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[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]
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] 数量经济技术经济研究
[作者]
桂文林 韩兆洲 潘庆年
极端值模型是准确估计"厚尾"分布金融资产回报市场风险的有力工具。在越槛高峰(POT)模型中,本文对超阈值近似服从的广义Pareto分布的形状参数与"厚尾"性关系及其在金融风险测度中的应用进行了分析。结果表明,当02β/(1-ε)时,分布为"厚尾"分布且尾部随着形状参数的增加而变厚,此时最适合于金融资产时间序列"厚尾"分布风险测度和参数的极大似然估计。国内外大量的实证研究验证了上述理论并得出我国沪深股市风险特征的一些新结论。
[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] 数理统计与管理
[作者]
李强 邹晓峰
引入VaR和ES的极值理论对BRENT原油现货市场的价格风险进行研究,运用变点理论对传统Hill估计方法的阈值选择进行了改进,定量选取阈值,相应降低了因主观判断失误引致的阈值选取误差。针对GPD模型要求金融时序服从独立同分布条件,引入两种方法来消除超阈值的局部相关性:一是结合GPD模型与极值指标;二是基于BRENT收益率序列采用SV-t模型进行过滤处理,建立起度量BRENT市场波动风险的动态VaR和ES模型。实证结果表明:针对BRENT市场极端风险,结合变点分析和极值指标构建的改进型阈值定量模型在风险测度方面具有有效性和精确性。相应地,构建的动态SV-t-GPD模型在测度BRENT极端风险方面...
[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] 统计与决策
[作者]
赵兴球
[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] 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] 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] 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
[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]
刘基伟 闵素芹 金梦迪
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配，从而改变观测数据对参数估计的影响。由于原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲，因此文章提出随机弱化缓冲序列，进行不同阶数的弱化缓冲，提高权重分配的精细程度，并且提出弱化缓冲阶数的确定方法。通过计算显示，使用正实数阶随机弱化缓冲序列的GM(1,1)模型可以获得更精准的预测结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
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