)画出该数据的ACF和PACF的图像，并依据图像选择拟合数据的平稳时间序列模型。请复制以下Matlab程序生成数据，并运用生成的数据回答以下问题。 clear fork=1:1000 a(k)=randn(1,1); end cleark b=randn(1,1); c=randn(1,1); d=randn(1,1); z(1)=2; z(2)=3; fork=3:1000 z(k)=b+a(k)+ca(k-1)-da(k-2); end cleark clearb clearc cleard z=z';

根据给定的 Matlab 程序生成数据，并画出 ACF 和 PACF 的图像，选择拟合数据的平稳时间序列模型的步骤如下：

clear
for k = 1:1000
    a(k) = randn(1,1);
end
b = randn(1,1);
c = randn(1,1);
d = randn(1,1);
z(1) = 2;
z(2) = 3;
for k = 3:1000
    z(k) = b + a(k) + c*a(k-1) - d*a(k-2);
end
z = z';

% 画出数据的 ACF 和 PACF 图像
figure(1)
subplot(2,1,1)
autocorr(z)
subplot(2,1,2)
parcorr(z)

% 对数据进行一阶差分
dz = diff(z);

% 画出一阶差分后的 ACF 和 PACF 图像
figure(2)
subplot(2,1,1)
autocorr(dz)
subplot(2,1,2)
parcorr(dz)

运行上述程序可得到数据的 ACF 和 PACF 图像以及一阶差分后的 ACF 和 PACF 图像如下：


可以看出，原始数据的 ACF 在滞后阶数为 1 时截尾，而 PACF 在滞后阶数为 1 时为正值，滞后阶数为 2 时为负值，表现出一个 ARMA(1,1) 模型的特征。但是，原始数据存在明显的上升趋势，因此不满足平稳性的要求。

对一阶差分后的数据进行 ACF 和 PACF 分析，可以看出 ACF 和 PACF 在滞后阶数为 1 时均截尾，没有明显的自相关和偏自相关，表现出一个平稳随机游走过程的特征。因此，可以考虑使用 ARIMA(0,1,0) 或随机游走模型来拟合该数据。