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[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] 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] 金融理论与实践
[作者]
胡兆炜
分别利用包含不同预测变量且不同期限的双变量和三变量向量自回归模型(VAR)对意大利1992年至2006年间的真实GDP增长率和1980至2006年间的通货膨胀率进行了滚动模拟预测。从实证结果看,对上述宏观经济变量的预测,不同变量的预测能力随模型期限及结构变化而表现出明显差异,因而无法判断哪个(类)变量用于预测时将具有显著优势。研究还发现,如自回归模型(AR)等简单的时间序列模型,整体上较之相对更复杂的模型提供了更准确的预测信息。
[期刊] 金融研究
[作者]
张劲帆 刚健华 钱宗鑫 张龄琰
本研究利用中国宏观经济指标构建了基于贝叶斯估计的混合频率向量自回归模型(MF-BVAR),并对该模型预测中国宏观经济运行情况的效果进行了检验。本文模型在允许多变量、不同频数据共存的条件下提高了模型估计的自由度,从而实现高精度预测。实证结果显示,在对宏观经济管理部门所关注的核心经济变量CPI、RPI和GDP等进行预测时,MF-BVAR模型相对于目前广泛应用的同频向量自回归模型和MIDAS模型,预测精度都有显著改善。本文亦发现房地产投资对于模型预测能力的重要作用,从样本外预测的角度佐证了房地产部门对于中国宏观经济的重要影响。本文也验证了中国股票市场表现不能对预测宏观经济运行提供额外贡献。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
于成学 董晓辉
通过采用向量自回归模型对1986~2009年我国企业专利结构进行了实证分析,结果显示,我国企业发明专利、实用新型专利和外观设计专利之间存在紧密的内在联系,某一类专利的发展不仅与该专利前期的发展有关,而且还受到其他专利的影响;发明专利的重要性最为明显,不仅有利于促进本身,而且还能促进另外两种专利的发展。要实现我国企业专利的快速发展,应在保持专利政策长期稳定性的同时,深入挖掘发明专利的潜力,充分发挥发明专利对其他专利的带动作用。
关键词：
企业专利结构 向量自回归 脉冲响应函数
[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] 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] 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] 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] 征信
[作者]
夏晗
小微企业信用风险评估体系的不完善导致小微企业融资难和贷款违约率高等问题。设计包括企业特质、企业财务指标、企业主特质和贷款方式在内的小微企业信用风险评价指标体系,利用具有小样本学习优势的模糊积分支持向量机回归集成方法,构建小微企业信用风险度评估模型,并将此模型与支持向量机、神经网络等模型对比。实证结果表明该模型具有较高的精度和效率,证实了模型的可行性和优越性,为小微企业信用风险评估系统的构建提供了依据。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
贺晓波 贾雪
就2001年1月～2011年10月间的数据,首先引入五个变量,建立向量自回归(VAR)系统,通过脉冲响应函数和方差分解分析汇率波动对出口价格的影响。其次,引入误差修正模型得到汇率等变量如何由短期波动向长期均衡调整。最后,通过状态空间模型得到汇率在各期的传递系数。结果显示,汇率对出口价格是不完全传递的,人民币名义有效汇率对出口价格的冲击程度很小,滞后期较长,汇率传递系数随时间的变化有下降的趋势。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
曹院平 宋颖
文章依据我国2000-2016西部省份的面板数据,借助区位熵法测算了我国西部地区流通产业聚集度,再通过空间自回归模型和空间误差模型分析了西部地区流通产业聚集的空间效应。结果表明:西部流通业聚集的经济效益有限,西部流通业自身的产业规模、法制环境、政策扶持、基础设施等方面均阻碍了产业聚集经济效应的发挥。为此本文提出相关政策建议。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
叶倩婷 龙志和
本文建立同时考虑空间误差自回归和嵌套随机效应误差分量的层级数据空间误差自回归模型，并推导最优权重ＧＭＭ估计量，对空间自回归系数和误差项的方差进行估计。然后，定义对应的ＦＧＬＳ估计量，对层级数据空间误差自回归模型的总体回归系数进行估计。通过蒙特卡洛模拟，验证了所提出模型估计量的有限样本性质。模拟结果表明，本文提出的最优权重ＧＭＭ估计量以及总体回归系数的ＧＭＭ－ＦＧＬＳ估计量有很好的小样本性质。
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