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[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 郁静 孙强
宏观经济产生的时间序列通常假设被少数潜在因子所控制,其共同作用表现为序列之间的联动效应。因子对于时间序列的分析和预测有重要的作用,但是宏观经济的实证分析往往包含混频数据,使得因子分析不能直接使用。为此,本文提出了混频时间序列的两种因子分析方法MIDAS-LF和EM-LF,前者得益于多变量MIDAS模型对低频序列的插值,后者利用EM算法进行迭代求解。模拟数据分析显示,相比于文献中的计算方法,MIDAS-LF对混频时间序列的分析有较好的效果,计算简便而且保留了原始数据的信息,可以更好地估计因子的成分和载荷,具有较低的拟合误差和预测误差。宏观经济的实际数据分析也证实了MIDAS-LF方法的可行性和正确性。
关键词：
潜在因子分析 混频时间序列 宏观经济分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张雪 张志强 朱冬亮
[目的/意义]识别学科交叉前沿主题并预测其发展趋势，有助于了解学科内部结构，挖掘领域重点部署方向，为未来创新性、突破性研究提供参考。[方法/过程]以美国国家自然科学基金项目及其产出论文分别作为前端、后端数据，首先，从三个维度测度项目学科交叉度，遴选领域学科交叉项目；其次，从主题关注度、新颖度等方面构建研究前沿主题识别指标体系，对学科交叉主题进行二次遴选，满足阈值的即为学科交叉前沿主题；再次，对比时间序列分析模型ARIMA和LSTM主题拟合效果并选择误差最小模型对学科交叉前沿主题进行趋势预测分析；最后，以生物科学领域为例对方法的有效性和可行性进行实例验证。[结果/结论]生物科学领域在纳米生物学技术、全球变化和海洋环境生物学、生物信息学及壶菌病与两栖动物多样性方面有较好发展前景。经专家咨询和已有研究对比分析，该方法可有效识别领域学科交叉前沿主题，并对其未来研究趋势走向有一定参考借鉴。
[期刊] 财经研究
[作者]
周孝华 宋坤
文章首先从理论上推导出金融资产价格的高频时间序列出现大幅震荡前后多重分形谱所具有的异象特征,然后随机选取两只股票(民生银行、哈飞股份)各35天的5min高频交易数据对上述特征进行实证分析。结果表明,两只股票在持续大幅波动开始与结束时,其多重分形谱形态及参数的变化与理论上的异象特征相吻合。运用该研究方法可以对金融资产持续大幅波动的开始及结束做出一定预测。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
向小东
时间序列的预测是预测领域的重要研究内容。给出了基于混沌吸引子的加权一阶局域短期预测法的通用算法,指出了对预测精度有重要影响的嵌入参数的确定方法。股市数据的预测实例表明此方法有较高的预测精度。
关键词：
混沌吸引子 时间序列 预测
[期刊] 工业技术经济
[作者]
罗文彬 王海燕 赵林度
混沌时间序列分析方法为进出口总额这类经济时间序列分析提供了一种新的工具,论文建立了小数据量时间序列混沌特征分析方法和基于径向基函数神经网络的预测模型,并应用到进出口总额时间序列混沌分析和非线性预测,获得了较好的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
傅毓维 杨莉
文章通过对电力需求的混沌特征进行分析,建立了基于混沌时间序列的电力需求量的短期预测模型,为实现电力资源综合优化奠定了重要的、较为可靠的研究基础。
关键词：
混沌时间序列 电力需求 短期预测
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
肖强 轩媛媛
本文首先利用混频动态因子模型预测出月度GDP信息,并结合大量月度金融指标构建我国金融状况指数(FCI);然后通过谱分析测度了FCI与宏观经济变量的关联性;最后基于马尔科夫区制转换模型测度了不同金融状况下FCI对宏观经济变量的冲击效应。研究结果表明,第一,本文所构建的FCI与宏观经济变量之间不仅存在高度的相关性且两者的波动周期大致相同。第二,我国FCI的波动领先于宏观经济变量约8个月。第三,金融市场繁荣会促进产出,并抑制通货膨胀;而金融状况恶化会使产出减少,并可能诱发通货膨胀。因此货币当局应该充分利用FCI对宏观经济的预测作用,掌握金融市场波动的规律,实时检测金融市场对宏观经济的影响,做好风险防范。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
肖强 轩媛媛
本文首先利用混频动态因子模型预测出月度GDP信息,并结合大量月度金融指标构建我国金融状况指数(FCI);然后通过谱分析测度了FCI与宏观经济变量的关联性;最后基于马尔科夫区制转换模型测度了不同金融状况下FCI对宏观经济变量的冲击效应。研究结果表明,第一,本文所构建的FCI与宏观经济变量之间不仅存在高度的相关性且两者的波动周期大致相同。第二,我国FCI的波动领先于宏观经济变量约8个月。第三,金融市场繁荣会促进产出,并抑制通货膨胀;而金融状况恶化会使产出减少,并可能诱发通货膨胀。因此货币当局应该充分利用FCI对宏观经济的预测作用,掌握金融市场波动的规律,实时检测金融市场对宏观经济的影响,做好风险防范。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭崇慧 贾宏峰 张娜
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
袁哲明 张永生 熊洁仪
【目的】建立一种基于结构风险最小、既反映样本集动态特征又体现环境因子影响的高精度非线性多维时间序列预测方法。【方法】耦合支持向量机回归(SVR)和带受控项的自回归模型(CAR),以留一法基于MS最小原则实施模型定阶和变量筛选,以一步预测法检验新模型SVR-CAR的有效性,并通过强制汰选给出各保留变量对预测的相对重要性次序。【结果】3个农业科学实例验证表明,SVR-CAR在7种参比模型中预测精度最高,且可更精细地反映样本集的非线性动态特征,依各保留变量对预测的相对重要性次序及其动态变化可赋予保留变量部分解释能力。【结论】SVR-CAR是一种基于SVR并融合时间序列分析和回归分析的非线性多维时间序...
[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
[期刊] 工业技术经济
[作者]
向小东
考虑到已有混沌识别方法需要大量无噪声数据的要求 ,提出了利用径向基函数网络的模式识别思想来去除短时含噪数据中的噪声并扩展数据的方法 ,然后根据最大Lyapunov指数的定义计算最大Lyapunov指数值。实例结果表明了本文方法的有效性。
[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。
[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
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