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[期刊] 统计与决策
[作者]
赵兴球
[期刊] 统计研究
[作者]
喻开志 史代敏 邹红
本文建立了q阶随机系数整值滑动平均模型。研究发现:固定指标t,该过程服从泊松分布;求得该过程的期望、方差、协方差;证明了该过程是宽平稳过程,均值与协方差均是遍历的;得到了特殊情况下模型参数的矩法估计,该估计是相合估计。通过Monte Calro模拟来验证估计量的优劣。
[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]
孔新海 刘志斌 魏勇
针对原始序列为单调递减的情况,文章按其级比序列的变化特征,把原始序列分为三种类型:(1)级比递减型;(2)级比平稳型;(3)级比递增型。为了提高原始序列的光滑度,文章提出了相应的离散变换算式。该离散变换不仅能够缩小级比偏差,而且还原误差不会放大。实例显示,基于这离散变换之后的序列建立的GM(1,1)模型获得了很好的模拟效果,说明这种变换算式是可行性的。
[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]
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]
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] 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]
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] 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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴稳胜 吕奇杰 David Pitt
建本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波分解与重组对金融时间序列数据进行预处理,再以SVR建立预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡林芝 吕王勇
在分析传统时间序列分段检验理论不足的基础上,文章提出了基于Tukey法改进时间序列平稳性检验的分段检验法。在对各段均值与协方差函数相等的检验中各构造一个t化极差统计量,减少检验犯第一类错误的概率,从而降低了平稳序列被误判为非平稳的概率,提高了分段检验方法的有效性。
[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。
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