王燕编著《应用时间序列分析》习题答案详解

应用时间序列分析习题答案是一本由王燕编著，由中国人民大学出版社出版的教材，主要针对时间序列分析这一主题提供了详细的习题解答。这本书涵盖了时间序列分析的核心概念和技术，包括但不限于序列的稳定性判断、自相关性分析、模型识别与估计、平稳性检验、特征方程、差分平稳化、ARIMA模型、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、格林函数、置信区间计算以及序列类型的分类。 1. **章节概述**： - 第一章主要介绍了时间序列的基本概念，可能包括非平稳性和平稳序列的区别，以及如何通过观察样本自相关图来识别这些特性。 - 第二章深入到具体的习题，涉及了如何通过计算自相关系数和绘制自相关图来判断序列的稳定性，如2.1和2.2中的例子展示了非平稳序列的特征以及同时具有周期和趋势的序列分析。 - 第三章涉及模型选择和特征方程的应用，例如ARMA模型的选择及其特征根的分析，以及通过特征方程判断非平稳序列的性质。 2. **关键知识点**： - **平稳性检测**：通过自相关系数的衰减速度和样本自相关图来确定序列是否为平稳序列，如2.3中的自相关系数。 - **ARIMA模型**：如3.12和3.13所示，ARIMA模型的参数估计和模型形式转换，这在时间序列预测和分析中是核心内容。 - **平稳性检验**：如2.4和3.10，利用Ljung-Box检验（LB统计量）来判断序列的随机性，以及差分平稳化方法。 - **置信区间和更新**：如3.16中的置信区间计算，展示了如何随着新数据的加入调整模型的置信范围。 3. **证明与实例**： - 需要掌握一些证明技巧，如3.11和3.14中的模型性质证明，以及3.15中关于模型特性的判断。 这本书不仅提供了理论知识，还提供了实际问题解决的案例，帮助读者理解和应用时间序列分析技术。对于学习和研究时间序列分析的学生和专业人士来说，这是一份宝贵的参考资料。