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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张双虎 黄强 孙廷容
将“系统自记忆模式”引入到水文时间序列预测中,推导了描述水文系统动力特性的微分方程,建立了水文时间序列预测的系统自记忆预测模型,并以黄河上游贵德水文站1919~1997年径流资料对该模型进行了验证。结果表明,该模型具有预测精度高,稳定性好,观测误差对预测值影响小的优点。
关键词：
系统自记忆 时间序列 年径流量预测
[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] 数理统计与管理
[作者]
刘洪 王江涛
在高频数据中,交易持续时间序列,交易量序列和收益率平方序列都存在长记忆现象。本文采用半参数方法,对同一只股票的上述三种序列的长记忆参数进分析比较,结果显示,三种序列都存在长记忆现象,而且同一只股票的上述三种序列具有相同的长记忆参数。这些结果为微观市场的相关理论提供了实证。
关键词：
高频数据 交易持续时间 长记忆参数
[期刊] 地理科学进展
[作者]
赵长森 夏军 沈冰 张惠潼 孙常磊 侯志强 亚力昆
为了克服实际工作中常规预测模型的弊端,本文提出了水文序列解析-集成预测模型(Prediction Model based on Segregation and Aggregation of Hydrological Time Series,PMSAHTS),通过分离水文序列中的趋势信号和周期信号得到消除了人类活动影响的序列纯随机信号,然后通过随机因子预测预报方法(如BP神经网络)使用这些随机信号进行训练和仿真预测,将预测结果与趋势、周期预测结果重新集成,得到水文序列的预测值。将该模型应用到和田子项目区进行年内月平均蒸发量的预测,结果表明,PMSAHTS模型达到了水文情报预报规范的合格要求,可以用于实际预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
习代青 肖洪策
文章采用拟极大似然法估计了一类长记忆时间序列模型的单均值变点,在变点大小固定和变点收缩两种情形下分析了估计量的渐近性质。研究发现,变点大小与长记忆性之间存在一种权衡关系。具体而言,当变点大小固定时,变点估计量是不相合的,而变分点估计量是T-相合的；当变点收缩时,变点估计量的收敛速度依赖于记忆参数d,估计量的极限分布得以推导。最后,蒙特卡洛实验和实证分析验证了所提理论结果的有限样本表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王谦 刘春 管河山 罗智超
学术界对股市长记忆性分析结论存在分歧现象,长记忆性分析方法的精准性是一个重要的影响因素。文章通过对R/S、MR/S和V/S分析方法的参数估计问题进行探究,剖析了线性近似求解方式的不足之处,并采用梯度下降法估计非线性回归方程的Hurst指数,同时借助ARFIMA模型对估计精度进行了对比验证。采集我国A股市场股票样本的收益率数据实证,结果表明,非线性估计能提高分析方法对Hurst指数的估计精确度。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
雷鸣 缪柏其
存款是银行评价业绩的一项重要指标,建立高精度的存款模型有利于银行的日常资金管理,能提高银行的资金利用率,降低成本等。本文以国内某国有商业银行储蓄存款和对公存款的月度数据为背景,讨论了存款序列的长记忆性问题,从而对于加深存款性质的认识,及此类时间序列建模具有借鉴意义。
关键词：
存款 长记忆 平稳性
[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] 地理科学进展
[作者]
桑燕芳 王中根 刘昌明
水文时间序列不仅组成复杂,而且特性也复杂多变。目前认为水文时间序列主要表现出随机性、模糊性、非线性、非平稳性和多时间尺度变化等复杂特性。本文首先简要介绍了用于揭示水文过程复杂变化特性的时间序列分析方法的相关进展,包括序列相关性分析方法、水文频率分析方法、模糊分析方法、混沌理论分析方法、信息熵分析方法和小波分析方法等6种。然后,对各种分析方法存在的主要问题和有待解决的问题进行讨论,指出了各种方法应用于水文时间序列分析时存在的主要缺陷和不足。最后指出,不断改进和完善时间序列分析方法,探讨各种方法的联合和耦合,加强物理成因分析和数理统计分析相结合,是提高水文时间序列分析结果精度和可靠性的有效手段,也是研究和解决环境变化影响下水文水资源问题的有效途径。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
乐甄
基于时间序列市场预测系统的研究乐甄（杭州大学３１００２８）众所周知，没有预见就没有正确、科学的管理，在当今市场经济体制下，企业只有及时地了解市场的变化，才能更有效地进行经营决策和生产管理，从而建立市场预测系统就成为不少企业的需求。笔者曾参与一些企业市...
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
张庆翠
应用ARFIMA模型研究上海股票市场收益序列的长期记忆性,揭示了上海股市收益具有较明显的长期记忆性,进而从另外一个角度证实了上海股票市场尚未达到弱式有效的结论。上海股市收益序列进行预测,并与传统的线性模型相比,分整的ARFIMA模型提高了股票收益序列长期预测的可靠性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
盛积良 欧阳道中
金融时间序列长记忆参数的半参数估计方法以频域分析为主,带宽选择是其中必不可少的关键环节。不同的带宽可能给出差异明显的长记忆参数估计值,甚至产生矛盾的结论,进而影响时间序列平稳性的判断。本文提出一种两步法,用于金融时间序列长记忆估计的半参数方法的带宽选择,并进一步对长记忆参数进行估计:首先,为了克服半参数方法忽略短期结构的不足,通过信息准则判断ARFIMA(p,d,q)过程的短记忆结构;其次,用短记忆模型拟合差分后的序列,根据拟合效果确定选择带宽及长记忆参数估计值。数值模拟显示以长记忆参数估计值均方根误差最小为标准,两步法优于其他方法。经上证50指数已实现波动率日数据的实证检验,两步法在长记忆模型中的预测误差最小;与短记忆模型相比,两步法在中期提前预测步长上具有优势。
关键词：
两步法 带宽选择 长记忆参数
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杜宽旗 蒙肖莲
由于时间序列数据挖掘方法具有刻画和预测所观察事件特征的突出特点,将它运用于股票价格时间序列分析,不仅可以揭示隐藏于股票价格时间序列中的瞬时模式,而且还可以有效预测诸如股票价格急剧变化等高频金融时间序列事件。本文基于时间序列数据挖掘理论与方法的探讨,将其运用于具体的股票价格生成的高频时间序列分析。结果表明,具有统计显著性的、可以刻画和预测事件的隐藏瞬时模式是能够被识别的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾湖 朱博
文章针对股票市场的时间序列数据进行了时间序列相似性度量方法的研究,比较了目前各种度量方法的特点,提出了针对共同模式的相似性度量的方法,并选取了若干支股票收盘价数据对该方法的特点进行了考量。
关键词：
时间序列 相似性度量 模式挖掘
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