平稳时间序列的理想化模型，是经过修正后不含残差自相关的模型。

A、自回归系数

B、自回归系数之和减去1

C、被解释变量对其滞后一期的偏效应

D、以上均是

用一个长度为121的平稳时间序列计算得到样本偏自相关系数：，，和。只基于这些信息，我们会为该序列试探性地设定什么样的模型？

A、AR(1)模型

B、AR(2)模型

C、MA(1)模型

D、MA(2)模型

A、ARIMA(p,d,q)模型

B、ARMA(p,q)

C、AR(p)

D、MA(q)

A、自相关系数很快衰减为零

B、自相关系数衰减为零的速度缓慢

C、自相关系数一直为正

D、在相关图上，呈现明显的三角对称性

A、ARMA(1,1)

B、AR(2)

C、MA(1)

D、ARMA(2,1)

3.假设时间序列是由自回归模型生成的：，其中，满足古典假定。现对该序列进行DF检验，检验所用统计量为：，其中是的估计量，则下列说法正确的是（ ）

A、是的普通最小二乘估计量

B、该检验是双侧检验

C、该检验统计量服从t分布

D、该检验的备择假设是被检验序列是单位根过程

A、时间序列数据由于变量之间的影响有滞后性，经常出现自相关现象。

B、如果回归模型中缺少关键变量，那么误差项也会反映出自相关现象。

C、自相关现象是指不同组的观察数据的误差项之间呈现出较强的相关关系。

D、如果按照时间先后，一个正的残差后面跟着一些正的残差，一个负的残差后面跟着一些负的残差，那么这个残差序列就呈现一阶负相关现象。

A、均值为常数

B、方差为常数

C、方差不为常数

D、自协方差函数只与时间长度相关

A、ARIMA(0,1,1)

B、ARIMA(1,1,1)

C、ARIMA(1,1,0)

D、ARIMA(0,1,2)

A、A

B、B

C、C

D、D