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时间序列分析-基于R（第2版）习题答案

时间序列分析

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时间序列分析——基于R（第2版）习题答案，王燕，2012版

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第一章习题答案

略

第二章习题答案

2.1

命令

x<-1:20

x<-ts(x)

plot(x,type="o")

acf(x)$acf

答案：

（

）非平稳，有典型线性趋势

（

）延迟

1-6

阶自相关系数如下：

（3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

命令

先读入数据文件

co2<-ts(E2_2$co2,start=c(1975,1),frequency = 12)

plot(co2,type="o")

acf(co2)$acf

（1）非平稳，时序图如下

（2）

1-24 阶自相关系数如下

[2,] 0.90750778

[10,] 0.36433219

[18,] 0.00135460

[3,] 0.72171377

[11,] 0.48471672

[19,] -0.03247916

[4,] 0.51251814

[12,] 0.58456166

[20,] -0.02709893

[5,] 0.34982244

[13,] 0.60197891

[21,] 0.01123597

[6,] 0.24689637

[14,] 0.51841257

[22,] 0.08274806

[7,] 0.20309427

[15,] 0.36856286

[23,] 0.17010715

[8,] 0.21020799

[16,] 0.20671211

[24,] 0.24319854

[9,] 0.26428810

[17,] 0.08138070

[25,] 0.25252294

（

）

自相关图呈现典型的长期趋势与周期并存的特征

2.3

R 命令

#先读入数据文件

rain<-ts(E2_3$rain,start=c(1945,1),frequency = 12)

plot(rain,type="o")

acf(rain,lag.max =24)$acf

for(i in 1:6) print(Box.test(rain,lag=3*i))

答案

（1）

1-24 阶自相关系数

[2,] 0.012770216

[10,] 0.013882228

[18,] -0.245494618

[3,] 0.041600613

[11,] 0.109450351

[19,] 0.066461869

[4,] -0.043230426

[12,] 0.217295088

[20,] -0.139454035

[5,] -0.178692841

[13,] 0.315872697

[21,] -0.034028373

[6,] -0.251298873

[14,] -0.025053744

[22,] 0.205723132

[7,] -0.093810241

[15,] 0.075320665

[23,] -0.009866008

[8,] -0.067777725

[16,] -0.141206897

[24,] 0.080311638

[9,] -0.071978515

[17,] -0.203589406

[25,] 0.118056190

（2）

平稳序列

（3）非白噪声序列

Box-Pierce test

data: rain

X-squared = 0.2709, df = 3, p-value = 0.9654

X-squared = 7.7505, df = 6, p-value = 0.257

X-squared = 8.4681, df = 9, p-value = 0.4877

X-squared = 19.914, df = 12, p-value = 0.06873

X-squared = 21.803, df = 15, p-value = 0.1131

X-squared = 29.445, df = 18, p-value = 0.0432

2.4

命令

Q_test<-function(n,r0){

k<-length(ro)

Q=0

P=0

for(i in 1:k) {

Q[i]<-n*sum(ro[1:i]^2)

P[i]<-1-pchisq(Q[i],df=i)

}

return(data.frame(Q,P))

}

ro<-c(0.02,0.05,0.1,-0.02,0.05,0.01,0.12,-0.06,0.08,-0.05,0.02,-0.05)

Q_test(100,ro)

答案：

我们自定义函数，计算该序列各阶延迟的

统计量及相应

值。由于延迟

1-12

阶

统计量

的

值均显著大于

0.05

，所以该序列为纯随机序列。

2.5

命令

x<-ts(E2_5$x,star=c(2000,1))

par(mfrow=c(1,2))

plot(x,type="o")

acf(x)

for(i in 1:2) print(Box.test(x,lag=3*i))

答案

（

）

绘制时序图与自相关图

（

）

序列时序图显示出典型的周期特征，该序列非平稳

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