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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
姜诗章 于维生 李宏纲
经济实践表明,许多经济时间序列中既含有由非线性机制所产生的混沌特性,又含有由随机干扰引起的噪声成分。应用传统的线性经济计量方法难以对这种经济时间序列准确地分析与预测,必须采取非线性分析技术。由于这个原因,人们把非线性连同非稳定、非参数问题一起称为“三非”,视为经济研究的前沿领域。
[期刊] 统计研究
[作者]
史代敏 刘田
如何克服ADF与PP单位根检验法对非线性趋势平稳序列的伪检验,提高单位根检验的功效,是非平稳时间序列分析的重要问题。本文基于奇异值分解的思路,构造出检验非平稳时间序列单位根的SVD-RMA检验法,此方法将时间序列的趋势项与干扰项分离,然后用递归均值调整法对干扰项进行检验。仿真实验表明,SVD-RMA法对线性与非线性趋势、甚至结构突变过程的检验功效都非常好;对非线性趋势平稳的检验而言,SVD-RMA检验得到正确结论的可能性要远远好于ADF与PP检验。
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 资源科学
[作者]
尹朝静 李谷成 葛静芳
在全球气候变暖背景下，提高粮食生产率对于保障中国粮食安全具有十分重要的现实意义。本文采用１９７８－２０１２年中国省域面板数据，在借助ＨＰ滤波法分离粮食生产气候产量的基础上，引入＂技术不会遗忘＂假定，运用序列ＤＥＡ方法测度了中国粮食生产是否考虑气候因素两种情形下的技术效率、技术进步及曼奎斯特生产率指数指数。研究结果揭示：（１）气候产量围绕＂０＂值水平线，呈倒＂Ｕ＂型波动特征，气候条件对粮食生产具有正反两方面影响；序列ＤＥＡ分析表明是否考虑气候因素对于测算结果具有较大影响，考虑气候因素的粮食全要素生产率更低，气候因素加重了技术效率恶化程度，但却推动了技术进步；（２）中国粮食全要素生产率增长地区差异．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
李炳林 向书坚
文章讨论了基于小波变换模极大值的时间序列奇异性问题探测,突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力。时间序列的局部奇异性可由其小波变换模随尺度参数的衰减特性来刻画,文章通过小波变换在小尺度下的局部模极大值来检测信号奇异性;并通过建立目标函数计算Lipschitz指数,简化了计算过程。
[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] 统计与决策
[作者]
舒晓惠 宋金奇
文章探讨了时间序列中被忽略的非线性,并给出了非线性存在性检验的组合检验方法:Q检验、BDS检验、BP加强型神经网络、加强型高斯小波神经网络以及加强型墨西哥帽小波神经网络方法。进一步,对于金融理论中货币需求函数的稳定性检验问题,应用组合检验方法实证研究发现,对于构建的货币需求函数的各变量序列,均存在不同程度的被忽略的非线性,因此有必要引入非线性研究方法。这也为经济变量序列存在的非线性特征提供了一个重要证据,要求我们在研究经济内在规律中考虑非线性协整理论与方法的应用。
关键词：
非线性 Q检验 BDS检验 神经网络
[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] 中国农村观察
[作者]
尹文静 Ted McConnel
本文选取东部地区的山东省、中部地区的安徽省、西部地区的陕西省作为研究对象,采用带有时变参数的状态空间模型分析1990～2007年全国各地区农村公共投资和农民生产投资之间的关系。研究发现,农村公共投资对农民生产投资的影响不仅因为不同地区市场因素、农户特征等因素的不同而对农民生产投资表现出不同的影响程度,而且这种影响关系随着时间变化产生波动。这一关系的跳跃性变化往往与国家重要政策的出台和经济水平的迅速发展密切相关。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱小檬 朱义胜 栾维新
文章分析了The Hodrick-Prescott(HP)滤波器传输特性和指数增长时间序列的频率域特性,分别定义HP滤波器和指数增长时间序列的3dB带宽,推导了它们的计算公式。给出了由HP滤波器3dB带宽包含谐波数确定平滑参数λ的方法,建议对宏观经济时间序列进行初始值归一化以改善HP滤波器分析效果。通过HP滤波器对我国国内生产总值(GDP)(1952~2010)宏观经济时间序列的分析,说明上述方法可以有效地控制趋势分量的精度和波动分量的幅度,为HP滤波器处理不同宏观经济序列选择平滑参数提供了依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马雪莹 蔡如华 宁巧娇 吴孙勇
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张大勇 任宪雨
农资价格波动不利于农资经营活动的有效开展,并影响农业生产的正常进程。本文运用时间序列成分分解法对国内农资价格的波动特征进行分析,并建立VAR模型,分析影响农资价格波动的主要因素。结果发现,农资价格大幅上涨最根本的原因是上游原料价格飚升,是一种成本推动的刚性上涨,需求因素的影响较小,且仅表现为短期影响。
关键词：
农资价格 季节波动 趋势波动 淡季储备
[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。
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