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[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]
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] 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] 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] 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] 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] 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]
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] 统计与决策
[作者]
唐家琳 陈静 薛君
文章针对当前出现纷繁复杂的时间序列预测方法,提出了"平均误差滚动"概念,并通过误差突变规律的加权处理,得到滚动区间预测数值的推导规律,使用倒推方法在原有预测基础上进行数值修正,最后采用一个案例结合OLS方法进行了实例运算。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
徐惠莉 吴柏林 江韶珊
区间时间序列在决策过程中提供重要的信息,特别是在经济发展、人口政策、规划管理或金融监管等方面,因此如何计算出预测区间的精确度成为一个重要议题。本文提出两种区间预测准确度分析的方法,通过估计预测结果的平均区间误差平方和及平均相对区间误差和,比较不同预测方法的优劣。并由预测区间与实际区间的重叠位置,充分说明预测方法所具有的有效性。这些分析预测区间准确度的方法,将为管理者提供更客观的决策空间。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
汪漂
鉴于传统预测方法一直基于"点"来衡量时间序列数据,然而现实生活中在给定的时间段内许多变量是有区间限制的,点值预测会损失波动性信息。因此,本文提出了一种基于混合区间多尺度分解的组合预测方法。首先,建立区间离散小波分解方法(IDWT)、区间经验模态分解方法(IEMD)和区间奇异普分析方法(ISSA)。其次,用本文构建的IDWT、IEMD和ISSA对区间时间序列进行多尺度分解,从而得到区间趋势序列和残差序列。然后,用霍尔特指数平滑方法(Holt’s)、支持向量回归(SVR)和BP神经网络对区间趋势序列和残差序列进行组合预测得到三种分解方法下的区间时间序列预测值。最后,用BP神经网络对各预测结果进行集成得到区间时间序列最终预测值。同时,为证明模型的有效性进行了AQI空气质量的实证预测分析,结果表明,本文所提出基于混合区间多尺度分解的组合预测方法具有较高的预测精度和良好的适用性。
[期刊] 管理科学
[作者]
张维 赵帅特 熊熊 张永杰
从受到广泛关注的简单技术规则视角,运用新兴的计算实验金融方法研究股票市场收益的时间序列可预测性,证明投资者非理性心理和行为是造成时间序列收益可预测性的原因。基于Swarm仿真平台和Ob jective C语言构建仿真模型TA-ASM,并进行多组不同参数下的计算实验,通过对模拟数据的统计分析发现,简单技术规则能获得超额收益,表明其在一定程度上具有时间序列收益可预测,该结果意味着收益时间序列存在可被简单技术规则侦测的部分。为确定潜在的影响因素的作用,研究进一步定性定量地对可能的各个内外生因素进行分析,最后得出投资者的非理性心理和行为作为一种系统风险被市场收益吸收从而导致时间序列收益可预测性的结论,...
[期刊] 预测
[作者]
张智光
本文对目前常用的季节性波动时间序列预测方法,从原理、思想、特点和缺陷等方面,作了较全面的分析归纳和评述。本工作有助于我们加深对方法的理解、选择和使用。文章还针对各类方法所存在的问题提出了几种进一步改进的设想。 1 引言社会经济系统中的许多变量除了含有随机性扰动和趋势性变化以外,还兼有季节性(或称作周期性)波动.这种季节性的波动是由于系统内部的周期性运动与变化规律和系统的外部环境的季节性作用特点等因素所造成的。由于这种因果关系的错综复杂和不明确,人们通常撇开这些复杂的关系而转向直接对被测量的时间序列进行分析和研究,从而同时预测出其趋势性变动和季节性波动。可见,季节性波动预测较一般预测有特...
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟晓静 万源
文章针对在多元时间序列动态时间弯曲度量中出现一对多情形容易产生距离相同的多条匹配路径导致无法确定最优路线的问题,提出一种自适应代价动态时间弯曲的多元时间序列相似性度量方法(ACM-DTW)。首先,多元时间序列按变量纵向排列把每个变量中数值列作为向量看待,计算向量之间的欧式距离作为两条多元时间序列间的基础距离矩阵;然后,自适应代价函数更新权重减少点列的重复使用次数,运用ACM-DTW度量多元时间序列间的相似性;最后,计算k近邻法在不同数据集上分类准确率。实验证明,ACM-DTW能有效地改进匹配时一对多情形从而实现较好的匹配结果,具有良好的准确性。
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