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C、R?1?2RSSESSESS22 D、R?1? E、R? TSSTSSESS?RSS答：BCE
三、名词解释 2、可决系数
答：衡量自变量与因变量关系密切程度的指标。 四、简答题
1、经典线性回归模型的假定有哪些？
答：经典线性回归模型的假定有以下五点： ①?i是一个随机变量；
②?i的均值为零，即E??i??0；
③在每一个时期中，?i的方差为常量，即D??i???2； ④各个?i相互独立； ⑤?i与自变量无关；
五、计算题
1、某工厂生产某电器产品的产量（万件）（x）与单位成本（元）（y）的资料如下：n=6，
?x?21，?x2?79，?y?426，?y2?30268，?xy?1487 ；
试计算：（1）分析产量与单位成本是否存在线性相关，如存在，相关程度如何？ （2）拟合适当的回归方程，并评价拟合优度如何？
（3）预测产量为6万件时，其单位成本置信度为95%的特定值的置信区间。 答：（1）r??0.36
??73.56?0.73x，R?0.1296 （2）y （3）（60.51，77.85）
2第四章 时间序列分解法和趋势外推法
一、单项选择题
4、（）是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。
A、长期趋势因素 B、季节变动因素 C、周期变动因素 D、不规则变动因素 答：D
二、多项选择题
2、时间序列分解较常用的模型有： A、加法模型 B、乘法模型
C、多项式模型 D、指数模型 E、直线模型 答：AB
三、名词解释
1、不规则变动因素
答：不规则变动又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。 四、简答题
1、影响经济时间序列变化有哪四个因素？试分别说明之。
答：经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变动和不规则变动这四个因素的影响。其中： （一） 长期趋势因素（T）
长期趋势因素（T）反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向，它可以在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势。 （二） 季节变动因素（S）
季节变动因素（S）是经济现象受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动。 （三） 周期变动因素（C）
周期变动因素也称循环变动因素，它是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动。 （四） 不规则变动因素（I）
不规则变动又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。
五、计算题
1、运用差分法确定以下数据适合的模型类型： 时序（t) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 689.38 717.14 747.29 776.29 806.75 834.93 863.21 892.98 921.5 950.77 解：对时序数据进行一次差分处理 时序（t) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 yt 689.38 717.14 747.29 776.29 806.75 834.93 863.21 892.98 921.5 950.77 yt? － 27.76 30.15 29 30.46 28.18 28.28 29.77 28.52 29.27 从以上的时序数据一阶差分yt?可以看出，序列在一阶差分后基本平稳，yt?在28左右波动。符合一次线性模型的差分特性。因此该时序数据适合用一次线性模型拟合。
第五章 时间序列平滑预测法
一、单项选择题
4、温特线性和季节性指数平滑法包括的平滑参数个数（）
A、1个 B、2个 C、3个 D、4个 答：C
二、多项选择题
2、序列有线性趋势时，可选择的预测法有（）
A、布朗单一参数线性指数平滑法 B、霍尔特双参数线性指数平滑法 C、温特线性和季节性指数平滑法 D、布朗二次多项式指数平滑法 E、布朗三次指数平滑法 答：ABE
三、名词解释
1、一次移动平均法
答：收集一组观察值，计算这组观察值的均值，利用这一均值作为下一期的预测值。 四、简答题
1、一次指数平滑法与一次移动平滑法相比，其优点是什么
答：移动平均法的两个主要限制：①计算移动平均必须具有N个过去观察值，当需要预测大量的数值时，就必须存储大量数据；②N个过去观察值中每一个权数都相等，而早于（t-N+1）期的观察值的权数等于0，而实际上往往是最新观察值包含更多信息，应具有更大权重。
而一次指数平滑法是一种加权预测。它既不需要存储全部历史数据，也不需要存储一组数据，从而可以大大减少数据存储问题，甚至有时只需一个最新观察值、最新预测值和α值，就可以进行预测。
第六章 自适应过滤法
一、单项选择题
2、在模型的（）向一最小值收敛时就取得了最优权重。
A、残差e B、R C、一个循环的均方误差MSE D、显著性F值 答：B
二、多项选择题
2、 选择阶数的原则有：
A、不存在季节时P=2，或者P=3
B、存在季节性时，P取季节因素的周期长度 C、P可以按照主观意愿随意确定 D、P在任何情况下都取P=2 E、P=3是最优阶数 答：AB
三、名词解释 1、自适应过滤法
答：从自回归系数的一组初始估计值开始利用公式??i??i?2ket?1Yt?i?1逐次迭代，不断调整，以实现自回归系数的最优化。 四、简答题
1、自适应法的重要特点是什么？优点有哪些？
答：自适应过滤法的重要特点是它能把自回归方程中的系数调整成为新的为我们所需要的值。他的优点是：
（1）简单易行，可采用标准程序上机运算。
2（2）适用于数据点较少的情况。 （3）约束条件较少
（4）具有自适应性，他能自动调整回归系数，是一个可变系数的数据模型。 五、计算题
1、以下是某个时间序列数据，请确定合适的阶数，并用自适应法计算最优的自回归系数。 时间t 1 2 3 4 5 6 7 P=2 0.63 0.47 解：
（1）P=2
时间序列 1.46 2.3 1.53 1.93 2.52 2.86 3.53 时间t 8 9 10 11 12 13 14 时间序列 4.24 3.42 3.75 3.04 4.74 5.87 6.6 时间t 15 16 17 18 19 20 时间序列 6.55 6.83 6.43 7.33 7.68 9.94 （2）?1?0.63，?2?0.47
第七章 平稳时间序列预测法
一、单项选择题
3、移动平均模型MA(q)的平稳条件是（）
A、滞后算子多项式??B??1??1B?...??pB的根均在单位圆外
pB、任何条件下都平稳 C、视具体情况而定 D、??B??0的根小于1
答：B
二、选择题
3、Box-Jenkins方法（）
A、是一种理论较为完善的统计预测方法 B、 为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识
别、估计和诊断的系统方法 C、 使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法， D、 具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 E、 其应用前提是时间序列是平稳的
答：ABCDE 三、名词解释 1、宽平稳
答：宽平稳时间序列的定义：设时间序列?yt?，对于任意的t,k和m，满足：
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