时间序列分析第一章王燕习题解答

第一章 P. 7 1.5 习 题

1.1 什么是时间序列？请收集几个生活中的观察值序列。 答：按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成一个时间序列。

例1：1820—1869年每年出现的太阳黑子数目的观察值；

年份 黑子数 1820 16 1821 7 1822 4 1823 2 1824 8 1825 17 1826 36 1827 50 1828 62 1829 67

年份 黑子数

1830 71 1831 48 1832 28 1833 8 1834 13 1835 57 1836 122 1837 138 1838 103 1839 86

年份 黑子数

1840 63 1841 37 1842 24 1843 11 1844 15 1845 40 1846 62 1847 98 1848 124 1849 96

年份 黑子数

1850 66 1851 64 1852 54 1853 39 1854 21 1855 7 1856 4 1857 23 1858 55 1859 94

年份 黑子数

1860 96 1861 77 1862 59 1863 44 1864 47 1865 30 1866 16 1867 7 1868 37 1869 74

例2：北京市城镇居民1990—1999年每年的消费支出按照时间顺序记录下

来，就构成了一个序列长度为10的消费支出时间序列（单位：亿元）。

1686，1925，2356，3027，3891，4874，5430，5796，6217，6796。

1.2 时域方法的特点是什么？

答：时域方法特点：具有理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释的

优点，是时间序列分析的主流方法。

1.3 时域方法的发展轨迹是怎样的？ 答：时域方法的发展轨迹：

一． 基础阶段：

1. G.U. Yule 1972年AR模型

2. G.U.Walker 1931年 MA模型、ARMA模型

二． 核心阶段：G.E.P.Box和G.M.Jenkins

1. 1970年，出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》 2. 提出ARIMA模型（Box-Jenkins模型）

3. Box-Jenkins模型实际上主要运用于单变量、同方差场合的线性模型 三． 完善阶段： 1. 异方差场合：

a. Robert F.Engle 1982年 ARCH模型

b. Bollerslov 1985年 GARCH模型

2. 多变量场合：C.Granger 1987年 提出了协整（co-integration）理论 3. 非线性场合：汤家豪等 1980年门限自回归模型

1.4 在附录1中选择几个感兴趣的序列，创建数据集。 答：例1 建立2005年1-6月份的价格临时数据集（work.example1_1）；

data example1_1;

input time monyy7. price;

format time monyy5.;

cards;

Jan2005 101

Feb2005 82

Mar2005 66

Apr2005 35

May2005 31

Jun2005 7 Run; Run;

;

proc print data=example1_1;

输出结果： The SAS System 19:06 Thursday, October 11, 2001 4

Obs time price 1 JAN05 101 2 FEB05 82 3 MAR05 66 4 APR05 35 5 MAY05 31 6 JUN05 7

例2 建立1964-1999年中国纱年产量序列的永久数据集（wcs333.a）。 Libname wcs333 “D:\\SAS”；

data wcs333.a; input sha@@; cards;

97 130 156.5 135.2 137.7 180.5 205.2 190 188.6 196.7 180.3 210.8 196 223 238.2 263.5 292.6 317 335.4 327 321.9 353.5 397.8 436.8 465.7 476.7 462.6 460.8 501.8 501.5 489.5 542.3 512.2 559.8 542 567 ; run;

proc print data=wcs333.a; run;

输出结果：（略）