- 年份
- 2024(4838)
- 2023(6891)
- 2022(5898)
- 2021(5568)
- 2020(4715)
- 2019(10843)
- 2018(10597)
- 2017(20873)
- 2016(10771)
- 2015(11965)
- 2014(11458)
- 2013(10939)
- 2012(9595)
- 2011(8253)
- 2010(7542)
- 2009(6469)
- 2008(5708)
- 2007(4319)
- 2006(3176)
- 2005(2161)
- 学科
- 济(43402)
- 经济(43362)
- 管理(30702)
- 业(29606)
- 方法(26191)
- 企(24701)
- 企业(24701)
- 数学(24223)
- 数学方法(23823)
- 财(11272)
- 农(10120)
- 中国(9420)
- 业经(8479)
- 务(7724)
- 财务(7692)
- 财务管理(7676)
- 贸(7353)
- 贸易(7351)
- 企业财务(7307)
- 易(7173)
- 技术(7024)
- 地方(6971)
- 农业(6776)
- 学(6694)
- 环境(6300)
- 理论(6088)
- 和(5978)
- 划(5607)
- 制(5508)
- 融(5069)
- 机构
- 学院(138007)
- 大学(137910)
- 管理(60274)
- 济(58939)
- 经济(58071)
- 理学(54352)
- 理学院(53886)
- 管理学(52747)
- 管理学院(52476)
- 研究(38113)
- 中国(27853)
- 京(25946)
- 财(24935)
- 科学(23029)
- 财经(21480)
- 业大(20795)
- 经(19893)
- 中心(19426)
- 农(19112)
- 经济学(18995)
- 江(17554)
- 经济学院(17462)
- 经济管理(16546)
- 财经大学(16540)
- 商学(16095)
- 所(16035)
- 范(15966)
- 商学院(15958)
- 师范(15779)
- 农业(15121)
- 基金
- 项目(108903)
- 科学(88373)
- 基金(82963)
- 研究(78115)
- 家(71752)
- 国家(71219)
- 科学基金(63880)
- 社会(52100)
- 社会科(49676)
- 社会科学(49666)
- 基金项目(44552)
- 自然(42457)
- 省(42150)
- 自然科(41593)
- 自然科学(41584)
- 自然科学基金(40811)
- 教育(36860)
- 划(35235)
- 资助(33387)
- 编号(30187)
- 部(24759)
- 重点(24204)
- 创(23822)
- 发(22622)
- 国家社会(22541)
- 创新(22296)
- 教育部(22030)
- 科研(21862)
- 人文(21651)
- 成果(21506)
共检索到172745条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[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]
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] 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]
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]
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] 预测
[作者]
淳伟德 付君实 赵如波
本文在金融市场典型事实约束下,运用ARFIMA和FIAPARCH模型分别对金融收益率与波动率进行建模,以排除金融市场典型事实对风险传染效应的影响,进而运用极值理论(EVT)对标准收益的极端尾部建模,并运用由Clayton、Frank和Gumbel组成的混合Copula模型对金融风险传染进行实证研究。研究结果表明:次贷危机的爆发对于股市的长记忆性具有一定的影响;在次贷危机后,中国大陆股市与香港股市、日本股市以及新加坡股市发生了显著的极端风险传染,而香港股市与日本股市、新加坡股市以及日本股市与新加坡股市之间未发生显著的极端风险传染。
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 南开经济研究
[作者]
马占新 赵佳风
数据包络分析方法构建的基础是应用决策单元的指标数据来模拟经验生产函数,而生产函数本身又是描绘在技术水平不变情况下各种生产要素与所能生产的最大产出之间的关系。对于一组时间序列数据而言,在不同时间点上决策单元的技术水平一般会发生变化,所以DEA方法是否可以测算时间序列决策单元效率一直存在质疑和分歧。为了寻找DEA方法测算时间序列决策单元效率的理论基础和更有效的测算方法,本文首先给出了时间序列DEA模型成立的条件和基础。然后,从经验生产函数的构造出发,给出了三种测算时间序列决策单元的DEA模型,并与目前存在的各种时间序列DEA模型进行了比较研究,从理论上讨论了不同时间序列DEA模型给出的效率值之间的关系。同时,改进了测算时间序列决策单元技术进步的方法。最后,应用本文结论分析了广东省1985—2013年的经济发展效率问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙荣
在总体未知的条件下,非参数方法是分布函数常用的估计方法。独立样本下分布函数的核估计方法已经有了深入的研究,文章对非独立的平稳α-混合序列的分布函数提出了随机窗宽条件下的非参数核估计,讨论了估计的强一致相合性和一致完全收敛性。
关键词：
α-混合 分布函数 随机窗宽 非参数估计
[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] 地理科学进展
[作者]
宋辞 裴韬
时间序列聚类可以根据相似性将对象集分为不同的组,从而反映出同组对象的相似性特征和不同组对象之间的差异特征。当序列维度较高时,传统的时间序列聚类方法容易受噪声影响,难以定义合适的相似性度量,聚类结果往往意义不明确。当数据有缺失或不等长时,聚类方法也难以实施。基于上述问题,一些学者提出了基于特征的时间序列聚类方法,不仅可以解决上述问题,还可以发现序列本质特征的相似性。本文根据时间序列的不同特征,综述了基于特征的时间序列聚类方法的研究进展,并进行了分析和评述;最后对未来研究进行了展望。
关键词：
时间序列 时间序列特征 数据挖掘 聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘建平,岑倩青
如果一个因变量是由一个或多个自变量来解释的,那么对这些数据可以建立回归模型。但如果因变量和自变量同时又是时间序列,则也可以建立传递函数模型(transferfunctionmodels)。与普通的回归模型相比,传递函数模型说明因变量与自变量以及扰动项之间关系时,有着更为丰富的结构。在多变量时间序列模型方面,有关线性回归模型与传递函数序列在时间序列方面应用效果的比较很少,因此,本文拟进行这方面的研究,为多变量时间序列建立模型提供参考。
关键词：
线性回归模型 传递函数模型 时间序列
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈晓锋 殷瑞飞
文章在一个一般性的框架下研究了利用基函数展开进行函数型数据聚类的问题。在这个框架之下,大量传统的聚类方法都可以直接应用到函数型数据分析。另外,我们将Pearson相似系数引入函数型数据聚类分析,解决了欧式距离无法刻画曲线之间形态差异的问题。
关键词：
函数型数据 聚类分析 基函数
[期刊] 统计与决策
[作者]
舒晓惠 宋金奇
文章探讨了时间序列中被忽略的非线性,并给出了非线性存在性检验的组合检验方法:Q检验、BDS检验、BP加强型神经网络、加强型高斯小波神经网络以及加强型墨西哥帽小波神经网络方法。进一步,对于金融理论中货币需求函数的稳定性检验问题,应用组合检验方法实证研究发现,对于构建的货币需求函数的各变量序列,均存在不同程度的被忽略的非线性,因此有必要引入非线性研究方法。这也为经济变量序列存在的非线性特征提供了一个重要证据,要求我们在研究经济内在规律中考虑非线性协整理论与方法的应用。
关键词：
非线性 Q检验 BDS检验 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
单锐 郑彩萍
本文提供了一种ARMA模型参数的优化估计法—NLBFGS算法,它收敛速度快,且只须一阶导数的信息,不需求逆矩阵,和具有超线性收敛性等优点。而且本文给出实例的MATLAB程序,并利用t统计量对ARMA模型参数估计进行了检验:拟合模型效果显著。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
