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- 1.下列关于时间序列模型错误的是（）。 A: 时间序列模型时按照时间的先后顺序所取得的一系列数据 B: 时间序列回归模型的因变量时二分变量 C: 时间序列预测的常用方法包括回归预测模型、指数平滑模型和ARIMA模型 D: ARIMA模型可以工具一个时间序列的历史数据对未来的数据进行预测，不需要另外的自变量
- 2.当考虑（）这几个问题时，我们可以使用时间序列模型（如ARMA系列模型）对时间序列变量的样本进行分析和预测选项： A:当我们将时间序列变量作为被解释变量时，由于许多解释变量无法被直接观测，可能无法基于因果关系构造出令人满意的回归模型; B:对于一个时间序列，如果增长趋势在时间序列历史数据的波动中占主导地位，那么我们是否可以认为时间序列在未来会继续增长？; C:对于一个时间序列，如果时间序列的波动呈现出了循环或周期性的特征，那么我们是否可以用历史数据来直接推测其未来的走向？; D:Hausman检验认为应当在面板数据的分析过程中考虑不随时间变化的个体效应
- 3.平稳时间序列和非平稳时间序列均可采用ARMA模型预测。选项： A:正确; B:错误
- 4.与时间序列预测方法不一样,因果预测模型通常要考虑与预测值有关的几个变量。( ) 选项： A:正确 B:错误
- 5.判断(1分)平稳时间序列和非平稳时间序列均可采用ARMA模型预测。 选项： A:正确 B:错误
- 6.下列属于时间序列模型平稳序列的算法是( )。 选项： A、AR模型 B、MR模型 C、MAAR模型 D、ARMA模型
- 7.随机型时间序列预测方法用随机型时间序列模型进行预测。常用的模型包括（ ）。选项： A:时间序列分解模型 B:自回归模型 C:移动平均模型 D:求和自回归移动平均模型
- 8.残差是反应变量观测值y与回归模型预测值分之间的差异。 选项： A:正确 B:错误
- 9.7.残差是反应变量观测值yi;与回归模型预测值^yi之间的差异。 选项： A:正确 B:错误
- 10.以下关于时间序列的说法，错误的是（ ）。A对存在周期变化的数据，采用时间序列模型进行描述是比较合适的 B对随时间推移而逐渐增长或衰减的数据，采用时间序列模型进行描述是比较合适的 C某些情况下，可采用时间序列模型来解决回归模型的多重共线性问题 D无法利用时间序列模型进行预测
- 11.ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。 选项： 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
- 12.以下叙述错误的是选项： A:ARMA模型适用于平稳时间序列建模; B:AR模型适用于平稳时间序列建模; C:MA模型适用于平稳时间序列建模; D:ARMA模型适用于非平稳时间序列建模
- 13.无监督学习用一个或多个自变量预测因变量的值 选项： A:正确 B:错误
- 14.时间序列模型模型如果是非平稳的，那么可以通过差分变换原序列将其转变为平稳的时间序列选项： A:正确; B:错误
- 15.ARIMA(1,1,1)模型是（ ） 选项： A、非平稳时间序列模型 B、差分平稳模型 C、平稳时间序列模型 D、方差非齐性模型
- 16.在二值因变量模型中，预测值为0.8意味着选项： A:给定解释变量的值，因变量等于1的概率为20% B:给定解释变量的值，因变量的值为0.8 C:该模型没有意义，因为因变量只能取0或1 D:给定解释变量的值，因变量等于1的概率为80%
- 17.在二值因变量模型中，预测值为0.8意味着选项： A:给定解释变量的值，因变量的值为0.8 B:给定解释变量的值，因变量等于1的概率为80% C:给定解释变量的值，因变量等于1的概率为20% D:该模型没有意义，因为因变量只能取0或1
- 18.在二值因变量模型中，预测值为0.8意味着选项： A:给定解释变量的值，因变量等于1的概率为20% B:给定解释变量的值，因变量等于1的概率为80% C:该模型没有意义，因为因变量只能取0或1 D:给定解释变量的值，因变量的值为0.8
- 19.通过利用数学模型来研究一个变量(称为因变量)对另一个或者多个变量(称为自变量)的依赖关系,从而通过后者的已知值来估计或预测前者总体均值或者个别值,这一方法称为回归分析法。A、正确B、错误
