人大版应用时间序列分析(第5版)习题答案.docx

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第一章习题答案

略

第二章习题答案

2.1

SAS命令

dataa;

inputx@@;

t=_n_;

cards;

1234567891011121314151617181920

;

procarimadata=a;

identifyvar=xnlag=12;

run;

答案：

（1）不平稳，有典型线性趋势

（2）1-6阶自相关系数如下

（3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

SAS命令

dataa;

inputco2@@;

time=intnx（'month','01jan1975'd,_n_-1）;

cards;

330.45330.97331.64332.87333.61333.55

331.90330.05328.58328.31329.41330.63

331.63332.46333.36334.45334.82334.32

333.05330.87329.24328.87330.18331.50

332.81333.23334.55335.82336.44335.99

334.65332.41331.32330.73332.05333.53

334.66335.07336.33337.39337.65337.57

336.25334.39332.44332.25333.59334.76

335.89336.44337.63338.54339.06338.95

337.41335.71333.68333.69335.05336.53

337.81338.16339.88340.57341.19340.87

339.25337.19335.49336.63337.74338.36

;

procarimadata=a;

identifyvar=co2nlag=24;

run;

答案：

（1）不平稳

（2）延迟1-24阶自相关系数

（3）自相关图呈现典型的长期趋势与周期并存的特征

2.3

SAS命令

dataa;

inputrain@@;

time=intnx（'month','01jan1945'd,_n_-1）;

formattimeyymon7.;

cards;

69.380.040.974.984.6101.1225.095.3100.648.3144.528.3

38.452.368.637.1148.6218.7131.6112.881.831.047.570.1

96.861.555.6171.7220.5119.463.2181.673.964.8166.948.0

137.780.5105.289.9174.8124.086.4136.9131.535.3112.343.0

160.897.080.562.5158.27.6165.9106.792.263.226.277.0

52.3105.4144.349.5116.154.1148.6159.385.367.3112.859.4

;

procarimadata=a;

identifyvar=rainnlag=24stationarity=（adf）;

run;

答案：

（1）1-24阶自相关系数

（2）平稳序列

（3）非白噪声序列

2.4

计算该序列各阶延迟的Q统计量及相应P值。

由于延迟1-12阶Q统计量的P值均显著大于0.05，所以该序列为纯随机序列。

2.5

SAS命令

dataa;

inputx@@;

cards;

1531872342123002212011751231048578

1341752432272982562371651241068774

145203189214295220231174119856775

117178149178248202162135120969063

;

procarimadata=a;

identifyvar=x;

run;

答案

（1）绘制时序图与自相关图

（2）序列时序图显示出典型的周期特征，该序列非平稳

（3）该序列为非白噪声序列

2.6

SAS命令

dataa;

inputx@@;

cards;

101510101210771014817

141839111061214102529

333312191619191234153629

2621171913202412614612

9111712814141258103

16887126108105

;

procarimadata=a;

identifyvar=xstationarity=（adf）;

identifyvar=x

（1）stationarity=（adf）;

run;

答案

（1）如果是进行平稳性图识别，该序列自相关图呈现一定的趋势序列特征，可以视为非平稳非白噪声序列。

如果通过adf检验进行序列平稳性识别，该序列带漂移项的0阶滞后P值小于0.05，可以视为平稳非白噪声序列

（2）差分后序列为平稳非白噪声序列

2.7

SAS命令

dataa;

inputyearmortality;

cards;

19150.52