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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张延群
全球向量自回归模型(GVAR)是将经典VAR模型加以扩展,使其能够用于分析世界各国或各地区之间经济联系的一种新的模型方法。本文阐述GVAR模型的理论、方法及其在中国经济分析中的应用。基于包含33个国家的GVAR模型,本文实证分析了中国与世界经济的相互影响。通过一般冲击反应函数方法分析中国需求冲击、美国需求冲击、美国债券市场价格和国际油价变动等冲击对中国和其他国家经济增长以及通货膨胀的传导机制、影响强度、持续时间等。结果显示,中国需求冲击对美国、欧元区、日本等主要工业化国家有显著影响,同时中国经济也受到美国债券价格变动较强烈的冲击。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗毅丹 樊琦
本文提出一种新扩展的向量自回归模型MI-TVP-SV-VAR模型。该模型具有高度的灵活性,可以容纳传统的VAR模型及其各种形式的扩展,更能体现让数据说话的精神。应用这种新扩展的向量自回归模型,本文实证研究了中国货币政策对通货膨胀与GDP的冲击效应,结论表明:①我国货币政策对通货膨胀与GDP的冲击效应表现出明显的时变特征,且其演进机制为渐进式;②随着时间推移,货币冲击对通货膨胀和GDP的短中期影响有所弱化。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,刘智伟
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
康宁 荆科
金融经济系统预测是宏观经济管理的重要问题，系统中大多数变量具有非线性与异质性等特征，门限分位数自回归（ＴＱＡＲ）模型能够较好地揭示这一特征。本文研究ＴＱＡＲ模型的预测技术，给出其条件分位数预测和条件密度预测方法。数值模拟结果表明，与传统的门限均值自回归模型（ＴＡＲ）和分位数自回归（ＱＡＲ）模型相比，ＴＱＡＲ模型在预测的精度和准度方面更具优势。文章使用ＴＱＡＲ模型研究中国通货膨胀的非线性动态特征，并在此基础上预测通货膨胀的波动趋势。实证结果表明，ＴＱＡＲ模型不仅能够揭示通货膨胀的门限效应和异质效应，提供比ＴＡＲ和ＱＡＲ模型更高的预测精准度，而且能够通过条件密度预测曲线，细致刻画通货膨胀条件分布的．．．
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴兴伟 王雷 迟道才
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。
关键词：
支持向量机 统计学习理论 水泵 振动预测
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。实例表明,相对于传统预测方法,VAR-Lasso类方法不仅提高了基站流量的预测精度,同时也实现了大规模基站的实时预测。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张思奇 P·M·萨默斯
向量自回归模型是本世纪80年代初出现的一种新型计量经济学建模技术。一般认为,向量自回归模型是由Sargent(1978)、Sims(1980a,b)和Litterman(1980)等人首先提出并发展的。它与传统计量经济学模型的主要差别在于向量自回归模型是一种单一的时间序列回归模型,它选择具有较强相关关系的经济变量构成一个向量系统,向量内各变量间相互关系主要
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
柳彬德 张丽峰
随着我国经济的快速发展,对能源需求日益增加,在未来一段时期内,如何科学地预测我国能源需求量,对于保证经济的可持续发展、小康社会目标的实现与和谐社会的构建具有重要的现实意义。向量自回归模型是基于数据的统计性质建立模型,把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,是处理多个相关经济指标的分析和预测最容易操作的模型之一,常用于预测相互联系的时间序列系统。能源需求量是由煤炭、石油、天然气等一次能源的消费量组成,他们之间存在着密切的联系,基于此,应用VAR模型对我国中长期的能源需求总量、煤
关键词：
能源需求 向量自回归模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
党玮 廖传勤
文章从我国GDP的数据质量出发,基于"克强指数"经济理论,分析我国GDP的年度数据质量,构建了我国GDP与我国的工业用电量、铁路运输量以及银行中长期贷款之间的向量自回归模型(VAR)。选取了1985~2012年的年度数据,从匹配性的角度,利用构建的模型对我国GDP进行数据质量评估。评估结果表明:1985~2012年我国GDP数据误差总体上在允许的5%的范围以内,且数据质量有逐步改善的趋势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李娜 郑少智
文章采用非参数平滑的方法来建立平滑转换自回归(STAR)模型,并将该模型用于我国股票市场的非线性特性的应用中。对于平滑转换自回归(STAR)模型,常见的平滑函数包括逻辑斯蒂函数和指数函数,而本文以高斯核函数作为平滑函数来建立STAR模型,研究表明,该模型能有效地拟合股票数据,并且从RMSE值来看,其预测效果也很显著。
关键词：
平滑转换自回归模型 非参数平滑 股票市场
[期刊] 国际贸易问题
[作者]
张会清
本文基于全球价值链的相关理论,利用新近发展的全球向量自回归模型,实证研究主要货币汇率非对称变动对全球主要国家的贸易影响。研究发现,美元升值和日元贬值对中国的进出口贸易都产生了正向的激励作用,而欧元贬值则产生了负向的抑制作用,两相抵消后的总体贸易影响很小。非对称的汇率冲击导致美国、日本、欧元区的出口竞争力此消彼长,欧元区和日本的出口增长对美国的出口贸易形成"挤出效应"。由于全球价值链的联动作用,欧洲生产网络和东亚生产网络中的多数国家在欧元区和日本的带动下,对外贸易也随之增长,而北美生产网络中的多数国家受到美国的拖累,对外贸易则趋于萎缩。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
盖伟 胡杰
如何度量金融系统的网络连通性是系统风险分析的重要内容,在近年受到广泛的关注.本文采用传递熵方法分析了美国股票市场的波动性溢出网络连通性.基于构建的网络结构,我们应用了网络向量自回归模型(NVAM)并且感兴趣的是识别在金融系统构成的波动溢出网络中具有影响力的公司.此外,本文采用滑动窗口方法得到了总波动性溢出网络连通性的动态变化规律,该指标在金融危机初期急剧上升,而在经济稳定时期仅在可控范围内波动.结果表明,传递熵在帮助理解金融市场的相关性和信息传递性上具有较大的潜力.
关键词：
网络连通性 传递熵 网络自回归 系统风险
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘海莺 张华新
2011年诺贝尔经济学奖得主西蒙斯将向量自回归模型和脉冲响应分析等方法引入宏观经济计量分析,研究经济政策对宏观经济变量的影响,其开创性的研究为宏观经济实证分析提供的核心方法,该方法已被学者和政策制定者广泛采用。此外,西蒙斯提出的理性疏忽理论也对经济学的发展做出了重要的贡献。
[期刊] 投资研究
[作者]
杨飞
本文通过构建SVAR模型分析房地产价格、中美利差、汇率预期、大宗商品价格、上证指数及人民币贸易结算对热钱跨境流动的影响及热钱跨境流动的宏观经济影响,结果表明房地产价格的上升初期会使热钱流出,10个月后转为流入,其他因素正好相反,人民币贸易结算的增加会使热钱净流入。热钱流入在初期导致各影响因素上升,但最终会使房地产价格和股价下跌,利差和大宗商品价格上升,从而致使居民财富下降,并可能引发通货膨胀。汇率预期对热钱的影响最大,其余依次为上证指数、大宗商品或房地产价格,最后为中美利差。
关键词：
热钱跨境流动 影响因素 SVAR模型
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文献计量分析
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