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金融时间序列分析(第三版)课后答案--第1页
2.2
解:
ErEr()0.010.2(),，(1)因为tt,1
r是若平稳序列t
Er()Er()所以=tt,1
Er()=0.0125即t
,,,,,(2)因为,=1ll11,0
,,=0.2,=0.04故21
,
ae(1)(3)=,其中为向前一步预测误差,h=100,er(1)(1),,h，1hhh1，rh
VareVara((1))(),=0.02*0.02hh，1
2同理VareVara((2))()(1),，,hh，11
故向前一步和两步的标准差分别为0.02和0.0200042.4
解:
代码:
Box-Ljungtest
data:decile2
X-squared=55.7363,df=12,p-value=1.335e-07,
从中可以看出拒绝原假设，即拒绝decile2前十二个间隔的自相关系
数都为0
Box-Ljungtest
金融时间序列分析(第三版)课后答案--第1页
金融时间序列分析(第三版)课后答案--第2页
data:decile10
X-squared=10.6872,df=12,p-value=0.5559，
因为P值大于0.5，不能拒绝原假设，即可认为Decile10前十二阶无
序列自相关。
b，decile2timeseris=ts(decile2,frequency=12,start=c(1970,1))
plot(decile2timeseris)
从图中我们可以看出样本几乎是平稳的，我们对其做检验
library(fUnitRoots)
##############平稳性检验
Title:AugmentedDickey-FullerTestTestResults:
PARAMETER:
LagOrder:12
STATISTIC:
Dickey-Fuller:-4.8996
PVALUE:
0.01
从中可以看出无法拒绝原假设平稳性的假定
acf(decile2timeseris,lag.max=36)pacf(decile2timeseris,lag.max=36)
金融时间序列分析(第三版)课后答案--第2页
金融时间序列分析(第三版)课后答案--第3页
从自相关函数来看在间隔36,24,12以及1处显著不为0，如果接
受季节性ARMA模型，
m2=arima(decile2timeseris,order=c(1,0,0),seasonal=list(order=c(1,0,
1),period=12))
##########结果如下
Series:decile2timeseris
ARIMA(1,0,0)(1,0,1)[12]withnon-zeromean
Coefficients:
ar1sar1sma1intercept
0.19810.9891-0.93
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