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[期刊] 统计与决策
[作者]
田甜 李星野
文章采用分频方式分析时间序列并为时间序列建模,首先对时间序列做离散余弦变换,用低频变换系数重构出时间序列的低频分量,而剩余的高频部分则采用时滞自相关分析方法确定模型结构。针对股票多年日收盘价所作仿真试验证明,该时间序列建模方法是有效的,模型比较好地刻画了时间序列的变化规律。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李冰 陈光慧
连续性抽样调查由于能够描述目标总体随时间的动态变化过程,吸引了越来越多国内外学者的关注。国外连续性抽样的研究已经十分成熟,在已知的轮换模式下,建立合适的模型,使得模型能较好地描述数据的真实生成过程,从而得到精度更高的目标估计量。文章建立一般轮换模式rm_1r(m- 1)_2下的时间序列模型,然后以6362模式为例,利用状态空间模型和卡尔曼滤波,给出已有信息下的最优估计,有效减少抽样误差,提高样本的估计精度。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
田瑾
分别用三种时间序列模型对我国社会消费品零售总额(指数)进行建模预测与比较,通过计算结果可以验证:组合预测能有效地提高预测的可靠性与精确度。
关键词：
社会消费品 时间序列模型 组合预测
[期刊] 经济经纬
[作者]
王凤兰 闻邦椿
利用时间序列分析方法对混沌经济时间序列进行研究。通过介绍有关时间序列分析的理论及混沌时间序列的建模方法,阐述了混沌经济时间序列中非线性(混沌)信息的提取方法,并对系统进行混沌识别,讨论了混沌系统混沌临界点的区间确定问题。
关键词：
时间序列 混沌 关联维数 混沌临界点
[期刊] 统计与决策
[作者]
李冰 陈光慧
连续性抽样调查由于能够描述目标总体随时间的动态变化过程,吸引了越来越多国内外学者的关注。国外连续性抽样的研究已经十分成熟,在已知的轮换模式下,建立合适的模型,使得模型能较好地描述数据的真实生成过程,从而得到精度更高的目标估计量。文章建立一般轮换模式r~m_1~r~(m- 1)_2下的时间序列模型,然后以6~3~6~2模式为例,利用状态空间模型和卡尔曼滤波,给出已有信息下的最优估计,有效减少抽样误差,提高样本的估计精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张利平 于贞杰 张建华 李望晨
文章立足卫生支出等趋势预测问题的时间序列组合建模研究,以实证算例进行验证和比较。根据政府卫生支出时序资料,将曲线拟合法和ARIMA法纳入模型,建立线性加权组合模型(残差平方和倒数法、灰色关联法、相关系数法、待定系数法和等权法)以及残差修正模型;计算拟合序列和残差序列,讨论拟合性能。并建立修正指数曲线模型和ARIMA模型,发现拟合及预测效果不错;五种组合建模技术均优于单种方法拟合性能。曲线法、ARIMA法及其组合技术对于趋势预测问题有适用意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵兴球
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王晓鹏 曹广超 丁生喜
应用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对青南高原的四个典型地区1961-2005年降水量序列进行ARMA建模分析:验证了四地区年降水量序列的时间序列特性,研究并选择了这些序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对未来降水量进行了预测.模型实证分析的结果表明:在青藏高原降水量时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张学斌 刘嘉焜 刘菁 刘泊旸
本文介绍了长记忆的概念 ,首次提出了一种与 ADF检验相结合的长记忆性判断方法。给出了将参数 d的初估计与近似极大似然估计相结合 ,将时间序列长记忆分析与短记忆分析相结合的建立ARFIMA模型的方法。论文进行了实证研究 ,并证明了该模型与其它模型相比的优效性
关键词：
时间序列 长记忆 ARFIMA模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿克红 张世英
金融市场超高频时间序列建模是目前金融计量经济学研究的热点。该文在已有研究的基础上,建立了ACD-GARCH-V模型,通过实证分析考察了超高频交易量变化率及交易持续期对金融产品收益率和波动性的影响。
[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
[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
[期刊] 统计研究
[作者]
张春华 高铁梅 陈飞
经济时间序列的频率转换是计量经济分析领域的一个重要研究问题。本文首先对不同经济指标类型(流量、存量和指数)及传统频率转换方法进行了系统梳理;在此基础上,重点介绍了3种低频向高频转换的前沿方法:Denton方法、Chow-Lin方法和Litterman方法,并给出了流量、存量和指数3种类型变量由低频(季度)向高频(月度)转换的实例;最后,对3种频率转换方法的数据转换质量进行了比较分析。研究显示,频率转换后的月度数据都较好地反映季度数据的变化趋势和波动特征,从而通过频率转换方法可以很好地解决由于收集到的数据类型不一致而无法建模的问题。
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