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[期刊] 工业工程
[作者]
陆文星 任环宇 梁昌勇 李克卿
制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标，而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点，提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换，由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据，门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据，将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性，选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明，与其他常见模型对比，本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能，平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.003 29、 0.004 162、0.65%。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
陈兆荣
我国制造业PMI指数是宏观经济运行的先行指标,具有较强的预警作用。为准确把握我国宏观经济运行趋势和制造业经营微观绩效走势,本文根据PMI指数数据建立ARIMA模型,并对2014年6-12月PMI指数进行预测。结果表明,该模型预测精确度较高,适用于我国制造业PMI指数的短期预测,可以为宏观经济预测和监控提供参考。
关键词：
ARIMA模型 PMI指数 短期预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹霜 何玉成
由于农产品价格受到多方面因素共同影响,其价格波动是多种变化趋势的相互交错,只有充分地分析与预测各个方面的变化趋势才能提高对农产品价格预测的精度。文章构建了基于小波分解的SVM-ARI-MA农产品价格预测模型,即首先采用小波分析对农产品价格进行分解,提取出四个方面的变化趋势,然后采用SVM模型与ARIMA模型对上述四种变化趋势进行分析与建模,并重构农产品价格的组合预测模型。经对大白菜价格进行实例分析,发现该种基于小波分解的组合预测模型比传统预测模型具有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛永刚
基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值。实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数。
关键词：
小波分解 神经网络 汇率预测
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
刘险峰
选取2002~2013年我国石油进出口贸易量的数据进行建模分析。首先运用小波分析理论将贸易量数据进行分解,识别出数据的主要特征和细节特征,针对不同特征进行识别和平稳性检测和参数估计,建立相应的ARIMA模型,并进行预测加权合成。仿真结果表明,小波分析结合ARIMA组合模型的预测精度远远大于为改进的ARIMA预测模型,从而为科学合理的决策提供更为精确的预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
严骏宏
文章结合离散小波分解和支持向量机方法对股票指数进行组合预测研究,构建e-SVR支持向量回归机模型和结合离散小波分解的组合模型对2010年3月至2014年9月的沪深300股指收益率进行实验,两种模型分别预测未来6个月的股指收益率后与实际情况对比。结果表明:离散小波分解和支持向量机的组合模型相对支持向量机而言具有较好的逼近能力和泛化能力,能够很好地对股指收益率进行拟合并对未来的股票指数进行预测。
关键词：
小波分解 支持向量机 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
严骏宏
文章结合离散小波分解和支持向量机方法对股票指数进行组合预测研究,构建e-SVR支持向量回归机模型和结合离散小波分解的组合模型对2010年3月至2014年9月的沪深300股指收益率进行实验,两种模型分别预测未来6个月的股指收益率后与实际情况对比。结果表明:离散小波分解和支持向量机的组合模型相对支持向量机而言具有较好的逼近能力和泛化能力,能够很好地对股指收益率进行拟合并对未来的股票指数进行预测。
关键词：
小波分解 支持向量机 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓光明 詹婷
季节因素的影响常常掩盖月度或季度经济时间序列自身的客观规律及发展趋势。文章对2008年1月至2016年12月的我国制造业采购经理人指数(PMI)构建基于状态空间的季节调整模型,在Kalman滤波的基础上用均方根信息滤波对序列建立模型并分解,将制造业PMI分解得到趋势特征、季节效应。并使用HP滤波对季节因素分解,得到季节因素的趋势、循环项。研究表明:交易日效应对制造业PMI影响不显著,且4阶AR成分模型最优;制造业PMI具有鲜明季节特征,周期性波动明显;季节因素趋势稳定,但受循环因素影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯普光 乔泽群
文章选取2001~2012年的山西省太原市房价数据为研究对象,将小波分析理论和ARMA模型相结合,实现太原市房价的预测。首先运用小波分析理论将太原市房价数据分解和重构,达到房价数据的降噪目的,之后小波处理后的数据进行识别和平稳性检测,并进行参数估计,建立相应的ARIMA模型,并对太原市的房价进行了相应的预测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄巧玲 粟晓玲 杨家田
【目的】将小波变换与支持向量机结合，构建小波支持向量机回归模型（ＷＳＶＲ），并用其对日径流进行预测，为水库调度提供参考依据。【方法】利用径流时间序列中包含的大量信息，通过小波变换将径流时间序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列，通过相关性分析选取有效子序列与近似序列相加得到的新序列作为支持向量机回归模型的输入，建立小波支持向量机回归耦合模型，以泾河流域张家山站的日径流为研究对象，利用均方根误差（ＲＭＳＥ）、平均绝对误差（ＭＡＥ）、确定性系数（ＤＣ）、相关系数（Ｒ）及相对误差（ＲＥ）作为评价指标对模型预测精度进行评价。【结果】利用所建立的小波日径流支持向量机模型对张家山站日径流的预测结果显示．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
桑秀丽 李哲 肖汉杰 王天朝
文章旨在研究CPI的组合预测模型,以丰富CPI预测的方式、方法。采用ARIMA模型对CPI进行预测时,往往忽略了残差的异方差性对预测精度的影响。提出了利用GARCH模型对其异方差性进行修正,并依据组合预测方差最小原则确定ARIMA-GARCH模型与抛物线模型的权重,进而建立了基于ARIMA-GARCH与抛物线的CPI组合预测模型的方法。实例分析证明该组合模型的精度高于ARIMA-GARCH模型与抛物线模型的单独预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白玉红
随着金融产业和虚拟经济的盛行,先前基于制造业实体经济的消费观念受到很大冲击,通过建立VAR和ECM误差修正模型,对采购经理人指数和消费者信心指数的长期均衡和短波波动进行实证分析,最后根据模型结论进行总结归纳,为我国制造业发展政策提供了参考建议。
关键词：
VAR ECM 制造业 采购经理人指数
[期刊] 统计研究
[作者]
桂文林 唐崔巍
2008年金融危机对我国制造业造成巨大冲击,对危机的影响进行评估对于建立科学的危机预防机制具有重要的意义。本文运用X-13A-S模型将我国制造业PMI进行分解,研究各成分在危机期间的波动情况,分析金融危机的动态演变过程并构建本底趋势线进行损失评估,最后划分金融危机的生命周期。研究结果表明:(1)X-13A-S模型对指数调整效果较好,长期波动趋势分为三个时期;季节成分波动表现为"三波峰、三波谷";异常值与危机事件相对应。(2)金融危机全面爆发前期PMI指数损失5.11%,平均损失1.28%;爆发后期指数损失49.31%,平均损失4.11%,本轮危机共损失54.42个百分点。(3)2008年1月至4月为金融危机生成期,2008年5月至12月为全面爆发期,2009年1月至5月为衰退期,2009年6月至8月为消亡期,整个危机持续16个月。(4)金融危机全面爆发时期以8月份为分界点,表现出"前期趋势-循环成分,后期不规则变动"的动态机制。
[期刊] 上海金融
[作者]
吴淑萍 樊颖 杨赞
动态调整的利率政策,经由周期性波动的房地产市场,以复杂的"非对称"路径作用于房价。本文基于北京市2002年8月至2015年3月的月度数据,使用小波分析工具对房地产市场周期进行识别,选取GARCH模型,对不同利率政策方向和不同房地产市场周期下的非对称"利率-房价"关系进行分析。结果表明:在北京,利率与房价在长期水平上呈负相关;不同利率政策方向下的"利率-房价"关系存在差异,利率下降对房价的刺激程度比利率上升对房价的抑制程度更显著;同时不同房地产市场周期下的"利率-房价"关系存在差异,房地产市场处于上行期时"利率-房价"的负相关性更显著。最后,本文结合研究结论提出针对性政策建议。
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