金融时间序列分析复习资料..doc

一、单项选择题（每题2分，共20分） P61关于严平稳与（宽）平稳的关系； 弱平稳的定义：对于随机时间序列yt，如果其期望值、方差以及自协方差均不随时间t的变化而变化，则称yt为弱平稳随机变量，即yt必须满足以下条件： 对于所有时间t，有 E（yt）=μ为不变的常数； Var（yt）=σ2为不变的常数； γj=E[yt-μ][yt-j-μ]，j=0，±1，,2，… （j为相隔的阶数） （μ=0，cov（yt，yt-j）=0，Var（yt）=σ2时为白噪音过程，常用的平稳过程。） 从以上定义可以看到，凡是弱平稳变量，都会有一个恒定不变的均值和方差，并且自协方差只与yt和yt-j之间的之后期数j有关，而与时间t没有任何关系。 严平稳过程的定义：如果对于任何j1,，j2，...,jk,随机变量的集合（yt，yt+j1,，yt+j2，…，yt+jk）只依赖于不同期之间的间隔距离（j1，j2，…，jk），而不依赖于时间t，那么这样的集合称为严格平稳过程或简称为严平稳过程，对应的随机变量称为严平稳随机变量。 P46 的阶差分是；△ｋXt=△ ｋ-1Xt-△ ｋ-1Xt-1，△ 表示差分符号。 滞后算子；P54对于AR： Lpyt=yt-p，对于MA：Lｐεt=εt-ｐ AR（p）模型即自回归部分的特征根—平稳性；确定好差分方程的阶数，则其特征方程为：λp-α1λp-1-α2λp-2-…-αp=0，若所有的特征根的│λ│1则平稳 补充：逆特征方程为：1-α1ｚ1-α2ｚ2-…-αpｚp=0，若所有的逆特征根│ｚ│1，则平稳。注意：特征根和逆特征方程的根互为倒数。 如：p57作业3： yt=1.2yt-1-0.2yt-2+εt，为二阶差分，其特征方程为：λ2-1.2λ+0.2=0，解得λ1=1，λ2=0.2，由于λ1=1，所以不平稳。 MA(q)模型，则移动平均部分的特征根----可逆性；p88 所谓可逆性，就是指将MA过程转化成对应的AR过程 MA可逆的条件是其逆特征方程的根全部落在单位圆外， 即1+θ1ｚ1+θ2ｚ2+…+θpｚp=0，│ｚ│1， 此题q为2，逆特征方程为：1-1.1ｚ+0.24ｚ2=0， 解得：Z= 关于AR（p）模型与MA（q）的拖尾与截尾---建模观察相关图定阶；如表所示： AR（p） MA（q） ARMA（p，q） ACF 拖尾 q期后截尾 拖尾 PACF P期后截尾 拖尾 拖尾 若一序列满足ARIMA( p, d, q)模型(d 0) , 则此序列平稳吗？ 答：平稳，因为ARIMA( p, d, q)模型表表示经过d次差分后的序列，其必定是平稳时间序列。 二、填空题（每题2分，共20分）。 平稳时间序列的特点：平稳时间序列的特征方程的单位根的绝对值都小于1,逆特征方程的根的绝对值都大于1。 E（yt）=μ为不变的常数； Var（yt）=σ2为不变的常数； γj=E[yt-μ][yt-j-μ]，j=0，±1，,2，… （j为相隔的阶数） ARMA 所对应的AR特征方程为？其MA逆特征方程为？ 对于自回归移动平均过程ARMA（p，q）：yt=c+α1 yt-1 +α2 yt-2+…+αp yt-p+εt+θ1εt+θ2εt-2+…+θqεt-q，其对应的AR的特征方程为：λp-α1λp-1-α2λp-2-…-αp=0，MA的逆特征方程为：1+θ1ｚ1+θ2ｚ2+…+θpｚp=0 已知AR（1）模型为：，则= 20/3 ,偏自相关系数= 0.7 。 设{为一时间序列，B为延迟算子，则yt-2 。 如果观察序列的时序图平稳，并且该序列的自相关图拖尾，偏相关图1阶截尾，则选用什么ARMA模型来拟合该序列？ ARMA模型包括：AR（）,MA（）.ARMA（）。 由此表可知 AR（p） MA（q） ARMA（p，q） ACF 拖尾 q期后截尾 拖尾 PACF P期后截尾 拖尾 拖尾 应选用AR（1）模型来拟合该序列， 条件异方差模型记号: ARCH(p), GARCH(p，q),GARCH-in-Mean,TGARCH,EGARCH,PGARCH,CGARCH, 三、计算题（ 共4小题，每小题5分，共20分） P57 运用滞后算子得出其逆特征方程 1-α1ｚ1-α2ｚ2-…-αpｚp=0。或用特征方程：：λp-α1λp-1-α2λp-2-…-αp=0 例p57（1）.yt=1.2yt-1-0.2yt-2+εt， 为二阶差分，其特征方程为：λ2-1.2λ+0.2=0，解得λ1=1，λ2=0.2，由于λ1=1，所以不平稳。为一阶单整。 对下列ARIMA模型，求和。 （为零均值、方差为的白噪声序列） 关于上面答案的分