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[期刊] 经济经纬
[作者]
靳刘蕊
针对函数数据聚类方法中基于序列数值模式测度相似性的聚类方法不考虑轨迹形状,而基于序列形状模式又忽略了序列数值所代表的相似信息和趋势信息,笔者提出一种对曲线之间对应里程碑出现的时间差异和所隐含的变化幅度差异的相异性测度法,据此将具有类似变化趋势的曲线聚为一类。运用该法对上证50指数的股票进行聚类分析,结果表明该聚类法能很好地测度曲线之间变化趋势的相异性,在高频金融时间序列的聚类分析中具有现实意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘兵
面板数据的聚类分析可以进行压缩的预处理也可以不进行压缩,文章提出可以根据样品中各个指标的时序数据的趋势特征来考虑是否应该进行压缩或如何进行压缩。然后考虑聚类的统计量的设置,再后给出系统聚类法的计算公式。
关键词：
面板数据 聚类分析 时间序列趋势外推预测
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张贝贝 安百国 张宝学
时间序列数据的聚类是对面板数据或多维时间序列根据序列相似度进行分组。聚在同一组的时间序列具有相近的模型参数,尤其是当序列较短时聚类后能够得到更精确的参数估计。现存的时间序列聚类方法的距离度量大都基于时间序列的线性假设,但是现实中时间序列通常是非线性的。本文提出了一种基于Copula距离测度的非线性时间序列数据的聚类方法,它利用了Copula函数获取时间序列的非线性相依结构。作为一种非参数的距离度量,基于Copula函数的距离度量能够识别动态相关结构的相似性。大量的模拟实验和实证研究验证了我们所提方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李述山
类似于通常的非线性相关性度量,文章建立了时间序列间的几个条件相关性度量;提出了相关性分析中Copula函数选择的两个原则;通过构建Copula-EGARCH模型,将两个金融资产间的条件相关性分析转化为标准化残差间的相关性分析。通过沪深股市之间的条件相关性实证研究发现,在常见的几种Archimedean Copula中GS Copula与BB1 Copula对金融市场相关性的描述具有良好的效果,能够较全面地反映两个市场之间各种非线性条件相关性,并且沪市与深市之间的条件相关性很强。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈海兰 高学东
在时间序列数据挖掘中,传统的时间序列相似性度量算法没有考虑反映时间序列结构的关键点特征。为了解决该问题,文章提出了基于波动特征的时间序列相似性度量算法,并通过聚类进行了效果分析。研究中首先利用小波分析方法提取时间序列整体变化趋势,然后给出了针对小波分析得到的序列进行波动点识别的方法,构造出包含时间序列重要波动信息的波动点序列。最后提出了非等长时间序列的相似性度量方法计算波动点序列间的距离。实验结果表明,该时间序列度量方法能更好地反映时间序列的趋势特征。
关键词：
时间序列 相似性度量 聚类 波动特征
[期刊] 统计与决策
[作者]
易文德 廖少毅
条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,研究二维时间序列的相依结构,要考虑时间序列之间的相互影响与时间上的记忆效应。文章先从时间序列之间的相依关系出发,结合条件概率的理论建立基于Copula函数短期相依关系模型,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵秀丽 赵俊龙
本文基于B样条函数最小二乘法的非参数回归与时间序列方法相结合,建立了时间序列的预测模型。该方法有较高的预测精确度,可以描述复杂模型,并且用实例进行了分析。
[期刊] 经济师
[作者]
张勇格
近年来,中国公共自行车系统的引入丰富了人们出行时可以选择的公共交通方式,为居民的生活带来了便利。通过向居民提供免费或者较低使用费的自行车,公共自行车系统降低了城市中心区域居民短途旅行时使用燃油机动车等交通工具的数量,从而大大缓解了城市拥堵的现象,并且降低了城市的噪音和空气污染程度。在带来居民出行便利的同时,提供公共自行车租赁服务的企业或政府相关单位也面临着自行车布点过多且不合理而造成成本过高的问题。通过使用聚类法分析城市居民的出行习惯偏好,利用自行车租用历史数据并根据时间序列算法预测未来公共自行车需求数量,可以实现公共自行车的精准投放,以此大大降低公共自行车的空闲数,进而降低公共自行车提供方的服务成本。
关键词：
公共自行车 聚类法 时间序列分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
王建洪
识别时间序列动量与反转效应的转换对构建市场时机选择策略至关重要。文章结合证券价格时间序列具有分形波动特征的实际情况,研究了趋势熵维数识别时间序列动量和反转效应的转换情况,并基于识别结果构建了市场时机选择策略。研究表明,趋势熵维数能有效识别时间序列动量与反转效应的转换,可为投资者构建市场时机选择策略提供参考。
关键词：
动量效应 反转效应 趋势熵维数
[期刊] 运筹与管理
[作者]
苏木亚 郭崇慧
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王德青 刘晓葳 朱建平
离散视角下,函数型自适应权重聚类的有效性取决于基函数的最优选择,目前尚无客观统一准则。基于随机过程的Karhunen-Loeve展开定理,本文对函数型自适应权重聚类分析进行了连续视角的进一步拓展。相对现有同类函数型数据聚类分析,拓展模型的核心优势在于:(1)基于Karhunen-Loeve展开实现了函数空间向多元统计空间的过渡,避免了人为选择基函数的主观任意性;(2)依据变量重要程度重构自适应权重距离为函数之间的相似性测度,并有充分的理论基础保证其必要性、合理性;(3)在充分保留原始数据信息的前提下,能够应用经典的有限维多元分析方法解决无限维的函数型聚类问题。实证检验表明,新模型能够降低聚类过...
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王德青 朱建平 刘晓葳 何凌云
函数型数据是大数据时代的典型数据,也是大数据分析的重要视角,其稀疏粗糙、无穷维、低信噪比等复杂特性导致传统聚类分析方法凸显诸多弊端。为了厘清函数型数据聚类分析的研究现状,在界定函数型数据概念与内涵基础上,本文依据方法原理差异将函数型数据聚类分析方法划分为四类,理论剖析并模拟检验每一类别方法的相对优势和存在的不足。最后,针对现有研究尚待解决的关键问题,并结合大数据时代的数据特征,展望了函数型数据聚类分析的未来研究方向。
关键词：
函数型数据 聚类分析 文献综述 研究展望
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱建平 王桂明
函数数据分析正成为近年来的研究热点。文章针对函数数据聚类分析方法的研究,首先在LP空间构建函数数据之间相异性度量指标,并利用基函数将函数数据平滑,提出了函数数据的聚类分析方法,指出了通过最小二乘估计得到的正交基函数系数进行聚类的结果接近于直接对原始数据进行聚类的结果。其方法应用于时间序列的模式挖掘,得到了良好的效果。
关键词：
基函数 函数数据 聚类分析 模式挖掘
[期刊] 预测
[作者]
徐刚
时间序列的趋势变化对预测结果的准确性有很大的影响。本文通过对平滑指数的分析，介绍了变指数的平滑方法，此外，给出了利用观察估的累加和比例与观察值数的比例判断趋势变化的方法。
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