【应用时间序列分析】第二章习题_应用时间序列分析习题-优快云博客

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文章通过对多个时间序列数据的分析，展示了如何判断序列的平稳性和非平稳性。通过自相关图和Box-Ljung检验，确定了序列的趋势、周期性和随机性。其中，一些序列显示单调趋势，一些有周期性波动，而一些在进行一阶差分后变得平稳。

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一、第一题

（1）非平稳，具有递增趋势
（2）如下代码
（3）序列自相关系数递减到0的速度比较缓慢，而且在较长延展期内自相关系数一直为正，之后又一直为负。在自相关图上显示出倒三角，这是具有单调趋势的非平稳序列的一种典型的自相关图形式。

> x=c(1:20)
> my_acf=acf(x,6)
> my_acf

Autocorrelations of series ‘x’, by lag

    0     1     2     3     4     5     6 
1.000 0.850 0.702 0.556 0.415 0.280 0.153 
> acf(x)

二、第二题

（1）非平稳
（2）如代码所示
（3）自相关图没有很快的趋于0，并且时而递减时而递增，非平稳

>x=c(330.45,330.97,331.64,332.87,333.61,333.55,331.90,330.05,328.58,328.31,329.41,330.63,331.63,332.46,333.36,334.45,334.82,334.32,333.05,330.87,329.24,328.87,330.18 ,331.50,332.81 ,333.23 ,334.55 ,335.82 ,336.44 ,335.99,334.65 ,332.41 ,331.32 ,330.73 ,332.05 ,333.53,334.66 ,335.07 ,336.33 ,337.39 ,337.65 ,337.57,336.25 ,334.39 ,332.44 ,332.25 ,333.59 ,334.76,335.89 ,336.44 ,337.63 ,338.54 ,339.06 ,338.95,337.41 ,335.71 ,333.68 ,333.69 ,335.05 ,336.53,337.81 ,338.16 ,339.88 ,340.57 ,341.19 ,340.87,339.25 ,337.19 ,335.49 ,336.63 ,337.74 ,338.36)
>plot(x,type="o",xlab="1975-1980(月份)",ylab="火山二氧化碳释放量",col=1)
>a=acf(x,24)
>a
Autocorrelations of series ‘x’, by lag

     0      1      2      3      4      5      6      7      8      9     10     11 
 1.000  0.908  0.722  0.513  0.350  0.247  0.203  0.210  0.264  0.364  0.485  0.585 
    12     13     14     15     16     17     18     19     20     21     22     23 
 0.602  0.518  0.369  0.207  0.081  0.001 -0.032 -0.027  0.011  0.083  0.170  0.243 
    24 
 0.253 
>acf(x)