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[期刊] 统计与决策
[作者]
陈亚静 蔡如华 吴孙勇 桂丛楠
为了准确的预测股票价格的趋势走向,文章提出了一种基于粒子滤波(PF)的股价预测方法。该方法首先对股价时间序列建立非线性自回归(NAR)模型,由此得到对应的状态方程和量测方程;然后将NAR模型的参数向量扩展到状态向量中,用粒子滤波方法联合估计NAR模型的状态和参数,进而实现股价的实时预测。仿真实验表明,基于粒子滤波的股价时间序列预测方法比传统的NAR模型预测精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈亚静 蔡如华 吴孙勇 桂丛楠
为了准确的预测股票价格的趋势走向,文章提出了一种基于粒子滤波(PF)的股价预测方法。该方法首先对股价时间序列建立非线性自回归(NAR)模型,由此得到对应的状态方程和量测方程;然后将NAR模型的参数向量扩展到状态向量中,用粒子滤波方法联合估计NAR模型的状态和参数,进而实现股价的实时预测。仿真实验表明,基于粒子滤波的股价时间序列预测方法比传统的NAR模型预测精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘静一 张甜
为了准确地刻画中国经济周期的特征,文章运用正则化辅助粒子滤波方法估计了一个状态转移概率具有随机时变性的区制转移状态空间模型。研究表明,中国经济周期具有区制转移、经济波动及振幅的非对称性,并且区制转移概率具有显著的随机时变性;与非随机时变转移概率的模型相比,具有随机时变转移概率的模型对经济增长率的预测更为准确。
关键词：
粒子滤波 经济周期 区制转移 非对称性
[期刊] 统计与决策
[作者]
马雪莹 蔡如华 宁巧娇 吴孙勇
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
[期刊] 商业研究
[作者]
吕龙 邓平军
随机波动率（ＳＶ）模型的精确似然函数很难得到而模拟却很容易实现，可借助有效矩方法（ＥＭＭ）完成估计，但单纯的ＥＭＭ估计无法得到波动率序列，需要借助滤波算法。本文通过蒙特卡洛仿真实验发现连续粒子滤波算法（ＣＳＩＲ）比普通粒子滤波算法精度更高；对沪深３００期货指数的实证分析进一步发现，添加杠杆效应后的模型（ＳＶＬ，ＳＶＬＪ）能更好地描述沪深３００期货指数的波动情况。
关键词：
有效矩 波动率 粒子滤波 半非参数密度
[期刊] 统计与决策
[作者]
王鑫 胡昌华 暴飞虎
近年,粒子滤波(Particle Filter,简称PF)备受关注,与传统滤波方法相比,它具有简单易行、适用于非线性及非高斯噪声环境的优点,因此被广泛应用于诸多工业领域,如计算机视觉、航空导航及过程监控等。除计算负担较大外,样本贫化现象是PF的最大缺点,尤其对较长时间内维持不变的量(如受故障影响的模型参数)进行估计时影响尤为突出,更易导致PF算法退化,极端情形会导致算法发散。这对将PF应用于故障诊断影响很大。减轻样本贫化影响的最简单方法是加大样本集,但一般难以做到。本文把扩展卡尔曼滤波(EKF)及正则采样算法引入粒子滤波,从而得到了改进算法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘海波 易东云
近年来兴起的分形市场假说(Fracta Market Hypothesis,FMH),,在非线形系统理论的框架中讨论金融市场的有效性和波动特性,为金融时间序列的预测提供了全新的视角。分形市场假说的核心就是将市场中的不同类型的投资者针对其自身特点区
[期刊] 统计与决策
[作者]
张居营 张镝 赵宣凯
文章着重探讨了动态因子模型的实时预测及其参数估计中卡尔曼滤波的实施过程，并对两阶段固定区间平滑算法进行改进，引入包含再次前向滤波过程的三阶段算法。通过构建共计81个指标的高维混频宏观数据集实证分析改进后的算法对GDP、CPI增速预测的效果，结果表明，改进的三阶段算法能够充分利用先验信息平滑趋势，进一步提高预测精度，在宏观经济遭受不确定性冲击出现走势急剧波动时也能快速响应，但仍然无法解决预测技术的时滞性问题。只有结合更高频的日度、周度经济数据对月度、季度数据进行实时预测，才能实现对经济的及时预警。
[期刊] 统计与决策
[作者]
金瑶 蔡之华
文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型。该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal man滤波方法预测股票价格。通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度。
关键词：
AR模型 卡尔曼滤波 预测 股票价格
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨建辉 张然欣
在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化,对股票价格趋势的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高。为了更精确的预测股票价格趋势,提供更为合理的股票投资意见。文章尝试将HP滤波法应用到股票价格趋势的预测中,通过HP滤波法将股票价格分解为不同的数据,然后通过高阶自回归和GARCH模型分别对分解出来的数据进行拟合和预测。并通过对上证指数的预测后,发现该模型具有较好的预报效果,可为金融产品的趋势研究提供帮助。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
万里勇 陈家益
为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
万里勇 陈家益
为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.
[期刊] 统计研究
[作者]
高健绪，顾岚
自适应滤波在经济预测中的应用高健绪，顾岚一、自适应滤波及预测方法设｛Ｘｔ｝（ｔ＝１，２，．．．，Ｎ）是一个实际观测到的经济序列，不失一般性，可以认为它具有趋势性和季节性，我们可用长自回归模型ＡＲ（ｎ）对其进行拟合。式（１）中误差项｛εｔ｝是零均值白噪...
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
彭兆祺 孙超
以GDP这一单变量作为分析对象,采用HP滤波方法,对我国经济的长期均衡增长或潜在增速进行考察,分析了经济周期的变化,发现我国长期均衡GDP增长在8.23%~10.39%区间、均值为9.38%的水平位置,经济周期越来越长,增长的平稳性逐渐明显。
关键词：
HP滤波 GDP增长 长期均衡增长
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