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[期刊] 统计与决策
[作者]
汪远征 徐雅静
本文介绍多元平稳时间序列ARIMAX模型的建立方法,并将ARIMAX模型应用于我国第三产业产值、固定资产投资和GDP数据的分析与预测,得到较为满意的结果。
关键词：
ARIMAX模型 时间序列 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李强 周孝华 张保帅
文章旨在运用极值理论提高VaR的适用性和估计的精确度。VaR技术作为一种统计方法常用来测度金融市场风险,极值理论则是研究随机变量或过程的极端情形的统计规律性。然而,经典的极值模型要求金融时序服从独立同分布条件。考虑满足平稳性条件下的金融时序,针对序列相关引致的极值成串现象,引入极值指标来刻画极值数据间的相关结构,采用除串技术过滤数据的相关性,进而得到渐进独立的同分布序列,再构建GPD模型来测度VaR。实证分析和回测检验表明:改进的GPD阈值模型具有对风险测度的有效性和精确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓卫强 王跃钢 杨颖涛 郑文达
文章针对短非平稳时间序列TVAR模型的参数估计问题,探讨了一种TVAR模型参数偏最小二乘回归分析方法;通过某飞行器时变机电系统的电压输出序列对本文方法进行了建模实验。实验结果表明:与传统的TVAR模型参数估计方法相比,PLS方法克服了短时间序列所带来的参数估计精度降低的问题,参数辨识精度更高。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
本文在传统HAC法的基础上,将截断参数M设定为样本容量T,并推导新的模型显著性检验Wald*统计量的极限分布。通过比较分析,表明Wald*统计量能大大减少伪回归概率,且新统计量比传统检验统计量更加稳健,但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲,原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素,从而导致Wald*存在检验水平扭曲,说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李军 孙彦彬
一、平稳随机过程任何时间序列数据都可看成由一个随机过程产生的结果,即随机过程的一个(特殊的)实现,也就是一个样本。如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数,并且在任何两时期之间的
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱建平 张楠溪 朱万闯
非平稳时间序列预测问题一直都是一个难题,文章运用EMD技术将非平稳时间序列分解为一系列的imf和一个残余量。由聚类分析得到若干个cimf,然后通过对每个cimf以及残余量建立神经网络模型进行预测,达到对原时间序列的组合预测。文章的实证结果表明EMD组合预测可以有效解决非平稳的问题,且预测精度达到良好效果。
关键词：
EMD 神经网络 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵兴球
[期刊] 统计研究
[作者]
刘田 谈进
本文提出一种通用非线性单位根检验方法,使用待检序列及其逆序列的Wald统计量的最小值作为检验统计量,将Kapetanios等人提出的受限条件下ESTAR模型非线性单位根检验推广到非0位置参数的情形,也可应用于LSTAR或其他可能的STAR模型、TAR模型或传统的线性AR模型的平稳性检验。并且,推导了检验统计量的极限分布,仿真了检验水平与功效。结果表明,本文提出的检验方法对数据生成过程有广泛的适应性,并且在大多数情况下都能获得较其他方法更佳的检验功效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许之友 吕恕
为了提高模糊时间序列的预测精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,选择适当的小波函数,把一维数据分解为低频逼近部分和高频细节部分,在低频部分和高频部分根据各自数据特征利用模糊C-均值聚类算法分别建立模糊时间序列模型并预测,然后把每个部分的预测值根据小波重构得到最终预测结果。通过对国家财政收入实例验证对比发现,该模型在预测精度方面有较大提高。
[期刊] 商业时代
[作者]
杨蕾 张苗苗
本文通过介绍物流需求知识、预测方法及时间序列预测方法,采用随机时间序列模型进行物流需求预测。探讨时间序列模型在物流需求预测中的应用,以期为物流需求预测提供全新方法和借鉴。
关键词：
物流需求预测 时间序列模型 ARMA模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈建荣 高霞
时间序列模型是分析与预测复杂系统的常用方法。与多维分析和系统分析不同,时间序列模型仅考虑单一指标,不考虑系统内各种相互作用的因素,将系统看作一种按照某种规律演化,沿着一
[期刊] 统计与决策
[作者]
王佳
GM(1,1)是较常用的时间序列预测模型。文章在借鉴运用时间序列和GM(1,1)预测模型的理论基础上,实证研究了京津冀地区国际旅游人次数的发展趋势。笔者根据2000-2008年京津冀国际旅游人次数的原始时间序列数据,通过GM(1,1)模型对各因素进行关联度分析,并对原始数据进行生成处理,形成有较强规律性的新数据序列,然后建立相应的微分方程模型,预测了2009-2013年京津冀国际旅游人次数的未来发展趋势,也再次验证了GM(1,1)预测模型是建模精度等级为二级的合格模型。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
吴红艳 张迎晨
基于时间序列分解法,建立了图书借阅流量预报模型。引入灰色系统理论来分离趋势,从预报结果可以看出,所建模型具有较高的准确性。
关键词：
时间序列 图书借阅流量预报
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
邵年华 沈冰 黄领梅 戴玉萍
【目的】建立水文时间序列预测的核主成分支持向量机(KPCA_SVM)模型。【方法】利用核主成分分析(KPCA)对输入数据进行非线性特征信息提取,并将提取的特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA_SVM预测模型。以甘肃民勤地区的月蒸发量为例,对模型的预测效果进行检验。【结果】预测结果表明,KPCA_SVM模型预测效果优于PCA_SVM模型和LSSVM模型,预测平均相对误差为8.36%。【结论】KP-CA_SVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型。与主成分分析(PCA)提取特征相比,KPCA特征提取效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏时光
关于预报的研究方法很多,时间序列分析是一个重要的分支。而时间序列分析的理论基础为随机过程的弱平稳随机过程,弱平稳随机过程的时间变化是连续且其谱分析理论在经济预报也占有重要的地位。对于经济活动中非平稳性,可以通过对非平稳过程求若干次差分使其变为弱平稳过程。所以我们还是从研究弱平稳随机过程的方法和其应用出发来讨论。 一、弱平稳(随机)过程
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