1、如果序列{ yt }本身就是平稳的，则称序列{ yt }为（）单整序列。
A.零阶
B.一阶
C.二阶
D.三阶
参考答案：A
参考解析：如果序列{ yt }本身就是平稳的，则称序列{ yt }为零阶单整序列，记为yt～I(0)。
2、在得到ARMA模型的参数后，应对参数的估计结果进行诊断与检验，其中参数估计的显著性检验通过（）完成，而残差序列的随机性是用（）完成。
A.F检验；Q检验
B.t检验；F检验
C.F检验；t检验
D.t检验；Q检验
参考答案：D
参考解析：在得到ARMA模型的参数后，应对参数的估计结果进行诊断与检验，检验内容主要包括：利用t检验来检验模型参数的估计值是否具有统计显著性；利用博克斯-皮尔斯（Box-Pierce）提出的Q统计量检验残差序列是否具有随机性。
3、若时间序列的统计特征不会随着时间的变化而变化，即反映统计特征的均值、方差和协方差等均不随时间的改变而改变，则该时间序列为（）。
A.平稳时间序列
B.非平稳时间序列
C.单整序列
D.协整序列
参考答案：A
参考解析：若时间序列的统计特征不会随着时间的变化而变化，即反映统计特征的均值、方差和协方差等均不随时间的改变而改变，则该时间序列为平稳时间序列；反之，为非平稳时间序列。
4、白噪声过程需满足的条件有（）。
A.均值为0
B.方差为不变的常数
C.序列不存在自相关性
D.随机变量是连续型
参考答案：A,B,C
参考解析：若一个随机过程的均值为0，方差为不变的常数，且序列不存在自相关性，这样的随机过程称为白噪声过程。
5、识别ARMA模型的核心工具是（ ）。
A.互相关函数
B. 自相关函数
C. 功率谱密度函数
D. 偏自相关函数
参考答案：B,D
参考解析：识别ARMA模型的两个核心工具是自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF），以及它们各自的相关图（即ACF、PACF相对于滞后长度描图）。
6、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.WLS
D.对模型进行对数变换
参考答案：A,B
参考解析：通常有以下两种方法将一个非平稳时间序列转化为平稳时间序列：
①差分平稳过程。若一个时间序列为1阶单整，即原序列非平稳，通过1阶差分可使其变为平稳序列。
②趋势平稳过程。有些时间序列在其趋势线上是平稳的，因此，将该时间序列对时间进行回归，回归以后得到的残差项是平稳的。
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