2025年统计学专业期末考试：时间序列分析在实际应用中的试题集.docx

2025年统计学专业期末考试：时间序列分析在实际应用中的试题集

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪一项不是时间序列的常见特征？

A.季节性

B.随机性

C.长期趋势

D.线性变化

2.在时间序列分析中，下列哪一项是自相关系数？

A.相关系数

B.自相关系数

C.偏相关系数

D.相互信息

3.下列哪一项不是时间序列的平稳性？

A.非自相关

B.均值不变

C.方差不变

D.任何时间点都可以预测

4.时间序列的平稳性对时间序列分析的影响是？

A.提高预测精度

B.降低预测精度

C.无影响

D.不确定

5.以下哪一项不是时间序列分析方法？

A.移动平均法

B.自回归模型

C.逻辑回归

D.滑动平均法

6.下列哪一项不是时间序列的异常值？

A.超出正常范围的数据

B.与其他数据点显著不同的数据

C.数据集中值

D.数据集中的平均值

7.时间序列分析中，以下哪一项不是时间序列的周期性？

A.周期波动

B.季节性波动

C.持续性波动

D.随机波动

8.下列哪一项不是时间序列分析的目的是？

A.预测未来值

B.描述历史数据

C.分析因果关系

D.识别数据趋势

9.在时间序列分析中，以下哪一项不是自回归模型的参数？

A.自回归系数

B.假设检验统计量

C.拟合优度

D.自相关系数

10.以下哪一项不是时间序列分析的应用领域？

A.财经预测

B.销售预测

C.金融市场分析

D.心理咨询

二、多项选择题（每题3分，共30分）

1.时间序列分析的特点包括：

A.预测未来值

B.描述历史数据

C.分析因果关系

D.识别数据趋势

2.时间序列分析的用途包括：

A.财经预测

B.销售预测

C.金融市场分析

D.医疗数据分析

3.时间序列的平稳性包括以下哪些特征？

A.均值不变

B.方差不变

C.自相关系数不变

D.相关系数不变

4.时间序列分析的方法包括：

A.移动平均法

B.自回归模型

C.逻辑回归

D.滑动平均法

5.时间序列分析的应用领域包括：

A.财经预测

B.销售预测

C.金融市场分析

D.交通运输数据分析

6.时间序列分析的异常值处理方法包括：

A.删除异常值

B.替换异常值

C.平滑处理

D.对比分析

7.时间序列分析中的自回归模型包括以下哪些参数？

A.自回归系数

B.拟合优度

C.假设检验统计量

D.自相关系数

8.时间序列分析在金融市场分析中的应用包括：

A.股票价格预测

B.利率预测

C.期权定价

D.市场风险分析

9.时间序列分析在销售预测中的应用包括：

A.需求预测

B.库存管理

C.产品生命周期分析

D.市场份额分析

10.时间序列分析在交通运输数据分析中的应用包括：

A.交通运输流量预测

B.交通拥堵分析

C.交通规划

D.交通安全分析

三、判断题（每题2分，共20分）

1.时间序列分析中的平稳性是指时间序列的统计特性在任何时间点都相同。（）

2.时间序列分析中的异常值是指与历史数据显著不同的数据点。（）

3.时间序列分析中的自回归模型可以预测未来值。（）

4.时间序列分析中的移动平均法可以消除随机波动。（）

5.时间序列分析中的滑动平均法比移动平均法更有效。（）

6.时间序列分析中的自相关系数越大，数据之间的相关性越强。（）

7.时间序列分析中的逻辑回归模型适用于时间序列分析。（）

8.时间序列分析中的异常值处理方法包括删除异常值、替换异常值和平滑处理。（）

9.时间序列分析在销售预测中的应用主要是预测需求。（）

10.时间序列分析在交通运输数据分析中的应用主要是分析交通拥堵和交通安全。（）

四、简答题（每题5分，共25分）

1.简述时间序列分析的基本步骤。

2.解释自回归模型（AR模型）中的滞后阶数对模型的影响。

3.描述如何处理时间序列分析中的异常值。

4.解释为什么时间序列的平稳性对于预测非常重要。

5.说明时间序列分析在金融市场预测中的应用。

五、论述题（10分）

论述时间序列分析在销售预测中的应用及其局限性。

六、计算题（15分）

给定以下时间序列数据（单位：万元）：

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15

1.计算时间序列的均值、方差和标准差。

2.使用3期移动平均法对时间序列进行平滑处理，并计算平滑后的时间序列。

3.计算时间序列的自相关系数，并分析其自相关性。

本次试卷答案如下：

一、单项选择题

1.答