2025年大学统计学期末考试题库：时间序列分析常用软件操作试题

年大学统计学期末考试题库时间序列2025分析常用软件操作试题考试时间分钟总分分姓名

一、软件界面操作题（共10题，每题2分，共20分）

1.在Eviews软件中，打开一个时间序列数据文件的步骤是（）A.点击“文件”菜单，选择“打开”，再选择“时间序列数据文件”B.点击“工具”菜单，选择“数据导入”，再选择“时间序列数据文件”C.点击“文件”菜单，选择“新建”，再选择“时间序列数据文件”D.点击“编辑”菜单，选择“打开”，再选择“时间序列数据文件”

2.在Eviews软件中，对时间序列数据做季节调整，需要先进行（）A.单位根检验

8.平稳性检验C.滞后阶数选择D.数据预处理

3.在R软件中，安装和加载timeSeries包的命令是（）A.install,packages（，，timeSeries，/）B.library（timeSeries）C.install,packages（timeSeries）D.library（timeSeries）

4.在Stata软件中，打开一个时间序列数据文件的步骤是（）A.点击“文件”菜单，选择“打开”，再选择“时间序列数据文件”B.点击“数据”菜单，选择“打开”，再选择“时间序列数据文件”C.点击“文件”菜单，选择“新建”，再选择“时间序列数据文件”D.点击“编辑”菜单，选择“打开”，再选择“时间序列数据文件”

5.在Excel软件中，绘制时间序列折线图的步骤是（）A.点击“插入”菜单，选择“折线图”

8.点击“数据”菜单，选择“折线图”C.点击“图表”菜单，选择“折线图”D.点击“插入”菜单，选择“图表”，再选择“折线图”

9.在R软件中，创建一个时间序列数据的步骤是（）A.timeSeries（data,frequency）B.createTS（data,frequency）C.createTimeSeries（data,frequency）D.createTS（data）10在Stata软件中，计算时间序列数据的自相关系数的命令是（）A.acfB.pacfC.refD.pac11在Eviews软件中，进行时间序列预测的步骤是（）A.点击“预测”菜单，选择“预测”12点击“工具”菜单，选择“预测”C.点击“编辑”菜单，选择“预测”D.点击“文件”菜单，选择“预测”13在R软件中，绘制时间序列散点图的步骤是（）A.plot dataB.scatterdataC.plotTS dataD.plot data,type二〃o〃

10.在Stata软件中，对时间序列数据进行平滑处理的命令是A.smoothB.movingaverageC.smoothenD.movingavg

二、操作题共2题，每题20分，共40分

1.在Eviews软件中，读取以下时间序列数据文件data.ts,并进行以下操作1观察数据的基本统计特性；2对数据进行单位根检验，确定其平稳性；3对数据进行季节调整；4计算季节调整后数据的自相关系数；5预测未来3期的值

2.在R软件中，创建以下时间序列数据1使用arima函数创建一个ARIMA1,1,1过程的时间序列；2对创建的时间序列数据进行平稳性检验；3对数据进行差分处理，使其成为平稳时间序列；4计算差分后数据的自相关系数；5绘制差分后数据的自相关图和偏自相关图

四、软件数据处理题共10题，每题2分，共20分

1.在Eviews软件中，如何将时间序列数据从月度转换为季度频率

2.在R软件中，如何计算时间序列数据的移动平均数？

3.在Stata软件中，如何对时间序列数据进行对数变换？

4.在Excel软件中，如何创建时间序列的滚动窗口？

5.在Eviews软件中，如何进行时间序列数据的季节性分解？

6.在R软件中，如何使用R语言的时间序列函数进行时间序列的平滑处理？

7.在Stata软件中，如何进行时间序列数据的周期性分析？

8.在Excel软件中，如何使用“趋势线”功能对时间序列数据进行线性拟合

9.在Eviews软件中，如何对时间序列数据进行自回归模型拟合？

10.在R软件中，如何使用R语言的时间序列函数进行时间序列的分解？

五、综合应用题（共2题，每题20分，共40分）

1.在Eviews软件中，读取一个包含月度消费支出数据的时间序列文件，进行以下操作

（1）绘制消费支出数据的时序图；

（2）进行单位根检验，确定数据的平稳性；

（3）如果数据是非平稳的，进行差分处理，使其成为平稳序列；

（4）计算平稳序列的自相关系数和偏自相关系数；

（5）拟合一个自回归模型，并对模型进行诊断检验

2.在R软件中，创建一个包含每日股票收盘价的时间序列数据，进行以下操作

（1）计算股票收盘价的移动平均线；

（2）进行季节性分解，分析股票价格的季节性成分；

（3）使用ARIMA模型对股票价格进行预测，预测未来5个交易日的收盘价；

（4）绘制预测结果与实际数据的对比图

六、案例分析题（共2题，每题20分，共40分）

1.案例背景某城市在过去五年中，每年末的失业率数据如下2019年12月为5肌2020年12月为6%,2021年12月为7%,2022年12月为8%,2023年12月为9%请使用时间序列分析方法，分析该城市失业率的变化趋势，并预测2024年12月的失业率

2.案例背景某电商平台在过去一年的月度销售额数据如下1月为100万,2月为120万，3月为150万，4月为180万，5月为200万，6月为220万，7月为250万，8月为280万，9月为300万，10月为320万，11月为340万，12月为360万请使用时间序列分析方法，分析该电商平台销售额的变化趋势，并预测未来三个月的销售额本次试卷答案如下

一、软件界面操作题（共10题，每题2分，共20分）

1.A.点击“文件”菜单，选择“打开”，再选择“时间序列数据文件”解析Eviews软件中打开时间序列数据文件，通常通过“文件”菜单下的“打开”命令，然后选择相应的数据文件类型

2.B.单位根检验解析在Eviews中进行季节调整之前，通常需要先进行单位根检验，以确定时间序列数据的平稳性

3.A.install,packages（^timeSeries^）解析在R软件中，安装包通常使用install,packages函数,并需要指定包的名称

4.B.点击“数据”菜单，选择“打开”，再选择“时间序列数据文件”解析Stata软件中打开数据文件，通常通过“数据”菜单下的“打开”命令

5.A.点击“插入”菜单，选择“折线图”解析在Excel中，创建折线图通过“插入”菜单下的“折线图”选项

6.A.timeSeries data,frequency解析在R语言中，创建时间序列数据通常使用、timeSeriesO函数，并需要指定数据集和频率

7.A.acf解析在Stata中，计算自相关系数使用acf命令

8.A.点击“预测”菜单，选择“预测”解析Eviews软件中进行时间序列预测，通常通过“预测”菜单下的“预测”命令

9.A.plot data解析在R语言中，绘制时间序列散点图使用plot函数

10.A.smooth解析在Stata中，对时间序列数据进行平滑处理使用smooth命令

二、操作题共2题，每题20分，共40分

1.

1.观察数据的基本统计特性在Eviews中，使用stat命令或点击“统计”菜单下的相关选项

2.单位根检验使用ADF AugmentedDickey-Fuller检验

3.季节调整使用“时间序列”菜单下的“季节调整”选项

4.自相关系数使用acf命令

5.预测未来3期值使用“预测”菜单下的“预测”命令

2.

1.创建ARIMA1,1,1过程:使用、arima函数，指定参数1,1,

12.平稳性检验使用adf.test函数

3.差分处理使用diff函数

4.自相关系数使用、acf函数

5.绘制自相关图和偏自相关图使用、acf和、pacf函数

三、综合应用题共2题，每题分,共40分

201.

1.绘制时序图使用tsplot函数

2.单位根检验使用adf.test函数

3.差分处理使用、diff函数

4.自相关系数使用、acf函数

5.自回归模型拟合使用、arima函数

2.

1.计算移动平均线使用rollmeanO函数

2.季节性分解使用st1函数

3.ARIMA模型预测使用forecast函数

4.绘制对比图使用plot函数，将预测值与实际值绘制在同一图上

四、软件数据处理题共10题，每题2分，共20分

1.在Eviews软件中，将时间序列数据从月度转换为季度频率，使用“时间序列”菜单下的“转换频率”选项

2.在R软件中，计算时间序列数据的移动平均数，使用rollmeanO函数

3.在Stata软件中，对时间序列数据进行对数变换，使用gen ln命令

4.在Excel软件中，创建时间序列的滚动窗口，使用“数据分析”工具包中的“移动平均”功能

5.在Eviews软件中，进行时间序列数据的季节性分解，使用“时间序列”菜单下的“季节性分解”选项

6.在R软件中，使用R语言的时间序列函数进行时间序列的平滑处理，使用函数

7.在Stata软件中，进行时间序列数据的周期性分析，使用cycle函数

8.在Excel软件中，使用“趋势线”功能对时间序列数据进行线性拟合，点击数据系列，选择“添加趋势线”，然后选择“线性”

9.在Eviews软件中，对时间序列数据进行自回归模型拟合，使用“模型”菜单下的“自回归”选项

10.在R软件中，使用R语言的时间序列函数进行时间序列的分解，使用stl0函数

五、综合应用题共2题，每题20分，共40分

1.

1.观察数据的基本统计特性使用describe命令

2.单位根检验:使用adf.test函数

3.差分处理使用diff函数

4.自相关系数:使用、acf函数

5.自回归模型拟合使用arima函数

2.

1.创建ARIMA1,1,1过程:使用arimaO函数，指定参数1,1,

12.平稳性检验:使用adf.test函数

3.差分处理使用、diff函数

4.自相关系数使用、acf函数

5.绘制自相关图和偏自相关图:使用、acf和、pacf函数

六、案例分析题共2题，每题20分，共40分

1.

1.绘制时序图:使用tsplot函数

2.单位根检验使用adf.test函数

3.差分处理使用diff函数

4.自相关系数使用、acf函数

5.自回归模型拟合使用、arima函数

2.

1.计算移动平均线使用rollmean函数

2.季节性分解使用st1函数

3.ARIMA模型预测:使用forecast函数

4.绘制对比图:使用plot函数，将预测值与实际值绘制在同一图上。