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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
荣腾中 肖智
本文通过对传统高阶马尔可夫链模型的状态空间进行阶数重构,导出一个在重构状态空间上的降阶马尔可夫模型。理论分析证明,降阶马尔可夫链模型不但可以描述传统高阶马尔可夫链模型的全部性态,更能表达较传统模型细微的随机结构。然后,应用降阶模型对我国股票指数的动态变化进行实证分析,讨论了阶数的选取和高阶马尔可夫性检验,分析了股票市场内在波动结构。最后,对股指序列作出短期与长期的预测分析。
关键词：
高阶马尔可夫链 降阶 预测 股票指数
[期刊] 统计与决策
[作者]
荣腾中 刘朝林
文章将高阶方法与多元序列分析方法相结合,提出多元序列的列间互相关函数概念,给出高阶多元模型阶数选择方法,建立了高阶多元马尔可夫链模型,并进行了系统预测的研究。模型应用于相互影响的多元随机序列数据预测中,既能反映链的高阶信息,又能利用随机系统中多个随机序列的交互信息,形成随机序列间的交叉推断的模式,获得较好的预测精确度。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
马占青 徐明仙 俞卫阳 温淑瑶
论文基于大气降水过程存在着大量的不确定性和不精确性的特点,将简单的统计计算与马尔可夫链理论有机结合起来预测降水量,方法的物理概念清晰,计算简便。以杭州市1956—2008年的降水量资料为例,应用统计模型进行逐年降水量预测,从前40 a的降水量序列资料(1956—1995年)开始,预测1996年的降水量,然后剔除1956年的降水资料,将1996年的实际资料加入到序列中,再按照降水量预测的基本步骤预测1997年的降水量,依此类推进行逐年降水量预测,结果表明,13 a中误差小于±10%、±15和±20%的分别占30.77%、53.85%和69.23%,预测误差最大值为-24.03%;应用统计马尔可夫...
关键词：
水文学及水资源 降水量 马尔可夫预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈敏 魏金明
自2005年7月21日起,人民币汇率不再盯住单一美元,开始实行以市场供求为基础、参考一揽子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。当日,人民币兑美元升值2%,即1美元兑换8.11元人民币。自此,人民币兑美元的汇率始终处于频繁的波动状态,并于2006年5月15日首次突破“1:
[期刊] 运筹与管理
[作者]
齐玉东 谢晓方
提出了一种改进的灰色马尔可夫链模型,该模型采用高次插值生成数据序列,并引入接近关联度改进灰色马尔可夫链状态划分方法。针对海军航空兵转场时所携行航材备件需求量缺乏定量分析和精确数据计算方法的情况,将该模型应用于预测备件携带数量的计算过程,计算结果表明,该模型可提高预测备件携带数量预测精度。
[期刊] 软科学
[作者]
腾格尔 贺昌政 蒋晓毅
首先剖析了隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的基本原理与结构,并对马尔科夫模型与HMM的结构和原理进行了比较,梳理了近年来HMM的理论研究进展,重点探讨了HMM在管理领域中一些实证研究成果及其应用特色。最后,对HMM今后进一步的研究方向进行展望。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张连增 杨婧
在寿险中,多状态模型是传统的两状态模型的推广。多状态模型包括失能、退保等其他状态。在本文中我们将马尔可夫链应用于多状态模型的研究,多元风险模型、多元生命模型都可以视为特殊的多状态模型,从而可以进行统一化处理。相对于传统寿险精算理论中对多元风险模型、多元生命模型和多状态模型分别讨论,本文的统一化处理是很大的改进。本文给出了两个多状态模型的实际应用的例子,对相应的Thiele微分方程组,通过编程求得数值解。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孙新新 莫淑红 沈冰 刘敏 李亚娟
径流预测在区域水资源规划中发挥着重要作用。基于径流过程不确定性、不精确性的特点,利用资料系列的均方差方法把径流序列分为不同的状态。在此基础上,采用统计方法,建立转移概率矩阵,以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫模型预测径流状态,并根据模糊集理论中的级别特征值预测径流量。最后把改进后的马尔可夫预测模型应用于宝鸡市的渭河径流丰枯状态及年径流量的预测中。1998￣2000年径流量预测的相对误差分别为3.64%,7.50%和1.00%,结果较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
荣腾中 肖智 刘朝林
针对多元马尔可夫链模型分析中,待估参数数量大而导致估计困难的问题,文章提出了改进方法。以一元预测误差最小为优化目标,对列间权重参数进行了分批次优化求解。应用多元马尔可夫链模型,对股票五大行业分类指数序列进行建模,研究了各行业分类指数相互间的内在相依特征。应用数据序列间的多元交互信息,对行业分类股指序列进行了预测。
关键词：
多元马尔可夫链 行业分类指数 交互信息
[期刊] 企业经济
[作者]
张冬青 宁宣熙 刘雪妮
定量预测方法分为因果预测法和时间序列预测法。因果预测法利用预测变量与其他变量之间的因果关系进行预测,时间序列预测法的原理是根据预测变量历史数据的结构推断其未来值。由于时间序列只能描述变量自身序列的结构,但不能描述其他特征,而因果预测法虽能描述某个变量与其他变量之间的因果关系,但缺少描述这一变量自身时间序列结构的功能。因此,笔者提出了一种新的预测方法———基于观测序列为向量的隐马尔可夫模型(HMM),该方法能同时考虑变量自身序列结构以及变量与其他变量之间的因果关系。本文首先介绍了隐马尔可夫基本理论;其次在模型训练、隐状态序列估计的基础上,提出基于HMM预测算法;最后进行了实证研究,其结果也表明该...
关键词：
隐马尔可夫模型 影响因素 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹晓丽
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王坤 刘鹤飞 蒋成飞
结构方程模型是一种含有潜变量的经典统计学模型,被广泛应用于心理学、教育学、经济学、医学等领域。隐马尔可夫模型是一种基于随机过程的统计模型。本文书结构方程模型与隐马尔可夫模型相结合,构造了一种新的模型——隐马尔可夫结构方程模型,详细给出了隐马尔可夫结构方程模型的数学定义。为了对模型的系数进行贝叶斯估计,设定了模型参数的先验分布,然后利用MCMC方法模拟参数的后验分布,计算出了参数的后验均值作为参数的估计值。最后将参数的估计值与真值进行比较,发现估计效果良好。
[期刊] 管理评论
[作者]
易文德
本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。
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