为建立回归模型，将非稳定时间序列化为稳定序列，需要（ ）。A.分差B.差分C.分解D.函数

为建立回归模型，将非稳定时间序列化为稳定序列，需要（ ）。

A.分差
B.差分
C.分解
D.函数

参考解析

解析：作差分是把非平稳过程转换成平稳过程常用的方法。非平稳时间序列模型的特点：不具有特定的长期均值；方差和自协方差不具有时间不变性；理论上，序列自相关函数不随滞后阶数的增加而衰减。

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建立时间序列模型，要建立多方面的选择和判断，包括( )。A．判断所依据的时间序列资料是否能够满足非平稳的要求B．判断所依据的时间序列资料是否能够满足稳定性要求C．判断哪一种时间序列模型适合D．判断模型的阶数E．对模型的参数进行估计
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将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序编制形成的序列称为( )。A．指数分析序列B．相关分析序列C．回归分析序列D．时间序列E．动态数列
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用来拟合s形曲线的两个常用预测模型为龚珀兹模型和逻辑斯蒂模型。当时间序列取对数后的一阶差分的环比近似为一常数时,使用前者进行模拟;当时间序列取倒数后的一阶差分的环比近似为一常数时,使用后者进行模拟。() 此题为判断题(对，错)。
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若时间序列各期数值的一阶差分近似等比变化，那么该序列宜配合修正指数曲线趋势预测模型。( )
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若时间序列各期数值对数的一阶差分近似等比变化，那么该序列宜配合( )A.修正指数曲线模型B. 二次抛物线趋势模型C.罗吉缔曲线趋势模型D.龚伯兹曲线趋势模型
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针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（ ）。A.加权最小二乘法B.一阶差分法C.残差回归法D.广义差分法E.Durbin两步法
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如果模型存在序列相关，可以采用（ ）估计模型的参数。A.广义最小二乘法B.普通最小二乘法C.逐步回归法D.广义差分法E.D.W.方法
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在实际应用中，时间序列分解更多采用的模型是（ ）。A.加法模型B.乘法模型C.减法模型D.除法模型
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每个月的物价指数可以用（ ）方法来计算。A.一元线性回归模型B.多元线性回归模型C.回归预测法D.平稳时间序列模型
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下列关于时间序列模型，说法正确的是（ ）。Ⅰ.非平稳时间序列的均值为常数Ⅱ.平稳时间序列的均值为常数Ⅲ.非平稳时间序列自协方差函数与起点有关Ⅳ.平稳时间序列自协方差函数与起点有关 A、Ⅰ.ⅢB、Ⅰ.ⅣC、Ⅱ.ⅢD、Ⅱ.Ⅳ
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ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。A：一元线性回归模型B：多元线性回归模型C：非平稳时间序列模型D：平稳时间序列模型
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为建立回归模型，将非稳定时间序列转换为稳定序列，需要(　　)。A.分差B.差分C.分解D.函数
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ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。A.一元线性回归模型B.多元线性回归模型C.非平稳时间序列模型D.平稳时间序列模型
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下列关于时间序列模型,说法正确的是（ ）。Ⅰ.非平稳时间序列的均值为常数Ⅱ.平稳时间序列的均值为常数Ⅲ.非平稳时间序列自协方差函数与起点有关Ⅳ.平稳时间序列自协方差函数与起点有关A.Ⅰ.ⅢB.Ⅰ.ⅣC.Ⅱ.ⅢD.Ⅱ.Ⅳ
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可以通过（ ）将一个非平稳时间序列转化为平稳时间序列。A.差分平稳过程B.趋势平稳过程C.WLSD.对模型进行对数变换
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若非平稳序列｛y t ｝，通过 d 次差分成为一个平稳序列，而这个序列的 d-1次差分序列是不平稳的，则称该序列｛y t ｝为 d 阶单整序列。
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可以通过( )将一个非平稳时间序列转化为平稳时问序列。A.差分平稳过程B.趋势平稳过程C.W1SD.对模型进行对数变换
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若非平稳序列{yt}，通过d次差分成为一个平稳序列，而这个序列的d-1次差分序列是不平稳的，则称该序列{yt}为d阶单整序列。（ ）
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在对非平稳时间序列进行平稳化时，通常使用的平稳化变换方法有：（）A、环比变换B、对数变换C、差分变换D、移动平均变换E、对数差分变换
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