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自回归条件异方差的持续性研究 总被引：17，自引：0，他引：17
本文通过引述时间序列长记忆的概念介绍了在时变条件方差建模中存在的方差持续性的有关概念和含义,在给出条件方差持续性一个简单定义的基础上,分析了向量自回归条件异方差模型(VGARCH)的单整性,并给出了VGARCH模型存在持续性的充分条件。 相似文献
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时间序列分析方法是经济领域研究的主要工具之一,它用合适的模型描述历史数据随时间变化的规律,并预测经济变量值,而ARMA模型是其中较为基础的一种。本文介绍了随机时间序列的统计预测方法,给出了ARMA模型的建立与识别过程,并进行参数估计和检验,以对我国未来短期内的GNP平减指数进行动态预测。 相似文献
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本文提出了基于小波变换的非平稳时间序列分解方法。通过小波分解,将原时间序列依尺度分解成不同层次,利用尺度系数作为季节性乘积分量,将小波系数序列处理为方差平稳的平稳序列,并应用于样本数据异常点的识别和修正,使模型的预测精度得到提升。实例验证该方法是有效的。 相似文献
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ARCH族计量模型的基本形式及应用 总被引：3，自引：0，他引：3
王若平 《科学．经济．社会》2002,20(4):27-29,35
本文主要是针对金融市场数据变化不确定性，且其方差随时间变化而呈现出的聚集性和波动性特点，给出了描述这一市场行为的自回归条件异方差（ARCH）模型的定义、参数估计以及ARCH模型的发展情况与应用前景。 相似文献
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世界原油价格波动对我国农产品价格影响实证分析 总被引：2，自引：1，他引：1
以2002年1月～2011年12月的世界原油期货价格和我国农产品玉米、小麦、大豆以及猪肉价格的月度数据时间序列为例,运用单位根检验、协整检验、脉冲响应函数以及方差分解等时间序列技术,对世界原油价格波动与我国农产品价格变化关系进行实证分析。结果发现,我国农产品价格影响因素最大的是其自身的供需关系,而世界原油价格波动对我国农产品价格影响的大小不均衡,对玉米、小麦影响较大,而对猪肉价格影响不显著。 相似文献
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外国游客数量受多种因素的影响,其变化过程是一个动态、非线性的过程。本文采用线性时间序列分析方法,对福建省外国游客数量序列进行研究分析,结果显示：该方法能很好地分析该序列,时间序列模拟分析法可以为地区的旅游业发展和相关政策法规的制定提供科学的参考。 相似文献
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在电器漏电时,电火花闪动时间过短,捕获特征极难,电火花颜色特征在捕获过程中很容易发生图像帧差错位,造成特征模糊。传统算法是基于电火花颜色特征进行电器漏电识别的,一旦电火花闪动时间过短,将造成电火花颜色特征模糊的缺陷,导致电器漏电识别准确率降低。为此,本文提出了一种基于图像灰度类内方差算法的电器漏电识别方法。利用灰度类内方差方法进行图像灰度特征提取,计算电火花变化系数,从而完成电器漏电识别。实验结果表明,这种算法避免了由于电火花闪动时间过短造成的电火花颜色特征模糊的缺陷,提高了电器漏电识别的准确率。 相似文献
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对扩频码同步系统中滑动相关法伪码捕获提出了一种新的方案,即在普通的滑动相关法的基础上使用一个反馈环。该实现方法可以改进系统的检测概率和虚警概率,即减少扩频序列的平均捕获时间和方差。适用于低信噪比的情况。该方法捕获速度快,可靠性高,使用的设备量不大,因而,它可以应用于直接序列的扩频系统中,以提高通信系统的性能。 相似文献
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对扩频码同步系统中滑动相关法伪码捕获提出了一种新的方案,即在普通的滑动相关法的基础上使用一个反馈环。该实现方法可以改进系统的检测概率和虚警概率,即减少扩频序列的平均捕获时间和方差。适用于低信噪比的情况。该方法捕获速度快,可靠性高,使用的设备量不大,因而,它可以应用于直接序列的扩频系统中,以提高通信系统的性能。 相似文献
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【目的/意义】自然界中时间序列信号具有非线性、非稳定变化的特点。对时间序列信号实现准确预测,不
仅能够提高风电机组的输出功率,并且有助于调控风电场的运行维护,保障电力系统的安全运行。【方法/过程】本
文基于集合经验模式分解和变分模态分解两种时间序列分解的方法,并将其与RBF神经网络相结合提出RBF直
接预测模型和EEMD-RBF 和VMD-RBF 两种组合预测模型。利用某风电场的原始风速时间序列信息,通过
MATLAB 软件进行编程,进行案例分析。【结果/结论】预测结果表明组合预测模型优于RBF 直接预测模型,且
VMD-RBF组合预测模型的预测结果最为精确。 相似文献
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一、模式识别的一般规则B—J.(Box—Jenkins)方法,是一种时间序列预测技术,又称为 ARMA 方法。这种方法通过 AR 模式、MA 模式或 ARMA 混合模式拟合各类时间序列,在最小方差的意义下对过程作出最佳预测。 相似文献
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基于神经网络的多维时间序列预测预报方法 总被引：5，自引：0，他引：5
1 引言时间序列就是一列随时间变化的数,它是对客观事物的一种描述,属于时域分析的范畴。我们研究时间序列的目的,就是要对时间序列建立一个参数模型,用于描述事物发展的变化规律。定义1:时间序列{x(t)}是一个t∈Z的实值向量随机变量,其中Z表示整数集。在定义1中,如果x(t)∈R~1,那么{x(t)}就是一维时间序列,所建立的模型称为一维时间序列模型;如果x(t)∈R~(?),那么{x(t)}就是r维时间序列,所建立的模型称为r维时间序列模型。 Box和Jenknis首先成功地建立了一维时间序列模型。近年来Tong也在这方面做了许多很有影响的工作。通过许多人的努力,使得一维时间序列模型,如ARMA模型等都能较好地应用于实际预测工作。一个一维序列{x(t)}的(p,q)阶ARMA模型 相似文献
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饶晓辉 《科学．经济．社会》2008,26(1):56-60
本文在考虑经济结构变化的基础上,利用LM(最小拉格朗日乘数)单位根检验方法,对我国1952-2000年间的全国基尼系数、GE、城乡基尼系数和内陆一沿海基尼系数等时间序列的数据生成过程的动态特征进行了研究.本文的研究结果表明,4个时间序列均为服从一个断点或两个断点的趋势平稳过程,结构断点出现的时间与我国经济体制改革的时间相吻合.这说明了以政府为导向的经济体制结构的改革对我国收入平等有长期持续效应. 相似文献
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时变证券组合投资决策方法研究 总被引：6，自引：1，他引：5
本文考虑证券收益的时变特性,将证券收益率看成随机序列,以ＨａｒｙＭａｒｋｏｗｉｔｚ的均值—方差模型为理论基础,提出了几种时变证券组合投资决策方法 相似文献
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博克思——詹金斯预测方法简介 总被引：1，自引：0，他引：1
在经济预测中涉及到的时间序列大多数都是由随机过程产生的。也就是说,这些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量,其中,单个序列值的出现具有不确定性,但整个序列却呈现出固有的规律性。本文介绍的博克思—詹金斯(Box—Jenkins)预测方法可有效地用于这类随机时间序列的预测。博克思—詹金斯方法的基本思想大致是:把所研究的时间序列,比如某商品的月销售量,看作一个随机过程:把它们的观察值,如5年的该商品月销售量数据,看作是该随机过程的一个样本。根据这样本建立模型来逼近所研究的随机过程,并据此进行预测。其中,线 相似文献