檢驗(yàn)序列純隨機(jī)性的檢驗(yàn)方法有（）。

若有非平穩(wěn)序列經(jīng)過自回歸擬合后，其殘差序列表現(xiàn)出互不相關(guān)，但是殘差的平方序列存在顯著的相關(guān)性，此時(shí)應(yīng)該考慮建立（）。

?季節(jié)S SARIMA（0，0，0）×（0，1，1）12模型可以表示為（）。

?假設(shè)yt=et-et-12，則yt時(shí)（）序列；當(dāng)k＞0時(shí)，其自相關(guān)函數(shù)在滯后（）階時(shí)非零。

ARIMA（1，1，1）模型是（）。

常見的時(shí)間序列分析方法包括（）。

假設(shè)ARCH（1）模型表示為：為了放知方差出現(xiàn)負(fù)數(shù)并保證方差的穩(wěn)定性，要求（）。

?季節(jié)乘積模型ARMA（p，q）×（P，Q），可以看作AR階數(shù)維（），MA階數(shù)為（）的ARMA模型的特例。

頻域分析方法與時(shí)域分析方法相比（）。

?對(duì)AR（p）而言，隨著向前預(yù)測(cè)步數(shù)的增大，預(yù)測(cè)誤差的方差將（）。