16SrDNA序列分析在嗜尸性蝇类鉴定中的应用

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｎｓｉｃＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｆｅｂｒｕａｒｙ２００６，Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．１

线粒体ＤＮＡ（ｍｉｔｏｃｈｏｎｄｒｉａｌＤＮＡ，ｍｔＤＮＡ）广泛存在于真核细胞中，与核ＤＮＡ相比，具有分子小、结构简单、进化速度快以及母系遗传等特点。因而，研究

ｍｔＤＮＡ序列，比研究核ＤＮＡ更容易区别边缘种群［１］。

尤其是对于利用ｍｔＤＮＡ上细胞色素氧化酶辅酶Ⅰ和

Ⅱ（ＣＯⅠ和ＣＯⅡ）基因序列分析进行嗜尸性苍蝇种类

鉴定，可以解决依据形态学方法难以进行苍蝇卵、幼虫种类鉴定的难题，可作为法医学鉴别嗜尸性苍蝇及其幼虫、卵种类的可靠依据。然而，就亲缘关系非常接近

的铜绿蝇和丝光绿蝇而言，由于二者的种内、种间进化分歧非常接近，运用上述两个片段则很难区别。本文通过对嗜尸性蝇类ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ的５５１ｂｐ基因序列分析探讨通过该方法鉴别丝光绿蝇和铜绿蝇的可行性。

１材料与方法

１．１样本

随机采集成都地区和呼和浩特地区放置于室外草地家兔尸体上的９只丝光绿蝇、１１只铜绿蝇。

１．２ＤＮＡ的提取

将选中的苍蝇去除头、腹、翅膀和四肢后，清洗、捣碎，用酚－氯仿法提取其胸肌ＤＮＡ，并溶解于ＴＥ

［作者简介］孙晓明（１９８０），男，山东烟台人，博士，主要从事法

医物证学研究，（电子信箱）ｌｕｐｕｓｓｔａｒ＠１６３．ｃｏｍ。

［通讯作者］侯一平，ｒｅｃｈｔｓｍｅ＠ｗｅｕｍｓ．ｅｄｎ．ｃｎ。

１６ＳｒＤＮＡ序列分析在嗜尸性蝇类鉴定中的应用

孙晓明，蔡继峰，应斌武，方月琴，云利兵，袁万安，高山，侯一平（四川大学华西基础医学与法医学院，四川成都６１００４１）

［摘要］目的通过ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ中５５１ｂｐ基因序列分析，解决依据ＣＯＩ和ＣＯＩＩ上２７８ｂｐ和６３５ｂｐ

基因序列难以鉴别丝光绿蝇、铜绿蝇种类的难题，为法医学嗜尸性苍蝇种类的鉴别提供依据。方法

随

机采集放置在呼和浩特及成都地区室外草地家兔尸体上的铜绿蝇和丝光绿蝇，对其ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ中５５１ｂｐ基因序列进行分析、比对，构建系统发育树。结果通过对嗜尸性蝇类ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ的

５５１ｂｐ基因序列分析可以对丝光绿蝇和铜绿蝇进行鉴别。结论１６ＳｒＤＮＡ上５５１ｂｐ基因序列分析是对嗜尸性蝇类（尤其是铜绿蝇和丝光绿蝇）进行种类鉴定的有效方法，是对依据ＣＯⅠ和ＣＯⅡ序列分析方法鉴别嗜尸性苍蝇种类的重要补充。

［关键词］嗜尸性蝇类；种类鉴定；线粒体；１６ＳｒＤＮＡ；法医学［中图分类号］ＤＦ７９５．２

［文献标识码］Ａ

［文章编号］１００４－５６１９（２００６）０１－００３６－０４

ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＳａｒｃｏｓａｐｈａｇｏｕｓＦｌｉｅｓｂｙＡｎａｌｙｓｅｓｔｈｅＳｅｑｕｅｎｃｅｏｆ１６ＳｒＤＮＡ

ＳＵＮＸｉａｏ－ｍｉｎｇ，ＣＡＩＪｉ－ｆｅｎｇ，ＹＩＮＧＢｉｎ－ｗｕ，ＦＡＮＧＹｕｅ－ｑｉｎ，ＹＵＮＬｉ－ｂｉｎｇ，ＹＵＡＮＷａｎ－ａｎ，ＧＡＯＳｈａｎ，ＨＯＵＹｉ－ｐｉｎｇ

（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｏｒｅｎｓｉｃＭｅｄｉｃｉｎｅ，ＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ

６１００４１，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＯｂｊｅｃｔｉｖｅＴｏｓｏｌｖｅｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓｏｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＳａｒｃｏｓａｐｈａｇｏｕｓｆｌｉｅｓｓｕｃｈａｓＬｕｃｉｌｉａ

ｓｅｒｉｃａｔａ（Ｍｅｉｇｅｎ）ａｎｄＬｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｗｉｅｄｅｍａｎｎ）ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｎｏｔｂｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅ２７８ｂｐａｎｄ６３５ｂｐｒｅｇｉｏｎｓｏｆｔｈｅｇｅｎｅｅｎｃｏｄｉｎｇｆｏｒｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅｏｘｉｄａｓｅｓｕｂｕｎｉｔⅠａｎｄⅡ（ＣＯⅠａｎｄＣＯⅡ）ｉｎ

ｍｔＤＮＡ．ＭｅｔｈｏｄｓＳｐｅｃｉｍｅｎｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｃｏｒｐｓｅｓｏｆｒａｂｂｉｔｓｏｎｔｈｅｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎＨｕｈｈｏｔａｎｄ

Ｃｈｅｎｇｄｕ，

ｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆ５５１ｂｐｒｅｇｉｏｎｏｆ１６ＳｒＤＮＡｏｆｔｈｅｉｒｍｔＤＮＡｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，

ｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅ－

ａｌｉｇｎｍｅｎｔｐｒｏｇｒａｍＤＮＡＭＡＮ（ｖｅｒｓｉｏｎ４．０）ａｎｄＭＥＧＡ２．１ｓｏｆｅｗａｒｅｗｅｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄｆｏｒｓｅｑｕｅｎｃｅａｌｉｇｎｍｅｎｔｓｎｅｉｇｈｂｏｕｒ－ｊｏｉｎｉｎｇｔｒｅｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．ＲｅｓｕｌｔｓＬｕｃｉｌｉａｓｅｒｉｃａｔａ（Ｍｅｉｇｅｎ）ａｎｄＬｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｗｉｅｄｅｍａｎｎ）ｗｅｒｅｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｂｙｓｅｑｕｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆＴｈｅ５５１ｂｐｒｅｇｉｏｎｏｆｔｈｅｇｅｎｅｏｆ１６ＳｒＤＮＡ．ＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎＴｈｅ５５１ｂｐｒｅｇｉｏｎｏｆｔｈｅｇｅｎｅｏｆ１６ＳｒＤＮＡｏｆｓａｒｃｏｓａｐｈａｇｏｕｓｆｌｉｅｓｃａｎｂｅｕｓｅｄｆｏｒｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｍｏｎｓｐｅｃｉｅｓｌｅｖｅｌｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．

Ｉｔｉｓｌｉｋｅｌｙｔｏｂｅａｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅ

ｓａｒｃｏｓａｐｈａｇｏｕｓｆｌｉｅｓｂｙｓｅｑｕｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆＣＯⅠａｎｄＣＯⅡｉｎｍｔＤＮＡ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｓａｒｃｏｓａｐｈａｇｏｕｓｆｌｉｅｓ；ｓｐｅｃｉｅｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｍｉｔｏｃｈｏｎｄｒｉａ；１６ＳｒＤＮＡ；ｆｏｒｅｎｓｉｃ３６??

法医学杂志２００６年２月第２２卷第１期

中，于－２０℃保存备用［２］。

１．３ＰＣＲ扩增和测序

引物用ｐｒｉｍｅｒ２软件设计，可对约５５１ｂｐ的目标片段进行扩增。引物序列为：

１６Ｓ－ａｒ５‘－ＣＧＣＣＴＧＴＴＴＡＡＣＡＡＡＡＡＣＡＴ－３’

１６Ｓ－ｂｒ５‘－ＣＣＧＧＴＣＴＧＡＡＣＴＣＡＧＡＴＣＡＣＧＴ－３’扩增体系：常规ＰＣＲ扩增，反应体系总体积３７．５μＬ，其中含ｄＮＴＰ（１ｍｍｏｌ／Ｌ）６μＬ，１０×Ｒｅａｃｔｉｏｎｂｕｆｆｅｒ（Ｍｇ２＋－ｆｒｅｅ）３．７５μＬ，２５ｍｍｏｌ／ＬＭｇ２＋２．２５μＬ，引物（５０ｐｍｏｌ／μＬ）各０．３μＬ，Ｔａｑ酶１．５Ｕ，ｍｔＤＮＡ模板２．５μＬ。

扩增条件：９４℃３０ｓ，５０℃４５ｓ，７２℃３０ｓ，４０个循环，最后７２℃充分延伸１０ｍｉｎ。扩增的产物经聚丙烯酰胺凝胶电泳、纯化、测序。

１．４数据处理

对测序结果选用ＭＥＧＡ２．０分析软件包，对所得到的序列结果进行分析。

２结果

２．１形态学分类鉴定结果

１６只苍蝇样本经形态学分类鉴定分为９只丝光绿蝇、１１只铜绿蝇。

２．２基因序列比对分析

将所测得的上述９只丝光绿蝇、１１只铜绿蝇ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ的５５１ｂｐ基因序列在ＧｅｎＢａｎｋ中作ＢＬＡＳＴ搜索，利用核酸序列分析软件ＤＮＡＭＡＮ（ｖｅｒｓｉｏｎ４．０ＬｙｎｎｏｎＢｉｏＳｏｆｔ，Ｃｏｐｙｒｉｇｈｔ１９９４－９８）对序列进行排序剪裁比对（表１），并将完整的序列提交ＧｅｎＢａｎｋ注册［３］（登陆号为ＡＹ９６２６４０－ＡＹ９６２６５５）。结果表明，丝光绿蝇和铜绿蝇之间，存在着比较明显的序列差异。

２．３ＵＰＧＭＡ无根系统发育树

运用ＭＥＧＡ２．１软件包中Ｋｉｍｕｒａ′ｓｔｗｏ－ｐａｒａｍｅｔｅｒ模式对呼和浩特和成都地区９只丝光绿蝇、１１只铜绿蝇ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ的５５１ｂｐ基因序列进行分析后，用距离法建立ＵＰＧＭＡ无根系统发育树，结果铜绿蝇和丝光绿蝇分别聚类，可以达到鉴别丝光绿蝇和铜绿蝇的目的（图１）。

２．４种内及种间进化分歧

运用ＭＥＧＡ２．１软件包中的Ｋｉｍｕｒａ′ｓｔｗｏ－ｐａｒａｍ－ｅｔｅｒ模式对各蝇类ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ的５５１ｂｐ基因序列进行分析后，所建立的种内及种间进化分歧表表明：上述９只丝光绿蝇ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ的５５１ｂｐ基因序列的种内进化分歧均数为：０～１．１％，整体均数为０．３９％。１１只铜绿蝇的种内进化分歧均数分别为０～１．９％，整体均数为０．４８％。在种间水平，丝光绿蝇与铜绿蝇的进化分歧均数最大值为２．６％、最小值为１．３％，均数大于１％，见表１。

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｃｈｅｎｇｄｕ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｃｈｅｎｇｄｕ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｃｈｅｎｇｄｕ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｃｈｅｎｇｄｕ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｃｈｅｎｇｄｕ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｈｕｈｈｏｔ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｃｈｅｎｇｄｕ）

Ｌｕｃｉｌｉａｃｕｐｒｉｎａ（Ｃｈｅｎｇｄｕ）

９０

９３

８４

７４

０．００２

５７

９９

９３

６３

６５

５５

８３

６８

图１基于丝光绿蝇及铜绿蝇ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ中５５１ｂｐ基因序列构建的ＵＰＧＭＡ无根系统发育树（Ｋｉｍｕｒａ′ｓｔｗｏ－ｐａｒａｍｅｔｅｒ模式）

３讨论

嗜尸性蝇类在死亡时间的准确推断以及对尸体所在地点是否为第一犯罪现场的推断有重要意义［４－６］，传统鉴别嗜尸性蝇类的方法主要是依据其形态学特征，只能用于成虫和部分幼虫的种类鉴定，对于绝大多数幼虫、卵、蛹则很难鉴别。此外，形态学鉴定，要求办案人员具有较高的形态学分类知识。

以ＣＯⅠ和ＣＯⅡ进行研究所得到的聚类结果，能将绝大多数苍蝇有效地区分到属种水平，但对于亲缘关系较近的丝光绿蝇和铜绿蝇，则很难区分［２］。本试验通过对嗜尸性蝇类ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ的５５１ｂｐ基因序列分析达到了鉴别丝光绿蝇和铜绿蝇的目的。该检测方法是运用分子生物学技术鉴别嗜尸性苍蝇种类的重要补充和完善。由此，可以将１６ＳｒＤＮＡ序列分析，用于法医学实践中。而且，本实验中所运用的方法，可以直接获得严格准确的序列信息，对检测人员专业水平及实验设备的要求不高，一般的分子生物学实验室均能做到，理论依据以及研究思路也相对简洁清晰明了，因此更容易在实际工作中推广应用。

尽管１６ＳｒＤＮＡ基因位点存在以上明显的优点与应用价值，但是仍然有很多问题有待于从事法医研究的学者们进一步的研究解决，如各个不同地域的嗜尸性蝇类的１６ＳｒＤＮＡ基因位点序列的群体资料的积累，种间变异与同种不同地域差异二者之间的相对关系与量化关系，以及简单有效片段的筛选等。

３７

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ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｎｓｉｃＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｆｅｂｒｕａｒｙ２００６，Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．１

（上接第３５页）

［５］傅民魁．口腔正畸学［Ｍ］．第４版．北京：人民卫生出版社．

２００３，７２－７９．［６］

Ｐａｙｎｅ－ＪａｍｅｓＪ，

ＢｕｓｕｔｔｉｌＡ，

ＳｍｏｃｋＷ．

Ｆｏｒｅｎｓｉｃ

Ｍｅｄｉｃｉｎｅ：ＣｌｉｎｉｃａｌａｎｄＰａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌＡｓｐｅｃｔｓ［Ｍ］．Ｌｏｎ－ｄｏｎ：ＧｒｅｅｎｗｉｃｈＭｅｄｉｃａｌＭｅｄｉａＬｔｄ．２００３，６９１－６９２．［７］ＬｅｓｓｉｇＲ，ＧｒｕｎｄｍａｎｎＣ，ＢｅｎｔｈａｕｓＳ，ｅｔａｌ．Ｔｓｕｎａｍｉ

２００４－ＮｅｗＣｈａｌｌｅｎｇｅｓｆｏｒｔｈｅＦｏｒｅｎｓｉｃＯｄｏｎｔｏ－Ｓｔｏｍａｔｏｌｏｇｙ［Ａ］．１７ｔｈＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ

ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｏｆＦｏｒｅｎｓｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓ［Ｃ］，

ＨｏｎｇＫｏｎｇ，

２００５，２０１．

［８］ＹｏｓｈｉｎｏＭ，ＭｉｙａｓａｋａＳ，ＳａｔｏＨ，ｅｔａｌ．Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ

ｓｙｓｔｅｍｏｆｆｒｏｎｔａｌｓｉｎｕｓｐａｔｔｅｒｎｓｂｙｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ．

Ｉｔｓ

ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｕｎｋｎｏｗｎｒｅｍａｉｎｓ［Ｊ］．ＦｏｒｅｎｓｉｃＳｃｉＩｎｔ，１９８７，３４：２８９－２９９．

［９］

ＣｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎＡＭ．ＴｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＤａｕｂｅｒｔ：ＩｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒＴｅｓｔｉｍｏｎｙａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈｉｎＦｏｒｅｎｓｉｃＡｎｔｈｒｏｐｏｌｏｇｙ（ａｎｄ

ｔｈｅ

Ｕｓｅ

ｏｆ

Ｆｒｏｎｔａｌ

Ｓｉｎｕｓｅｓ

ｉｎ

Ｐｅｒｓｏｎａｌ

Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）［Ｊ］．ＪＦｏｒｅｎｓｉｃＳｃｉ，２００４，４９：４２７－４３０．［１０］ＣｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎＡＭ．ＴｅｓｔｉｎｇｔｈｅＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆＦｒｏｎｔａｌＳｉ－

ｎｕｓｅｓｉｎＰｏｓｉｔｉｖｅＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪＦｏｒｅｎｓｉｃＳｃｉ，

２００５，５０：１８－２２．

［１１］贾静涛．法医人类学［Ｍ］．沈阳：辽宁科学技术出版社．

１９９３，１５－１６．

（收稿日期：２００５－１０－１７）

（本文编辑：夏文涛）

注：１～９为丝光绿蝇，１０～２０为铜绿蝇

Ｎｏ．１２３

４５６７８９１０１１１２１３１４１５１６

１７１８１９２０

１－２０．０－３０．４０．４－４０．４０．４０．０－５０．４０．４０．００．０－６１．１１．１０．７０．７０．７－７０．９０．９０．５０．５０．５０．２－８０．９０．９０．５０．５０．５０．２０．０－９０．９０．９０．５０．５０．５０．２０．００．０－１０２．０２．０１．６１．６１．６２．４２．２２．２２．２－１１２．０２．０１．６１．６１．６２．４２．２２．２２．２０．０－１２２．６２．６２．２２．２２．２１．８１．６１．６１．６０．５０．５－１３２．６２．６２．２２．２２．２１．８１．６１．６１．６０．５０．５０．０－１４２．６２．６２．２２．２２．２１．８１．６１．６１．６０．５０．５０．００．０－１５１．６１．６１．３１．３１．３１．６１．５１．５１．５０．７０．７０．９０．９０．９－１６１．６１．６１．３１．３１．３１．６１．５１．５１．５０．７０．７０．９０．９０．９０．０－１７１．６１．６１．３１．３１．３１．６１．５１．５１．５０．７０．７０．９０．９０．９０．００．０－１８２．０２．０１．６１．６１．６２．４２．２２．２２．２０．００．００．５０．５０．５０．７０．７０．７－１９１．６１．６１．３１．３１．３２．０１．８１．８１．８１．１１．１１．６１．６１．６１．１１．１１．１１．１－２０１．５

１．５

１．１

１．１

１．１

１．８

１．６

１．６

１．６

１．３

１．３

１．８

１．８

１．８

１．３

１．３

１．３

１．３

０．９

－

表１呼和浩特及成都地区丝光绿蝇，铜绿蝇ｍｔＤＮＡ上１６ＳｒＤＮＡ中

５５１ｂｐ基因种内及种间进化分歧（Ｋｉｍｕｒａ′ｓｔｗｏ－ｐａｒａｍｅｔｅｒ模式）［参考文献］

［１］ＷｅｎｎｅｍａｎｎＬ．ＫｕｌｔｕｒｅｌｌｅＥｎｔｏｍｏｌｏｇｉｅｌｌ［Ｊ］．Ｇｅｓｕｎｄｅ

Ｐｆｌａｎｚｅｎ，２００４，５６：６１－６６．

［２］ＡｎＲＳ，ＴａｎＳＪ，ＣｈｅｎＸＦ．Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎｇｒｉｎｄｉｎｇ

ｔｉｓｓｕｅｄｕｒｉｎｇｅｘｔｒａｃｔｉｎｇＤＮＡｆｒｏｍｓｍａｌｌｉｎｓｅｃｔｓ［Ｊ］．

Ｅｎｔｏｍｏｌｏｇｉｃａｌｋｎｏｗｌｅｄｇｅ，２００２，３９（４）：３１１－３１２．［３］ＧｅｎＢａｎｋ，ＬｏｓＡｌａｍｏｓＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｇｒｏｕｐ６６３７０７，

ＭａｉｌＳｔｏｐＫ７１０，ＬｏｓＡｌａｍｏｓ，ＡＹ９６２６４０－ＡＹ９６２６５５．［４］ＫａｎｅｓｈｒａｊａｈＧ，ＴｕｒｎｅｒＢ．Ｃａｌｌｉｐｈｏｒａｖｉｃｉｎａｌａｒｖａｅｇｒｏｗ

ａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒａｔｅｓｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｂｏｄｙｔｉｓｓｕｅｓ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａ－

ｔｉｏｎａｌＬｅｇａｌＭｅｄｉｃｉｎｅ，２００４，１１８：２４２－２４４．

［５］ＡｎｄｅｒｓｏｎＧＳ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇｔｉｍｅｏｆｄｅａｔｈｕｓｉｎｇｂｌｏｗｆｌｙ

ｅｇｇｓｉｎｔｈｅｅａｒｌｙｐｏｓｔｍｏｒｔｅｍｉｎｔｅｒｖａｌ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＬｅｇａｌＭｅｄｉｃｉｎｅ，２００４，１１８：２４０－２４１．

［６］ＡｄａｍｓＺＪ．ＨａｌｌＭＪ．Ｍｅｔｈｏｄｓｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｋｉｌｌｉｎｇａｎｄ

ｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎｏｆｂｌｏｗｆｌｙｌａｒｖａｅ，ａｎｄｔｈｅｉｒｅｆｆｅｃｔｏｎｐｏｓｔ－ｍｏｒｔｅｍｌａｒｖａｌｌｅｎｇｔｈ［Ｊ］．ＦｏｒｅｎｓｉｃＳｃｉｅｎｃｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，２００３，１２，１３８（１－３）：５０－６１．

（收稿日期：２００５－０６－２１）

（本文编辑：邓建强）

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３８??

最新时间序列分析期末考试B

精品文档 浙江农林大学 2009 - 2010 学年第 二 学期考试卷（A 卷） 课程名称： 应用时间序列分析 课程类别： 必修 考试方式： 闭卷 注意事项：1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。 一、单项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出一个正确 答案，并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分，共12分） 1. 关于严平稳与（宽）平稳的关系，不正确的为 。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时，两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图，图1为自相关函数图，图2为偏自相关函数图，请选择模型 。 ( ) 图1 图2 学院： 专业班级： 姓名： 学号： 装 订 线 内 不 要 答 题

A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中，图3为某序列一阶差分后的自相关函数图，图4为某序列一阶差分后的 偏自相关函数图，请对原序列选择模型。( ) 图3 图4

A.ARIMA(4，1，0) B. ARIMA(0，2，1) C. ARIMA(0，1，2) D.ARI MA(0，1，4) 4. 记B 为延迟算子，则下列不正确的是 。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列，下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+= C.k k -=ρρ D.)(?)1(?1k y k y t t +=+ 6.下图为对某时间序列的拟合模型进行显著性水平0.05α=的显著性检验，请选择 该序列的拟合模型 。 ( )

时间序列分析方法及应用7

青海民族大学 毕业论文 论文题目：时间序列分析方法及应用—以青海省GDP 增长为例研究 学生姓名：学号： 指导教师：职称： 院系：数学与统计学院 专业班级：统计学 二○一五年月日

时间序列分析方法及应用——以青海省GDP增长为例研究 摘要: 人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造世界，让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值，按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据，揭示现象随时间变化的规律，并基于这种规律，对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，由于时间序列数据之间的相关关系（即历史数据对未来的发展有一定的影响），修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据，它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析，主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在青海省上学，基于此，对青海省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的青海省GDP（总共37个数据）进行时间序列分析，并且对未来的三年中国的青海省GDP进行较为有效的预测。希望对青海省的发展有所贡献。 关键词: 青海省GDP 时间序列白噪声预测

应用时间序列分析试卷一

应用时间序列分析试卷 一 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】

应用时间序列分析（试卷一） 一、 填空题 1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。 2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。 3、平稳AR （p ）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。 4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。 5、AR （1）模型的平稳域是{}11<<-φφ。AR （2）模型的平稳域是 {}11,12221<±<φφφφφ且， 二、单项选择题 1、频域分析方法与时域分析方法相比（D ） A 前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 B 后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 C 前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 D 后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D ） A 宽平稳一定不是严平稳。 B 严平稳一定是宽平稳。 C 严平稳与宽平稳可能等价。 D 对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。 3、纯随机序列的说法，错误的是（B ）

A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列。 B纯随机序列的均值为零，方差为定值。 C在统计量的Q检验中，只要Q 时，认为该序列为纯随机序列，其 中m为延迟期数。 D不同的时间序列平稳性检验，其延迟期数要求也不同。 4、关于自相关系数的性质，下列不正确的是（D） A. 规范性； B. 对称性； C. 非负定性； D. 唯一性。 5、对矩估计的评价，不正确的是（A） A. 估计精度好； B. 估计思想简单直观； C. 不需要假设总体分布； D. 计算量小（低阶模型场合）。 6、关于ARMA模型，错误的是（C） A ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。 B ARMA模型是一个可逆的模型 C 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。 D AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。 7、MA（q）模型序列的预测方差为下列哪项（B） A、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?< ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++...+） （1++...+） B、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++?+） （1++?+） C、 []2 q 2 , Va() , t l l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1 （1++?+） （1++?+） D、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q-1 （1++?+） （1++?+）

时间序列分析试卷及答案

时间序列分析试卷1 一、 填空题（每小题2分,共计2０分） 1. ARMA(p, q)模型＿_＿___＿____＿___＿＿____＿______＿___＿，其中模型参数为＿＿ ___＿___＿_＿＿_＿__＿＿＿。 2. 设时间序列{}t X ，则其一阶差分为____＿___＿___＿＿_＿__＿__＿＿__。 3. 设AR ＭA (２， 1)： 1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++- 则所对应的特征方程为__＿＿_＿__＿_＿_＿_＿____＿_＿＿. 4. 对于一阶自回归模型A Ｒ（1)： 110t t t X X φε-=+＋,其特征根为_________，平稳域 是___＿___＿＿__＿______＿_＿__. 5. 设ARM Ａ（2, 1）：1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-,当ａ满足_______＿_时，模型 平稳。 6. 对于一阶自回归模型ＭA(1）： 10.3t t t X εε-=-,其自相关函数为__＿____________＿__＿___. 7. 对于二阶自回归模型AR （2）： 120.50.2t t t t X X X ε--=++ 则模型所满足的Yule-Wal ｋer 方程是______________＿__＿＿_＿_。 8. 设时间序列{}t X 为来自A ＲMA （p,q)模型: 1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++ 则预测方差为＿____＿___＿＿＿＿＿_＿＿＿_。 9. 对于时间序列{}t X ，如果_＿_＿＿____＿_____＿__＿,则()~t X I d 。 10. 设时间序列{}t X 为来自GARCH （p ，q ）模型，则其模型结构可写为＿______＿＿____。 二、（１0分）设时间序列{}t X 来自()2,1ARMA 过程,满足 ()()2 10.510.4t t B B X B ε-+=+,

《时间序列分析及应用：R语言》读书笔记

《时间序列分析及应用：R语言》读书笔记 姓名：石晓雨学号：1613152019 （一）、时间序列研究目的主要有两个：认识产生观测序列的随机机制，即建立数据生成模型；基于序列的历史数据，也许还要考虑其他相关序列或者因素，对序列未来的可能取值给出预测或者预报。通常我们不能假定观测值独立取自同一总体，时间序列分析的要点是研究具有相关性质的模型。 （二）、下面是书上的几个例子 1、洛杉矶年降水量 问题：用前一年的降水量预测下一年的降水量。 第一幅图是降水量随时间的变化图；第二幅图是当年降水量与去年降水量散点图。 win.graph(width=4.875, height=2.5,pointsize=8) #这里可以独立弹出窗口 data(larain) #TSA包中的数据集，洛杉矶年降水量 plot(larain,ylab='Inches',xlab='Year',type = 'o') #type规定了在每个点处标记一下 win.graph(width = 3,height = 3,pointsize = 8) plot(y = larain,x = zlag(larain),ylab = 'Inches',xlab = 'Previous Year Inches')#zlag 函数(TSA包)用来计算一个向量的延迟，默认为1,首项为NA

从第二幅图看出，前一年的降水量与下一年并没有什么特殊关系。 2、化工过程 win.graph(width = 4.875,height = 2.5,pointsize = 8) data(color) plot(color,ylab = 'Color Property',xlab = 'Batch',type = 'o') win.graph(width = 3,height = 3,pointsize = 8) plot(y = color,x = zlag(color),ylab = 'Color Property',xlab = 'Previous Batch Color Property') len <- length(color) cor(color[2:len],zlag(color)[2:len])#相关系数>0.5549 第一幅图是颜色属性随着批次的变化情况。

时间序列分析考试卷及答案

考核课程 时间序列分析（B 卷） 考核方式 闭卷 考核时间 120 分钟 注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，。 一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。 （A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ， （D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）；

应用时间序列分析 -

姓名：葛国峰学号：1122307851 编号：33 习题2.3 2.解： data b; input y@@; time=intnx('month','1jan1975'd,_n_-1); format time data; cards; 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 ; run; proc gplot; plot y*time; symbol1v=dot i=join c=black w=3; proc arima data=b; identify var=y nlag=24; run; （1）序列图：

时间序列分析期末考试

浙江农林大学 2009 - 2010 学年第 二 学期考试卷（A 卷） 课程名称： 应用时间序列分析 课程类别： 必修 考试方式： 闭卷 注意事项：1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。 一、单项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出一个正确 答案，并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分，共12分） 1. 关于严平稳与（宽）平稳的关系，不正确的为 。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时，两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图，图1为自相关函数图，图2为偏自相关函数图，请选择模型 。 ( ) 图1 图2 题号 一 二 三 四 五 得分 得分 评阅人 学院： 专业班级： 姓名： 学号： 装 订 线 内 不 要 答 题 得分

A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中，图3为某序列一阶差分后的自相关函数图，图4为某序列一阶差分后的 偏自相关函数图，请对原序列选择模型。( ) 图3 图4

A.ARIMA(4，1，0) B. ARIMA(0，2，1) C. ARIMA(0，1，2) D.ARI MA(0，1，4) 4. 记B 为延迟算子，则下列不正确的是 。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列，下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+= C.k k -=ρρ D.)(?)1(?1k y k y t t +=+ 6.下图为对某时间序列的拟合模型进行显著性水平0.05α=的显著性检验，请选择 该序列的拟合模型 。 ( )

时间序列分析--习题库

说明：答案请答在规定的答题纸或答题卡上，答在本试卷册上的无效。 一、填空题（本题总计25分） 1. 常用的时间序列数据，有年度数据、（ ）数据和（ ） 数据。另外，还有以（ ）、小时为时间单位计算的数据。 2. 自相关系数j ρ的取值范围为（ ）；j ρ与j -ρ之间的关系是（ ）；0ρ=（ ）。 3.判断下表中各随机过程自相关系数和偏自相关系数的截尾性，并用 2. 如果随机过程{}t ε为白噪音，则 t t Y εμ+= 的数学期望为 ；j 不等于0时，j 阶自协方差等于 ，j 阶自相关系数等于 。因此，是一个 随机过程。 1.（2分）时间序列分析中，一般考虑时间（ ）的（ ）的情形。 3. （6分）随机过程{}t y 具有平稳性的条件是： （1）（ ）和（ ）是常数，与 （ ）无关。 （2）（ ）只与（ ）有关，与 （ ）无关。 7. 白噪音的自相关系数是：

1.白噪音{}t y 的性质是：t y 的数学期望为 ，方差为 ；t y 与j -t y 之间的协方差为 。 1.（4分）移动平均法的特点是：认为历史数据中（ ）的数据对未来的数值有影响，其权数为（ ），权数之和为（ ）；但是，（ ）的数据对未来的数值没有影响。 2. 指数平滑法中常数α值的选择一般有2种： （1）根据经验判断，α一般取 。 （2）由 确定。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有拖尾性的有（ ），偏自相关系数具有拖尾性的有（ ）。 ①平稳(2) ②(1) ③平稳(1,2) ④白噪 音过程 4.（5分）下述随机过程中，具有平稳性的有（ ），不具有平稳性的有（ ）。 ①白噪音 ②t t y 1.23t+ε=+ ③随机漂移过程 ④t t t 1y 16 3.2εε-=++ ⑤t t y 2.8ε=+ 2.（3分）白噪音{}t ε的数学期望为（ ）；方差为（ ）；j 不等于0时，j 阶自协方差等于（ ）。 （2）自协方差与（ ）无关，可能与 （ ）有关。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有截尾性的有（ ），偏自相关系数具有截尾性的有（ ）。

时间序列分析及其应用

时间序列分析及其应用 摘要:本文介绍了目前时间序列分析的发展状况以及应用情况,对常见的几种趋势拟合及其预测方法进行了简要叙述。 关键词:时间序列趋势建模 1 引言 时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性,而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析,所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来 事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一,它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。 2 时间序列分析的趋势及建模 时间序列分析的成分有:(1)长期趋势,即时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化的趋势;(2)季节变动,即时间序列在一年中或固定时间内,呈现出的固定规则的变动;(3)循环变动,即

沿着趋势线如钟摆般地循环变动;(4)不规则变动,即在时间序列中由于随机因素影响所引起的变动。 时间序列建模基本步骤是:用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据;根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点,则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列,例如采用门限回归模型。然后辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。 主要的趋势拟合方法有平滑法、趋势线法和自回归模型。对于很多情况,时间序列具有季节趋势,比如气象学中的气温、降雨量,水文学中雨季和干季的河流水量等等。这就需要分析时间序列时,将季节趋势考虑在内。季节性预测法的基本步骤是(1)对原时间序列求移动平均,以消除季节变动和不规则变动,保留长期趋势;(2)将原序列y除以其对应的趋势方程值(或平滑值),分离出季节变动(含不规则变动),即季节系数=tsci/趋势方程值(tc或平滑值);(3)将月度(或季度)的季节指标加总,以由计算误差导致的值去除理论加总值,得到一个校正系数,并以该校正系数乘以季节性指标从而获得调整后季节性指标;(4)求预测模型,若求下一年度的预测值,延长趋势线即可;若求各月(季)的预测值,需以趋势值乘以各月份(季

应用时间序列分析简答题

1.简述非平稳时间序列的确定性因素分解方法及其优缺点：确定性因素分解方法产生于长期的实践。序列的各种变化可以归纳为三大因素的影响：（1）长期趋势波动，包括长期趋势和无固定周期的循环波动（2）季节性变化，包括所有具有固定周期的循环波动（3）随机波动，包括除了长期趋势波动和季节性变化之外的其他因素的综合因素。优点：原理简单；操作方便；易于理解。缺点：（1）只能提取强劲的确定性信息，对随机性信息浪费严重（2）它把所有序列的变化归纳为四大因素的综合影响，却始终无法提供明确有效的方法判断各大因素之间明确的作用关系。 2.比较传统的统计分析与时间序列分析数据结构并说明引入序列平稳性的意义： （1）根据数理统计学常识，传统的统计分析的随机变量越少越好，而每个变量获得的样本信息越多越好。因为随机变量越少，分析的过程越简单，而样本容量越大，分析的结果越可靠。（2）时间序列数据分析的结构有它的特殊性。对随机序列{…,1x ,2x ,…t x …}而言，它在任意时刻t 的序列值t x 都是一个随机变量，而且由于时间的不可重复性，该变量在任意一个时刻只能获得唯一的一个样本观察值。（3）时间序列分析的数据结构的样本信息太少，如果没有其他的辅助信息，通常这种数据结构是没有办法进行分析的。序列的平稳性概念的提出可以有效地解决这个困难。 3.什么是模型识别？模型识别的基本原则是什么？计算出样本自相关系数和偏自相关系数的值之后，就要根据他们表现出来的性质，选择适当的ARMA 模型拟合观察值序列。这个根据样本自相关关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数p ?和移动平均阶数q ?的过程即是模型识别过程。ARMA 模型定阶基本原则如下表： 4.简述单整和协整分析的含义。（1）单整是处理伪回归问题的一种方式。如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的，则称原序列是1阶单整的，记为I （1）。一般地，如果时间序列经过d 次差分后变成平稳序列，而经过d-1次差分仍不平稳，则称原序列是d 阶单整序列，记为I （d ）。（2）假定回归模型t k 1i it i 0t y εχββ++=∑=

应用时间序列分析模拟试题

《时间序列分析》模拟试题 《时间序列分析》课程考试卷 一. 填空题(毎小题2分，共计20分) 匚口 1. ARMA(p, q)模型七=0()+気…+ ---- 4牡g ， 其 中模型参数为p, q 。 2.设时间序列{X,},则其一阶差分为▽七=科一兀_4。 3? 设 ARMA (2, 1) ： X] = O ?5X_] + 0.4X r _2 + 吕—O ?3￡_ 则所对应的特征方程为 22-0.52-0.4 = 0O 4.对于一阶自回归模型AR(1)： X, =1O+0X_+吕，其特征根为一 ° ，平稳域 是{01阀< 1} 注：平稳性判别：1)特征根判别法：特征根的绝对值小于1；该題中特征根等于°,故平 稳条件为仏“ I < 1}。(系数多项式的根在单位园外) 2)平稳域判别法：AR (1)模型：'讷<1} AR (2)模型：{处01岡<1，且0±0<1} _”|vl,“±0?5 Ln Pk =1 1,&=0 -0.3 , 、k = 1.09 0Q 2

方程是 P\ = P3\\ < 注：1. | = ^ii k = l [5 5 —=r^i ■*—0” 8 8 k = 2 41 5. [旷診说2 Pl _ Po p\ p\ A …Pk-\ Pk-2 Ai 如2 _pk-\ A-2 A). Pk =工0阳 2.由于AR 模型的 i 故对于AR (2)有 1, 】 k=0 进而 1-02 、0]Q Q +02 久-2' k>2 1, k=0 8， 0.5% +0?2%2，k22 9.设时间序列｛X,｝为来自ARMA(p.q)模型: x 『=0|X 『_] +??? + § X-p +吕+&G +… 畑［训)近 则预测方差为— i E (￡l )=O,Var (￡!)=a ；,E (￡l ￡ 10.对于时间序列{X,},如果 )=0, S H f ,则乙?/(d)。 注:AR IMA (p, d, q) ①(Bpg = O (B>f E (s t ) = 0,Var (￡, )= ,E (￡,￡s ) = 0,s t Ex s ￡t =0,Vs vf \P\= 00021 +P1022 [C =0021+0002

信息分析模拟试卷B答案

一、单项选择题（每小题1分，共20分）在下列每小题的四个备选答案中选出一个正确的答案，并将其字母标号填入题干的括号内。 1．信息分析的目的是（）。 A．为信息咨询服务 B．为科学研究服务 C．为信息管理服务 D．为科学决策服务 2. 信息分析的基本功能是整理、评价、预测和（）。 A．反馈 B．综合 C．评价 D．推理 3．在信息分析中，选题的效益性原则就是指信息分析的课题应当做到（）。 A．社会效益优先 B．经济效益优先 C．经济效益和国家效益相结合 D．经济效益和社会效益相结合 4．文献收集中的检索方法有多种。从时间上看，如果是从与课题相关起止年代由远而近地开始查找，这种检索方法则是（）。 A．追溯法 B．顺查法 C．倒查法

D．常规法 5．一切推理可以分为（）两大类。 A．常规推理、直言推理 B．简单判断的推理、复合判断的推理 C．假言推理、选言推理 D．演绎推理、归纳推理 6．以下几种信息分析方法中，（）属于定量分析方法的类型。 A．特尔菲法 B．逻辑思维方法 C．分析与综合法 D．回归分析法 7．下列各句话中，（）没有采用相关分析。 A．山雨欲来风满楼 B．瑞雪兆丰年 C．一年之计在于春 D．春江水暖鸭先知 8．常规推理也称（）。 A．三段论 B．简单枚举推理 C．假言推理 D．演绎推理 9．特尔菲法中对专家人数的确定要视所问题的复杂性而定，一般以（）人为宜。 A．5～10

B．10～20 C．20～50 D．50～100 10．特尔菲法中调查表的设计多采用（）来保证对专家意见的统计处理。 A．表格化 B．符号化 C．数字化 D．以上全是 11．对于指数函数：，若令（），则有。 A． B． C． D． 12．当研究对象的一个或多个变量的变化会引起另一个或多个变量发生变化时，我们就说它们之间存在着某种（）。 A．函数关系 B．因果关系 C．相关关系 D．确定关系 13．定量信息分析都需要数学函数形式来进行。任何一个数学函数式，都可能包括（）。 A．变量 B．参量

最新上海财经大学时间序列分析试题

诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力， 考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《时间序列分析》课程考试卷 课程代码 课程序号 20 —20 学年第一学期 姓名 学号 班级 一、 填空题（每小题2分，共计20分） 1. ARMA(p, q)模型_________________________________，其中模型参数为 ____________________。 2. 设时间序列{}t X ，则其一阶差分为_________________________。 3. 设ARMA (2, 1)： 1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++- 则所对应的特征方程为_______________________。 4. 对于一阶自回归模型AR(1): 110t t t X X φε-=+＋，其特征根为_________，平稳域 是_______________________。 5. 设ARMA(2, 1):1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-，当a 满足_________时，模型 平稳。 6. 对于一阶自回归模型MA(1): 10.3t t t X εε-=-，其自相关函数为______________________。 7. 8. 对于二阶自回归模型AR(2) : 120.50.2t t t t X X X ε--=++ 则模型所满足的Yule-Walker 方程是______________________。 9. 10. 设时间序列{}t X 为来自ARMA(p,q)模型： 1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++L L …………………………………………………………… 装 订 线…………………………………………………

应用时间序列分析试卷一

应用时间序列分析（试卷一） 一、填空题 1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。 2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。 3、平稳AR（p）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。 4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。 5、AR（1）模型的平稳域是{}1 1< < -φ φ。AR（2）模型的平稳域是{}1 1, 1 2 2 2 1 < ± <φ φ φ φ φ且 ， 二、单项选择题 1、频域分析方法与时域分析方法相比（D） A前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。B后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。C前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 D后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D） A宽平稳一定不是严平稳。 B严平稳一定是宽平稳。 C严平稳与宽平稳可能等价。 D对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。 3、纯随机序列的说法，错误的是（B）

A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列。 B纯随机序列的均值为零，方差为定值。 C在统计量的Q检验中，只要Q 时，认为该序列为纯随机序列，其中m为延迟期数。 D不同的时间序列平稳性检验，其延迟期数要求也不同。 4、关于自相关系数的性质，下列不正确的是（D） A. 规范性； B. 对称性； C. 非负定性； D. 唯一性。 5、对矩估计的评价，不正确的是（A） A. 估计精度好； B. 估计思想简单直观； C. 不需要假设总体分布； D. 计算量小（低阶模型场合）。 6、关于ARMA模型，错误的是（C） A ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。 B ARMA模型是一个可逆的模型 C 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。 D AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。 7、MA（q）模型序列的预测方差为下列哪项（B） A、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?< ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++...+） （1++...+）

(完整word版)时间序列分析考试卷及答案

1 页（共 4 页） 考核课程 时间序列分析（B 卷） 考核方式 闭卷 考核时间 120 分钟 注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，1--=?t t t Y Y Y 。 一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。 （A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ， （D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）； 1. 若{}t Y 满足： 1312112---Θ-Θ--=??t t t t t e e e e Y θθ， 则该模型为一个季节周期为=s __12____的乘法季节s ARIMA )1,1_,0(_)1_,1_,0(?模型。

第六章时间序列作业试题及答案

第六章动态数列 一、判断题 1.若将某地区社会商品库存额按时间先后顺序排列，此种动态数列属于时期数列。 （） 2.定基发展速度反映了现象在一定时期内发展的总速度，环比发展速度反映了现象 比前一期的增长程度。（） 3.平均增长速度不是根据各期环比增长速度直接求得的，而是根据平均发展速度计 算的。（） 4.用水平法计算的平均发展速度只取决于最初发展水平和最末发展水平，与中间各 期发展水平无关。（） 5.平均发展速度是环比发展速度的平均数，也是一种序时平均数。（） 1、× 2、× 3、√ 4、√ 5、√。 二、单项选择题 1.根据时期数列计算序时平均数应采用（）。 A.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末 折半法 2.下列数列中哪一个属于动态数列（）。 A.学生按学习成绩分组形成的数列 B.工业企业按地区分组形成的数 列 C.职工按工资水平高低排列形成的数列 D.出口额按时间先后顺序排列形成 的数列 3.已知某企业1月、2月、3月、4月的平均职工人数分别为190人、195人、193 人和201人。则该企业一季度的平均职工人数的计算方法为（）。 4.说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是（）。 A、环比发展速度 B.平均发展速度 C.定基发展速度 D.环比增 长速度 5.已知各期环比增长速度为2%、5%、8%和7%，则相应的定基增长速度的计算方法为 （）。 A.（102%×105%×108%×107%）-100% B.102%×105%×108%×107% C.2%×5%×8%×7% D.（2%×5%×8%×7%）-100% 6.定基增长速度与环比增长速度的关系是（）。 A、定基增长速度是环比增长速度的连乘积 B、定基增长速度是环比增长速度之和 C、各环比增长速度加1后的连乘积减1 D、各环比增长速度减1后的连乘积减1 7.间隔不等的时点数列求序时平均数的公式是（）。

金融时间序列试卷(精品文档)_共4页

内蒙古财经学院2011——2012学年第1学期 《金融时间序列分析》试卷答案 一、填空题（1分*15空=15分） 1. ，。 q -t 1-t 1t p t p 2t 21-t 1t x x x x εθεθεφφφq ---++++=-- q θθφφφ、、，、 、 1p 212. 描述性； 3. ，0,1,0； t t t x x ε+=-1 4. 平稳性检验，纯随机性检验； 5. ?p x t =(1?B)p x t ，?k x t =(1?B k )x t ；6. 宽平稳，严平稳，宽平稳； 7. 自回归 二、不定项选择题（2分*5题=10分） 1、A C 2、A B D 3、A B 4、A B CD 5、A B D 三、判断并说明理由（2题*5分=10分） 1、如果一个时间序列宽平稳，则它肯定不是严平稳；如果一个时间序列严平稳，则它一定是宽平稳。 答：说法是错误的。（1分） 严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，该定义表明，一个序列的所有统计均平稳时，该序列才是平稳的。而宽平稳则是条件宽松的平稳性定义，即只要求序列的二阶矩平稳，则序列就是平稳的。由定义可知，在一般情况下，如果一个时间序列是宽平稳的，则它肯定不是严平稳的；如果一个时间序列是严平稳的，则它一定是宽平稳的。 （2分） 但两种情况各有例外，如多元正态分布，二阶矩包括所有统计性质，所以对于服从多元正态分布的序列，宽平稳也是严平稳；再比如柯西分布不存在二阶矩，因此如果一个序列服从柯西分布，且为严平稳，但却推不出其为宽平稳。确切的说应该是对于存在二阶矩的序列，严平稳才能推出宽平稳。（2分） 2、差分运算的实质是使用自回归的方式提取确定性信息 答：说法是正确的。（5分） 四、简答题：（25分） 1、简述平稳序列的建模步骤（7分） 答：（1）时间序列分析的第一步是获得观察值序列，然后对这个序列进行平稳性检验，对平稳的序列进行纯随机性检验，如果是纯随机序列，分析结束；如果不是纯随机序列，选择模型拟合该序列； （2）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF ）和样本偏自相关系数（PACF ）的值。 （3）根据平稳非纯随机序列的自相关图和偏自相关图，选择阶数适当的ARMA （p,d ）模型进行拟合； （4）利用一定的方法估计模型中的参数，即模型估计； （5）检验模型的有效性。如果拟合模型通不过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。 （6）模型优化。在通过检验的模型中选择相对最有模型，即模型优化； （7）利用相对最优模型对序列未来值进行预测。 2、答：（1）wold 分解定理：对于任何一个离散平稳过程它都可以分解为两个不相关的平稳序列之}{t x 和，其中一个为确定性的，另一个为随机性的，不妨记作 t t t V x ξ+=

时间序列期末试题b卷 ()

成都信息工程学院考试试卷 2012——2013学年第2学期 课程名称：《金融时间序列分析》 班级：金保111本01、02、03班 一、判断题（每题1分，正确的在括号内打√，错误的在括号内打×，共15分） 1．模型检验即是平稳性检验（ ）。 2．模型方程的检验实质就是残差序列检验（ ）。 3．矩法估计需要知道总体的分布（ ）。 4．ADF 检验中：原假设序列是非平稳的（ ）。 5．最优模型确定准则：AIC 值越小、SC 值越大，说明模型越优（ ）。 6．对具有曲线增长趋势的序列，一阶差分可剔除曲线趋势（ ）。 7．严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同（ ）。 8．某时序具有指数曲线增长趋势时，需做对数变换，才能剔除曲线趋势（ ）。 9．时间序列平稳性判断方法中 ADF 检验优于序时图法和自相关图检验法（ ）。 10．时间序列的随机性分析即是长期趋势分析（ ）。 11．ARMA （p,q ）模型是ARIMA(p,d,q)模型的特例（ ）。 12．若某序列的均值和方差随时间的平移而变化，则该序列是非平稳的（ ）。 13. MA(2)模型的3阶偏自相关系数等于0（ ）。 14．ARMA(p,q)模型自相关系数p 阶截尾，偏自相关系数拖尾（ ）。 15．MA(q)模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B 的q 阶移动自回归系数多项式根的绝对值均在单位圆内（ ）。 二、填空题。（每空2分，共20分） 1．t X 满足ARMA （1,2）模型即：t X ＝0.43+0.341-t X +t ε＋0.81-t ε–0.22-t ε，则均值＝ ，1θ（即一阶移动均值项系数）＝ 。 2．设｛x t ｝为一时间序列，B 为延迟算子，则B 2 X t = 。 3．在序列y 的view 数据窗，选择 功能键，可对序列y 做ADF 检验。