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年份: 2024(6838); 2023(10211); 2022(8795); 2021(7927); 2020(6990); 2019(16048); 2018(15807); 2017(30177); 2016(16614); 2015(19272); 2014(19549); 2013(19551); 2012(19026); 2011(17571); 2010(17988); 2009(17132); 2008(17148); 2007(15935); 2006(14194); 2005(12955)

作者: 王(54303); 李(45608); 张(45269); 刘(43500); 陈(29061); 杨(21979); 晓(20786); 赵(17891); 周(17288); 华(16354); 文(15755); 吴(15325); 林(14743); 明(14585); 志(14582); 伟(14335); 丽(13893); 孙(13584); 徐(13264); 黄(13211); 平(11517); 玉(11486); 军(11387); 朱(10500); 郭(10493); 胡(10213); 红(10154); 建(10077); 春(9434); 云(9168)

学科: 济(90825); 经济(90740); 管理(45434); 业(40900); 方法(36225); 企(32823); 企业(32823); 数学(31914); 数学方法(31467); 学(20704); 地方(20458); 中国(20101); 农(19396); 财(17694); 业经(15886); 制(14395); 地方经济(13597); 贸(13409); 贸易(13403); 易(12909); 农业(12808); 融(12095); 金融(12092); 和(12027); 理论(11918); 银(11834); 银行(11788); 行(11255); 环境(11189); 体(10382)

机构: 大学(261001); 学院(258304); 济(111823); 经济(109400); 研究(96136); 管理(91372); 理学(77553); 理学院(76571); 管理学(74813); 管理学院(74339); 中国(72434); 科学(61334); 京(56764); 所(52049); 农(50809); 财(49489); 研究所(47199); 中心(43223); 业大(41189); 江(41056); 农业(40477); 财经(38872); 北京(36290); 经济学(35606); 经(34974); 范(33749); 院(33692); 师范(33298); 州(32126); 经济学院(31782)

基金: 项目(162775); 科学(125211); 基金(116593); 研究(112877); 家(103961); 国家(103111); 科学基金(85529); 社会(70208); 社会科(66381); 社会科学(66357); 省(63531); 基金项目(60384); 自然(56524); 自然科(55199); 自然科学(55172); 自然科学基金(54157); 划(54100); 教育(52129); 资助(50564); 编号(44567); 重点(37649); 成果(37615); 发(35957); 部(35780); 创(32264); 课题(31908); 科研(31668); 计划(31531); 创新(30401); 大学(30123)

期刊: 济(131641); 经济(131641); 研究(78363); 中国(53001); 学报(47947); 农(45833); 科学(41322); 财(39533); 大学(35106); 管理(34860); 学学(33257); 农业(30545); 教育(25425); 融(23673); 金融(23673); 技术(23373); 经济研究(21839); 财经(20628); 业经(18170); 经(17937); 问题(17008); 业(16600); 统计(15123); 技术经济(15014); 贸(13862); 版(13572); 世界(12723); 策(12708); 国际(12199); 理论(12050)

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弱平稳随机过程和时间序列分析在经济预报中的应用

[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

关键词：时间序列分析平稳随机过程弱平稳过程谱分析 ARIMA 非平稳性经济活动经济时间序列模型选择脉冲函数

稳健的HAC法在多元平稳时间序列之间伪回归中的应用

[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。

关键词：多元平稳回归模型伪回归 HAC方法 Wald检验蒙特卡罗模拟

非线性时间序列分析STAR模型及其在经济学中的应用

[期刊] 数量经济技术经济研究 [作者] 王俊孔令夷

20世纪90年代末以来,非线性时间序列模型两个主要的研究方向是混沌论模型(chaosmodel)和机制转换模型(switchingregimemodels),而后者考虑了各种不同形式的机制转换行为(switchingregimebehavior),通常被认为由三个最常见的机制转换模型组成①。平滑转换自回归模型(STAR)由于能在某种程度上捕捉到机制转换过程中时间序列的动态过程,因而成为近年国外计量经济学前沿领域追踪的热点之一。本文将主要对平滑转换自回归模型(STAR)的特征、估计、检验方法以及在经济领域的应用做深入的探讨。

关键词：非线性 STAR LSTAR ESTAR

非平稳时间序列的EMD组合预测及其应用

[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

多元平稳时间序列ARIMAX模型的应用

[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

基于小波分解的害虫发生非平稳时间序列分析和预测

[期刊] 南京农业大学学报 [作者] 朱军生翟保平刘英智

将小波分解应用于害虫发生程度非平稳时间序列的分析和预测。通过小波分解,将非平稳时间序列分离为多个平稳分量,然后采用自回归滑动平均方法对各平稳分量分别进行分析和建模,最后将所有分量的模型进行组合,从而可以得到原非平稳时间序列的预测模型。在实例分析中,利用1959年至2004年烟台市一代玉米螟发生程度数据序列建立了预测模型,利用2005年至2009年的数据对模型进行了检验。检验结果表明:5年预测准确率达到了80%,预测效果令人满意。

关键词：小波分解多分辨率分析非平稳时间序列玉米螟预测

时间序列分解模型在图书借阅流量预报中的应用

[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

离散系数在非平稳时间序列建模中的妙用

[期刊] 统计与决策 [作者] 赵兴球

关键词：非平稳时间序列离散系数时间序列分析模型选择 ARIMA 自回归移动平均预测法短期预测非平稳序列预测方法

情报学研究中的时间序列分析：任务、过程与问题

[期刊] 图书情报知识 [作者] 陈果王凯月

[目的/意义]梳理当前情报学中涉及时间序列分析的研究，并总结常见问题，为情报学研究的模型化、预测化发展提供借鉴。[研究设计/方法]从任务、过程与问题视角，对情报学研究中时间序列分析的应用任务场景、研究过程以及存在的问题进行归纳分析。[结论/发现]从任务视角来看，已有研究已经在包括学科主题演化、学术影响力评价、网络舆情分析、技术趋势分析任务场景得到了很好的应用，应用内容主要包括历史演化与未来预测两方面；从过程视角来看，已有研究主要按照时间序列的观测数据选取、时间切片方式、形态规律挖掘、预测与评价的顺序展开；从问题视角来看，未来的研究应多关注时间序列模型在短序列数据方面的应用，加强对时间序列分析结果的评估。[创新/价值]通过综合性的梳理，系统地总结了当前情报学中关于时间序列分析的研究，为该领域的研究者提供了一个全面的概述和参考。

关键词：时间序列分析情报学研究学科主题演化学术影响力评价网络舆情分析技术趋势分析

平稳序列的GPD模型在风险测度中的应用

[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。

关键词：广义帕累托分布除串平稳序列极值指标风险价值

模糊时间序列方法在中长期年径流量预报中的应用

[期刊] 统计与决策 [作者] 惠军温华洋

一、引言FTS的概念首次由Q.Song和B.S.Chissom在1993提出,用模糊关系方程作为模型将其应用到大学注册学生数的预测,温度预测等领域。哈明虎等(2000)把其求解问题转化为一个带约束的二次规划问题,国内一些学者将其应用到机械系统的预测诊断等问题上,或则把其进一步推广应用到多维时间序列的模糊

关键词：时间序列方法年径流量温度预测关系方程二次规划问题机械系统注册学生多维时间序列 ARIMA 高度复杂性