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在应用时间序列分析时，以下哪项操作不能使数据平稳化（）。

题目

在应用时间序列分析时，以下哪项操作不能使数据平稳化（）。

  • A、差分
  • B、累计求和
  • C、移动平均
  • D、Z-score标准化
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第1题：

下列关于时间序列模型，说法正确的是（ ）。
Ⅰ.非平稳时间序列的均值为常数
Ⅱ.平稳时间序列的均值为常数
Ⅲ.非平稳时间序列自协方差函数与起点有关
Ⅳ.平稳时间序列自协方差函数与起点有关

A、Ⅰ.Ⅲ
B、Ⅰ.Ⅳ
C、Ⅱ.Ⅲ
D、Ⅱ.Ⅳ


答案：C
解析：
平稳时间序列的均值为常数，自协方差函数与起点无关，而非平稳时间序例则不满足这两条要求。

第2题：

ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。

A.一元线性回归模型
B.多元线性回归模型
C.非平稳时间序列模型
D.平稳时间序列模型

答案：D
解析：
数据本身就是稳定的时间序列,ARIMA模型常用于平稳时间序列模型中。

第3题：

非随机性时间序列包括（ ）。A．平稳性时间序列B．趋势性时间序列C．季节性时间序列D．非平稳性时间序列


正确答案：ABC
时间序列分为随机性时间序列和非随机性时间序。非随机性时间序列包括：平稳性时间序列、趋势性时间序列和季节性时间序列三种。不平稳的时间序列称为非平稳。金融市场研究中用到的日数据、周数据序列，一般是非平稳的，比如期货市场中日价格数据构成的时间序列基本上是非平稳的。 

第4题：

某地区1950-1990年的人均食物年支出和人均年生活费收入月度数据如表3-2所示。


据此回答以下五题95-99。
为判断该两组时间序列的平稳性，首先将人均食品支出和人均年生活费收入消除物价变动的影响，得到实际人均年食品支出(Y)和实际人均年生活费收入(X)，再对Y和X分别取对数，记y=lnY，x=lnX。对其进行ADF检验，结果如表3-3、表3-4所示，表明（　　）。

A.x序列为平稳性时间序列，y序列为非平稳性时间序列
B.x和y序列均为平稳性时间序列
C.x和y序列均为非平稳性时间序列
D.y序列为平稳性时间序列，x序列为非平稳性时间序列

答案：C
解析：
从表3-3和表3-4可以看出，x和y序列的ADF检验统计量值均大于在1%、5%和10%显著性水平下的临界值，表明x和y序列均为非平稳性时间序列。

第5题：

（ ）不是由于均值的时变造成的，而是由方差和自协方差的时变造成的序列。

A.平稳时间序列
B.非平稳时间序列
C.齐次非平稳时间序列
D.非齐次非平稳序列

答案：D
解析：
非平稳时间序列又可分为齐次非平稳时间序列和非齐次非平稳序列，非齐次时间序列不是由于均值的时变造成的，而是由方差和自协方差的时变造成的，所以不能通过差分变换为平稳序列，可以使用幂变换使其平稳化。

第6题：

ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。

A：一元线性回归模型
B：多元线性回归模型
C：非平稳时间序列模型
D：平稳时间序列模型

答案：D
解析：
数据本身就是稳定的时机序列，ARIMA模型常用于平稳时机序列模型中。

第7题：

下列关于时间序列模型,说法正确的是（ ）。
Ⅰ.非平稳时间序列的均值为常数
Ⅱ.平稳时间序列的均值为常数
Ⅲ.非平稳时间序列自协方差函数与起点有关
Ⅳ.平稳时间序列自协方差函数与起点有关

A.Ⅰ.Ⅲ
B.Ⅰ.Ⅳ
C.Ⅱ.Ⅲ
D.Ⅱ.Ⅳ

答案：C
解析：
平稳时间序列的均值为常数，自协方差函数与起点无关，而非平稳时间序列则不满足这两条要求。

第8题：

（ ）不是由于均值的时变造成的,而是由方差和自协方差的时变造成的序列。

A.平稳时间序列
B.非平稳时间序列
C.齐次非平稳时间序列
D.非齐次平稳时间序列

答案：D
解析：
非平稳时间序列又可分为齐次非平稳时间序列和非齐次非平稳序列,非齐次时间序列不是由于均值的时变造成的，而是由方差和自协方差的时变造成的，所以不能通过差分变换为平稳序列，可以使用幂变换使其平稳化。

第9题：

时间序列分为平稳性时间序列和非平稳性时间序列。（ ）


答案：对
解析：
根据某个变量的过去值来预测未来值，需要用到时间序列方法。常用的时间序列包括：①平稳性时间序列；②非平稳性时间序列

第10题：

可以通过( )将一个非平稳时间序列转化为平稳时问序列。

A.差分平稳过程
B.趋势平稳过程
C.W1S
D.对模型进行对数变换

答案：A,B
解析：
通常有两种方法将一个非平稳时间序列转化为平稳时间序列：①差分平稳过程。若一个时间序列满足1阶单整，即原序列非平稳，通过1阶差分即可变为平稳序列。②趋势平稳过程。有些时间序列在其趋势线上是平稳的，因此，将该时问序列对时间做回归，回归后的残差项将是平稳的。

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