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下列模型中,可用于平稳时间序列的拟合的是()。
选项:
A:线性随机模型
B:ARMA模型
C:混合自回归模型
D:趋势模型
模型
时间序列
拟合
发布时间:
2024-04-19 17:18:39
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1.
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
2.
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
3.
关于ARMA(p,q)模型说法正确的是() 选项:AR(p)模型不是ARMA模型|MA(q)不是ARMA(p,q)模型|ARMA(p,q)模型主要用来对非平稳时间序列建模|ARMA(p,q)模型主要用来对平稳时间序列建模
4.
如果线性时间序列是非平稳的,不可以直接利用ARMA(p,q)模型。
5.
利用ARMA模型拟合平稳序列,需要进行模型检验,主要包括模型的显著性检验和参数的显著性检验,对吗? 选项:A:正确 B:错误
6.
关于ARIMA(p,d,q)模型的说法,正确的有选项: A:当d=0时,模型为平稳时间序列模型。; B:当p=0时,模型简化为IMA(d,q),为平稳时间序列模型。; C:当q=0时,模型简化为ARI(p,d),为非平稳时间序列模型。; D:当p=q=0,d=1时,模型为随机游走模型,为平稳序列模型。
7.
时间序列回归模型不包括选项: A:固定效应模型; B:分布滞后; C:自回归; D:静态回归模型
8.
如果时间序列资料各项逐期增长量大致相等时,则宜拟合( )模型。A.线性趋势模型B.二次曲线趋势模型C.指数曲线模型D.双曲线模型
9.
自回归系数为0.5的平稳AR(1)模型是平稳时间序列( )
10.
下列模型属于面板数据模型的是( )选项: A:混合回归模型; B:固定效应模型; C:随机效应模型; D:Logit和Probit模型
11.
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
12.
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
13.
随机游走模型是非平稳时间序列模型。( )选项: A:正确; B:错误
14.
线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越小,模型拟合效果越差。可决系数越高, 模型拟合效果越好;
15.
长期趋势模型包括() 选项: A、线性趋势模型 B、非线性趋势模型 C、参数模型 D、时间数列模型 E、加法模型
16.
ARIMA(1,1,1)模型是( ) A 非平稳时间序列模型 B 平稳时间序列模型 C 差分平稳模型 D 方差非齐性模型选项: A:A; B:B; C:C; D:D
17.
线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。 选项: A:正确 B:错误
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