以將非正態(tài)分布的金融數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為近似正態(tài)分布，從而更適合使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析。8.B解析：游程檢驗(yàn)（Runtest）是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，常用于檢測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中是否存在某種模式或趨勢(shì)，以判斷市場(chǎng)是否有效。9.A解析：計(jì)算股票的波動(dòng)率時(shí)，通常使用標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量?jī)r(jià)格變動(dòng)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，波動(dòng)率越高，風(fēng)險(xiǎn)也越大。10.A解析：在金融時(shí)間序列分析中，ARIMA模型中的“AR”代表自回歸（Autoregressive），它表示模型中當(dāng)前值與過(guò)去值之間的相關(guān)性。11.C解析：馬科維茨模型的核心思想是平衡投資組合的風(fēng)險(xiǎn)和收益，通過(guò)優(yōu)化資產(chǎn)配置，使得在給定風(fēng)險(xiǎn)水平下獲得最大收益，或在給定收益水平下承擔(dān)最小風(fēng)險(xiǎn)。12.B解析：蒙特卡洛模擬法通過(guò)隨機(jī)抽樣生成大量的可能情景，然后評(píng)估投資組合在這些情景下的表現(xiàn)，非常適合進(jìn)行壓力測(cè)試，模擬極端市場(chǎng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)。13.A解析：季節(jié)分解（SeasonalDecomposition）是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)性成分，非常適合處理具有明顯季節(jié)性波動(dòng)的金融數(shù)據(jù)。14.D解析：在計(jì)算金融衍生品的定價(jià)時(shí)，多種統(tǒng)計(jì)模型都被使用，包括Black-Scholes模型、蒙特卡洛模型和Cox-Ross-Rubinstein模型等，具體選擇取決于衍生品的特性和市場(chǎng)條件。15.B解析：箱線圖（BoxPlot）是一種圖形化的統(tǒng)計(jì)方法，可以直觀地顯示數(shù)據(jù)中的異常值，非常適合用于金融數(shù)據(jù)的異常值檢測(cè)。16.C解析：支持向量機(jī)（SupportVectorMachine,SVM）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠處理非線性關(guān)系，非常適合用于金融時(shí)間序列的預(yù)測(cè)，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)存在復(fù)雜的非線性模式時(shí)。17.A解析：貝塔系數(shù)（BetaCoefficient）是資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）中的關(guān)鍵參數(shù)，用于衡量資產(chǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，即資產(chǎn)收益率對(duì)市場(chǎng)收益率變動(dòng)的敏感程度。18.C解析：嶺回歸（RidgeRegression）是一種正則化方法，通過(guò)引入L2正則化項(xiàng)來(lái)懲罰過(guò)大的系數(shù)值，從而緩解多重共線性問(wèn)題，提高模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力。19.C解析：資料圖分析（TimeSeriesAnalysisofFinancialData）是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于分析金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和季節(jié)性成分，非常適合檢測(cè)價(jià)格動(dòng)量的持續(xù)性。20.C解析：極值理論（ExtremeValueTheory,EVT）是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于分析極端事件的發(fā)生概率和潛在影響，非常適合用于評(píng)估投資組合的極端損失風(fēng)險(xiǎn)，如VaR模型無(wú)法捕捉的“肥尾”風(fēng)險(xiǎn)。二、簡(jiǎn)答題答案及解析1.時(shí)間序列分析在金融市場(chǎng)中的主要應(yīng)用場(chǎng)景包括：預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)、分析市場(chǎng)趨勢(shì)和周期性波動(dòng)、評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)和收益、檢測(cè)市場(chǎng)異常交易行為、優(yōu)化投資策略等。時(shí)間序列分析通過(guò)捕捉數(shù)據(jù)點(diǎn)隨時(shí)間的變化規(guī)律，幫助投資者和金融機(jī)構(gòu)更好地理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，做出更明智的投資決策。2.貝塔系數(shù)是資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）中的一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，用于衡量資產(chǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。貝塔系數(shù)表示資產(chǎn)收益率對(duì)市場(chǎng)收益率變動(dòng)的敏感程度，貝塔系數(shù)大于1表示資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)高于市場(chǎng)平均水平，貝塔系數(shù)小于1表示資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)低于市場(chǎng)平均水平，貝塔系數(shù)等于1表示資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)平均水平相同。在投資組合管理中，貝塔系數(shù)可以幫助投資者了解資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)水平，從而進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)配置。3.VaR模型的基本原理是通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)或模擬未來(lái)情景，估計(jì)投資組合在特定的時(shí)間范圍內(nèi)可能遭受的最大潛在損失。VaR模型基于金融資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的假設(shè)，通過(guò)計(jì)算在特定置信水平下的最大可能損失，幫助金融機(jī)構(gòu)和投資者了解投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以及滿足監(jiān)管要求。然而，VaR模型存在一些局限性，如它只提供了最大損失的一個(gè)閾值，而沒(méi)有提供損失的分布情況；它假設(shè)收益分布是正態(tài)分布的，但在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中，收益分布往往是非正態(tài)的；它沒(méi)有考慮投資組合的動(dòng)態(tài)變化和極端事件的影響；它也沒(méi)有考慮投資組合的correlations，即資產(chǎn)之間可能存在的相關(guān)性，這可能會(huì)影響投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)水平。4.金融時(shí)間序列平穩(wěn)性的重要性在于，平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有穩(wěn)定的統(tǒng)計(jì)特性，其均值、方差和自相關(guān)性等參數(shù)不隨時(shí)間變化，這使得統(tǒng)計(jì)模型和分析方法更加可靠和有效。如果時(shí)間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，可能會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)不準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)結(jié)果不可靠，甚至導(dǎo)致投資決策失誤。因此，在進(jìn)行金融時(shí)間序列分析之前，通常需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)滿足模型假設(shè)。常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法包括ADF檢驗(yàn)（AugmentedDickey-Fullertest）和KPSS檢驗(yàn)（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shintest）等。ADF檢驗(yàn)通過(guò)檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的單位根來(lái)判斷其是否平穩(wěn)，而KPSS檢驗(yàn)則通過(guò)檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的水平趨勢(shì)來(lái)判斷其是否平穩(wěn)。通過(guò)這些檢驗(yàn)方法，可以判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否滿足平穩(wěn)性假