大家好，今天小编来为大家解答时间序列计算题这个问题，生命周期理论计算题很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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一、ACCA考点知识梳理,时间序列计算题通常怎么考
众所周知，特许公认会计师ACCA其考点范围比较广，因为考生不容易抓住 *** 重点，因此大大提升了 *** 的难度，距离ACCA *** 越来越近，为了提 *** 生们的分数，今天深空网就给各位考生梳理一下关于Time series的考点，希望有所帮助。
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时间序列就是把线 *** 回归中的X轴定义为时间，比如年一季度、年二季度、年三季度等，从而根据过去已经实现的数值来预测未来的走势，经常用作销量的预测。
1. Trend计算2. Seasonal variation3. Seasonally-adjusted
①题上告知trend的等式，代入数字即可;
②考察moving *** erage、second moving *** erage的算法。
如果period是奇数次平均(moving *** erage)：
如果period是偶数次平均(second moving *** erage)：
2.Seasonal variation①乘法模型(简单代数或者sum=0)Y=T+S(Y：forecast results，T：forecast trend，S：seasonal variation)②加法模型(简单代数或者sum=波动个数)Y=T*S(Y：forecast results，T：forecast trend，S：seasonal variation)
3.Seasonally-adjusted相当于季节 *** 因素的逆运算求trend加法模型：T=Y-S(Y：actual results，T：actual trend，S：seasonal variation)乘法模型：T=Y/S(Y：actual results，T：actual trend，S：seasonal variation)
备注：线 *** *** 值法了解定义即可， *** 考的不多。
Time series除了计算题还有可能在选择题中考，大家根据上面的知识点梳理把这一部分吃透吧，还不熟悉的知识点翻翻书哦~
整个ACCA全部科目考下来大概需要多少费用?下面就从年费，教材费，培训费， *** 费，根据汇率浮动的费用等来全面地分析整个ACCA全部科目考下来大概需要多少费用。
年费：￡105，每年。每年5月8号前注册缴纳，5月8号之后注册次年1月1号缴纳。建议5月8号以后注册。
*** 费：(注：所有 *** 费用都以早期缴费标准。)
ACCA全球每年通过率大概在30%-40%左右，中国一般比全球通过率高10%。
ACCA *** 的难度是以英国大学学位 *** 的难度为标准,具体而言，之一、第二部分的难度分别相当于学士学位高年级课程的 *** 难度,第三部分的 *** 相当于硕士学位最后阶段的 *** 。之一部分的每门 *** 只是测试本门课程所包含的知识，着重于为后两个部分中实务 *** 的课程所要运用的理论和技能打下基础。第二部分的 *** 除了本门课程的内容之外,还会考到之一部分的一些知识，着重培养学员的分析能力。第三部分的 *** 要求学员综合运用学到的知识、技能和决断力。不仅会考到以前的课程内容,还会考到邻近科目的内容。
虽然目前中国法律不承认 ACCA会员资格，即ACCA会员不能替代中注协会员签署中国企业的 *** 报告。但ACCA会员资格在国际上得到广泛认可，尤其是得到欧盟 *** 以及许多国 *** 司法的承认。ACCA的会员可以在 *** 企业财务部门， *** /会计师事务所、金融机构和财政、 *** 部门从事财务和财务管理工作，许多会员在世界各地大公司担任高级职位(财务经理、财务总监CFO甚至总裁CEO)，中国 *** 的不少ACCA会员也已担任许多大公司的重要职位。
据ACCA官网的数据显示，成为ACCA会员后，会员的年薪达10-100万元，在中国，已经有30%的会员年薪超过50万元，像一些财务总监，四大合伙人年薪甚至高达100万元以上。因此，在数据上可以看出，成为ACCA会员后，光在薪资待遇方面就已经十分 *** 人了。
目前，ACCA人才比较稀缺，在国内的ACCA会员仅仅只有2万人左右，由于越来越多国际化企业都需要这方面的人才，因此ACCA专业人才就成为了较多企业争抢的对象，由于人才稀少，需求量自然就会增大，就业前景基本是比较可观的。
大家都知道，ACCA是一门纯英文的 *** ，那么这就要求考生需要具备一定要英语基础才能参加的了 *** 。条件上已经 *** 了一部分英语水平较差的考生，要求上可谓是更高一个档次。从ACCA出来的人才意味着更加优秀，同时也会为企业创造更高的价值。
虽说ACCA更偏向与外语，但并不意味着ACCA会员们只适合在外企工作，除了外企业以外，ACCA会员也可以去一些国企、小型私企、合资企业等其它企业工作，可以说就业范围相当之广。并且现在有比较多的小型企业都已经列出了“有ACCA证书者”优先录取的要求，可见ACCA证书在企业当中是多么看重的职称证书。
无论是什么 *** 也好，除了认真听老师讲课以外，知识巩固的重点还是离不开多做题多练习。而做题的周期并不是一周、一个月，而是每天都要坚持做题，只有每天坚持做题，才能让整个人变得麻木，在 *** 中答题才能变得更加得心应手。另外，在做题的同时也要学会多思考，举一反三，这样才能进一步将知识点巩固。
常言道：“细节决定成败”，在 *** 中同样也是一个道理，大部分的考生往往因为不注意答题规范、没有按标准去答题而失分。只差一分达不了合格标准，很可能就是这一分来自于不规范答题中，那么这样是非常可惜的。
因此，考生在日常做题中，也要严格要求自己，按规范做好，减少被扣分的可能 *** 。
在临近 *** 前的一、两周，大家还是不要去做难度较大的题目，在这么短的时间去攻克难题，得到的收益也是很少。所以，在临考前的几天，建议大家还是回归到基础知识点上，重温基础题目，将知识理解透彻。
大家在做题过程中，并不是说做的题越多就会越好，在做题的时候，大家难免也会也会遇到不懂或者是做错的题目。这时候就要把错题记下来，并且分析总结自己为什么出错，从中不断改进自己，力争做到更好。
在考前的几天，大家不适宜做太多的题目，为了让自己有一个好的精神状态去 *** ，考前一周，考生们应该好好调节好自己的心态，如果感到压力大，可以外出散散心、听听音乐等，反正不要让自己有过大的压力。
在考前，有不少考生都会有一种“考前焦虑症”，就是担心自己考不好，心里很紧张等等焦虑的表现。对于这种情况，小编建议大家还是要放开一点，以乐观的心态去应对，提高自己的自信心，这样才不会影响到自己 *** 的状态。
精神状态好不好，主要取决于自己休息得好不好，因此，保证好每天的睡眠时间和质量非常重要。临考前，大家千万不要去熬夜复习，这样做只会适得其反，反而影响到 *** 发挥的状态。
二、什么是平稳的时间序列
问题一：如何深入理解时间序列分析中的平稳 *** 声明：本文中所有引用部分，如非特别说明，皆引自Time Series Analysis with Applications in R.
接触时间序列分析才半年，尽力回答。如果回答有误，欢迎指出。
对之一个问题，我们把它拆分成以下两个问题：
Why stationary?（为何要平稳？）
Why weak stationary?（为何弱平稳？）
Why stationary?（为何要平稳？）
每一个统计学问题，我们都需要对其先做一些基本假设。如在一元线 *** 回归中（），我们要假设：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）② *** 同分布服从正态分布（均值为0，方差恒定）。
在时间序列分析中，我们考虑了很多合理且可以简化问题的假设。而其中最重要的假设就是平稳。
The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the beh *** ior of the process do not change over time.
平稳的基本思想是：时间序列的行为并不随时间改变。
Strict stationarity: A time series{} is said to be strictly stationary if the joint distribution of,,・・・, is the same as that of,,・・・,for all choices of nat *** al number n, all choices of time points,,・・・, and all choices of time lag k.
强平稳过程：对于所有可能的n，所有可能的,,・・・,和所有可能的k，当,,・・・,的联合分布与,,・・・,相同时，我们称其强平稳。
Weak stationarity: A time series{} is said to be weakly(second-order, or co-variance) stationary if:
① the mean function is constant over time, and
②γ(t, t? k)=γ(0, k) for all times t and lags k.
弱平稳过程：当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关，我们才称其为弱平稳。
此时我们转到第二个问题：Why weak stationary?（为何弱平稳？）
两种平稳过程并没有包含关系，即弱平稳不一定是强平稳，强平稳也不一定是弱平稳。
一方面，虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强，但强平稳并不一定是弱平稳，因为其矩不一定存在。
例子：{} *** 服从柯西分布。{}是强平稳，但由于柯西分布期望与方差不存在，所以不是弱平稳。（之所以不存在是因为其并非绝对可积。）
另一方面，弱平稳也不一定是强平稳，因为二阶矩 *** 质并不能确定分布的 *** 质。
例子：,,互相 *** 。这是弱平稳却不是强平稳。
知道了这些造成差别的根本原因后，我们也可以写出两者的一些联系：
一阶矩和二阶矩存在时，强平稳过程是弱平稳过程。（条件可简化为二阶矩存在，因为）
当联合分布服从多元正态分布时，两平稳过程等价。（多元正态分布的二阶矩可确定分布 *** 质）
而为什么用弱平稳而非强平稳，主要原因是：强平稳条件太强......>>
问题二：什么是平稳时间序列，能举个生活中的平稳时间序列的例“平稳时间序列”是天文学专有名词。来自中国天文学名词审定 *** 会审定发布的天文学专有名词中文译名，词条译名和中英文解释数据版权由天文学名词委所有。
英文原名/注释stationarytime series：小波消噪与时间序列分析 *** 在预测领域中应用十分广泛,但是在降雨量的预测中应用不多。在基于小波消噪的基础上应用时间序列中平稳时间学列 *** 对降雨量进行预测,结果显示,应用该 *** 有效地提高了降雨量的预测精度。用丹东地区1971-2006年的降雨量作为历史数据,建立降雨量预测模型,结果表明新模型算法简单、精度较高,比传统的拓扑预测模型效果更好,为降雨量预测提供了一种行之有效的 ***
问题三：平稳时间序列和非平稳时间序列的区别要对非平稳时间序列进行平稳化处理有利于资源的合理利用
问题四：检验时间序列平稳 *** 的 *** 有哪两种 1、时间序列取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。 2、宽平稳时间序列的定义：设时间序列，对于任意的,和，满足：则称宽平稳。 3、Box-Jenkins *** 是一种理论较为完善的统计预测 *** 。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的 *** *** 。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模 *** ，并且具有统计上的完善 *** 和牢固的理论基础。 4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。（1）自回归模型AR(p)：如果时间序列满足其中是 *** 同分布的随机变量序列，且满足：，则称时间序列服从p阶自回归模型。或者记为。平稳条件：滞后算子多项式的根均在单位圆外，即的根大于1。（2）移动平均模型MA(q)：如果时间序列满足则称时间序列服从q阶移动平均模型。或者记为。平稳条件：任何条件下都平稳。（3） ARMA(p,q)模型：如果时间序列满足则称时间序列服从(p,q)阶自回归移动平均模型。或者记为。特殊情况：q=0,模型即为AR(p)，p=0,模型即为MA(q)。二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效 *** ，它简单易行、较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机 *** 和平稳 *** ，以及时间序列的季节 *** 。 2、自相关函数的定义：滞后期为k的自协方差函数为：，则的自相关函数为：，其中。当序列平稳时，自相关函数可写为：。 3、样本自相关函数为：，其中，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。 4、样本的偏自相关函数：其中，。 5、时间序列的随机 *** ，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。使用自相关分析图判断时间序列的随机 *** ，一般给出如下准则：①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，则该时间序列具有随机 *** ；②若较多自相关函数落在置信区间之外，则认为该时间序列不具有随机 *** 。 6、判断时间序列是否平稳，是一项很重要的工作。运用自相关分析图判定时间序列平稳 *** 的准则是：①若时间序列的自相关函数在k>3时都落入置信区间，且逐渐趋于零，则该时间序列具有平稳 *** ；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面，则该时间序列就不具有平稳 *** 。 7、 ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数是以p步截尾的，自相关函数拖尾。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾 *** ，偏自相关函数拖尾。这两个 *** 质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数。ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的。三、单位根检验和协整检验 1、单位根检验①利用迪基―福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯―佩荣检验（Philips-Perron Test）,我们也可以测定时间序列的随机 *** ，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验 *** ，与前者不同的事，后一个检验 *** 主要应用于一阶自回归模......>>
问题五：如果时间序列平稳,那该做什么检验我们计算自相关系数，如果有18组数据，则有17个自相关系数的数据，如果时间序列是平稳的，那么服从一个正态分布。所以我们根据每一个自相关系数的值，对应置位区间即可。
也可检验对所有k>0，自相关系数都为0的联合假设，这可通过如下Q *** 统计量进行
该统计量近似地服从 *** 度为m的c2分布（m为滞后长度）。因此:如果计算的Q值大于显著 *** 水平为a的临界值，则有1-a的把握拒绝所有rk(k>0)同时为0的假设。
注意利用Q *** 统计量，原假设是平稳的，根据更大的滞后项来判断即可。
三、时间序列分析模型——ARIMA模型
【嵌牛导读】：什么是 ARIMA模型
【嵌牛提问】： ARIMA模型可以具体应用到什么地方？
传统的经济计量 *** 是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构 *** 来建立各个变量之间关系的模型，如向量自回归模型（vector autoregression,VAR）和向量误差修正模型（vector error correction model,VEC）。
在经典的回归模型中，主要是通过回归分析来建立不同变量之间的函数关系（因果关系），以考察事物之间的联系。本案例要讨论如何利用时间序列数据本身建立模型，以研究事物发展自身的规律，并据此对事物未来的发展做出预测。研究时间序列数据的意义：在现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。在现实中很多问题，如利率波动、收益率变化、反映股市行情的各种指数等通常都可以表达为时间序列数据，通过研究这些数据，发现这些经济变量的变化规律（对于某些变量来说，影响其发展变化的因素太多，或者是主要影响变量的数据难以收集，以至于难以建立回归模型来发现其变化发展规律，此时，时间序列分析模型就显现其优势——因为这类模型不需要建立因果关系模型，仅需要其变量本身的数据就可以建模），这样的一种建模方式就属于时间序列分析的研究范畴。而时间序列分析中，ARIMA模型是最典型最常用的一种模型。
1、ARIMA的含义。 ARIMA包含3个部分，即AR、I、MA。AR——表示auto regression，即自回归模型；I——表示integration，即单整阶数，时间序列模型必须是平稳 *** 序列才能建立计量模型，ARIMA模型作为时间序列模型也不例外，因此首先要对时间序列进行单位根检验，如果是非平稳序列，就要通过差分来转化为平稳序列，经过几次差分转化为平稳序列，就称为几阶单整；MA——表示moving *** erage，即移动平均模型。可见，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。
ARIMA模型与ARMA模型的区别：ARMA模型是针对平稳时间序列建立的模型。ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说，非平稳时间序列要建立ARMA模型，首先需要经过差分转化为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。
2、ARIMA模型的原理。正如前面介绍，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。
其中：参数为常数，是阶自回归模型的系数；为自回归模型滞后阶数；是均值为0，方差为的白噪声序列。模型记做——表示阶自回归模型。
其中：参数为常数；参数是阶移动平均模型的系数；为移动平均模型滞后阶数；是均值为0，方差为的白噪声序列。模型记做——表示阶移动平均模型。
模型记做。为自回归模型滞后阶数，为时间序列单整阶数，为阶移动平均模型滞后阶数。当时，，此时ARIMA模型退化为MA模型；当时，，ARIMA模型退化为AR模型。
3、建立ARIMA模型需要解决的3个问题。由以上分析可知，建立一个ARIMA模型需要解决以下3个问题：
（1）将非平稳序列转化为平稳序列。
（2）确定模型的形式。即模型属于AR、MA、ARMA中的哪一种。这主要是通过模型识别来解决的。
（3）确定变量的滞后阶数。即和的数字。这也是通过模型识别完成的。
ARIMA模型识别的工具为自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）。
自相关系数：时间序列滞后k阶的自相关系数由下式估计：
其中是序列的样本均值，这是相距k期值的相关系数。称为时间序列的自相关系数，自相关系数可以部分的刻画一个随机过程的形式。它表明序列的邻近数据之间存在多大程度的相关 *** 。
偏自相关系数：偏自相关系数是在给定的条件下，之间的条件相关 *** 。其相关程度用偏自相关系数度量。在k阶滞后下估计偏自相关系数的计算公式为：
其中是在k阶滞后时的自相关系数估计值。称为偏相关是因为它度量了k期间距的相关而不考虑k-1期的相关。如果这种自相关的形式可由滞后小于k阶的自相关表示，那么偏相关在k期滞后下的值趋于0。
AR(p)模型的自相关系数是随着k的增加而呈现指数衰减或者震荡式的衰减，具体的衰减形式取决于AR(p)模型滞后项的系数；AR(p)模型的偏自相关系数是p阶截尾的。因此可以通过识别AR(p)模型的偏自相关系数的个数来确定AR(p)模型的阶数p。
MA(q)模型的自相关系数在q步以后是截尾的。MA(q)模型的偏自相关系数一定呈现出拖尾的衰减形式。
ARMA(p,q)模型是AR(p)模型和MA(q)模型的组合模型，因此ARMA(p,q)的自相关系数是AR(p)自相关系数和MA(q)的自相关系数的混合物。当p=0时，它具有截尾 *** 质；当q=0时，它具有拖尾 *** 质；当p,q都不为0，它具有拖尾 *** 质。
通常，ARMA(p,q)过程的偏自相关系数可能在p阶滞后前有几项明显的尖柱，但从p阶滞后项开始逐渐趋于0；而它的自相关系数则是在q阶滞后前有几项明显的尖柱，从q阶滞后项开始逐渐趋于0。
本案例选取我国实际GDP的时间序列建立ARIMA模型，样本区间为1978—2001。数据来源于国家 *** 网站上各年的统计年鉴，GDP数据均通过GDP指数换算为以1978年 *** 计算的值。见表1：
表1：我国1978—2003年GDP（单位：亿元）
19783605.6198610132.8199446690.7
19794074198711784.7199558510.5
19804551.3198814704199668330.4
19814901.419 *** 1 *** 66199774 *** 4.2
198254 *** .2199018319.5199879003.3
19836076.3199121280.4199982673.1
198471 *** .419 *** 25863.72000 *** 340.9
198587 *** .1199334500.72001985 *** .9
1、单位根检验，确定单整阶数。
由单位根检验的案例分析可知，GDP时间序列为2阶单整的。即d=2。通过2次差分，将GDP序列转化为平稳序列 。利用序列来建立ARMA模型。
确定模型形式和滞后阶数，通过自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）来完成识别。
首先将GDP数据输入Eviews软件，查看其二阶差分的AC和PAC。打开GDP序列窗口，点击View按钮，出现下来菜单，选择Correlogram（相关图），如图：
打开相关图对话框，选择二阶差分（2nd difference），点击OK，得到序列的AC和PAC。（也可以将GDP序列先进行二阶差分，然后在相关图中选择水平（L *** l））
从图中可以看出，序列的自相关系数（AC）在1阶截尾，偏自相关系数（PAC）在2阶截尾。因此判断模型为ARMA模型，且，。即：
由以上分析可知，建立模型。首先将GDP序列进行二次差分，得到序列。然后在Workfile工作文件簿中新建一个方程对话框，采用列表法的 *** 对方程进行定义。自回归滞后项用ar表示，移动平均项用 *** 表示。本例中自回归项有两项，因此用ar(1)、ar(2)表示，移动平均项有一项，用 *** (1)表示，如图：
从拟合优度看，，模型拟合效果较好，DW统计量为2.43，各变量t统计量也通过显著 *** 检验，模型较为理想。对残差进行检验，也是平稳的，因此判断模型建立正确。
关于本次时间序列计算题和生命周期理论计算题的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
