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我国股市泡沫的实证分析 被引量:8
1
作者 戴晓凤 邹伟 《湖南大学学报(社会科学版)》 2005年第2期39-44,共6页
股市泡沫是股票价格持续上涨导致其市场价格高于基础价值的经济现象。本文通过使用自回归方法、单位根方法检验了我国股票市场泡沫的水平与性质。检验结果表明:我国股票市场长期存在泡沫,泡沫水平在近两年虽然有所下降,但依然较高;泡沫... 股市泡沫是股票价格持续上涨导致其市场价格高于基础价值的经济现象。本文通过使用自回归方法、单位根方法检验了我国股票市场泡沫的水平与性质。检验结果表明:我国股票市场长期存在泡沫,泡沫水平在近两年虽然有所下降,但依然较高;泡沫水平通常随着股价指数的上涨而上升。 展开更多
关键词 股市泡沫 泡沫度量 自回归检验
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地球自转参数短期预报方法及其实现 被引量:13
2
作者 严凤 姚宜斌 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2012年第4期71-75,共5页
根据极移及日长变化的特性,采用LS与AR模型相结合的方法,建立了适合地球自转参数(ERP)的预报模型。为减少相邻残差存在的强相关性,先对残差序列进行差分预处理,然后利用AR模型进行ERP的预报。对ERP进行了1—10天的短期预报,其预报精度... 根据极移及日长变化的特性,采用LS与AR模型相结合的方法,建立了适合地球自转参数(ERP)的预报模型。为减少相邻残差存在的强相关性,先对残差序列进行差分预处理,然后利用AR模型进行ERP的预报。对ERP进行了1—10天的短期预报,其预报精度接近国际最好水平。 展开更多
关键词 地球自转参数 三角多项式模型 自回归模型 预报精度 平稳性检验
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基于ARMA时间序列模型的国防费预测 被引量:3
3
作者 魏慧源 张跃东 张丽叶 《兵工自动化》 2018年第12期67-70,80,共5页
国防费预测是指对未来国防费的客观支出过程及其变动趋势的分析和测算。在判别国防费时间序列平稳性的基础上,利用ADF单位根方法检验时间序列的单整阶数,借助Eviews统计软件构建我国国防费自回归AR模型和移动平均MA模型,对我军未来5 a... 国防费预测是指对未来国防费的客观支出过程及其变动趋势的分析和测算。在判别国防费时间序列平稳性的基础上,利用ADF单位根方法检验时间序列的单整阶数,借助Eviews统计软件构建我国国防费自回归AR模型和移动平均MA模型,对我军未来5 a的国防费进行预测分析。结果表明:该方法是可行的,能准确预测中短期我军国防费水平,客观正确反映我国国防费增长规律。 展开更多
关键词 国防费 时间序列模型 自回归检验 预测
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基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测方法 被引量:37
4
作者 陈昊 高山 +1 位作者 王玉荣 张建忠 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期3456-3461,共6页
通过对风电功率时间序列条件偏度、条件峰度时变性的分析,提出一种基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测新方法。针对风电时间序列高阶条件矩时变性的检验问题,提出链式检验新方法。结合模型参数估计,提出一种实用化参... 通过对风电功率时间序列条件偏度、条件峰度时变性的分析,提出一种基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测新方法。针对风电时间序列高阶条件矩时变性的检验问题,提出链式检验新方法。结合模型参数估计,提出一种实用化参数约束处理方法,提升了参数估计效率。基于江苏某风电场的实际数据,分析该风电时间序列的时变条件矩,并使用修正Gram–Charlier级数的拟极大似然估计获取GARCHSK模型参数。风电功率预测结果表明所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 GARCHSK模型 时变偏度 时变峰度 链式检验 风电功率预测
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基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测 被引量:17
5
作者 甘旭升 端木京顺 +1 位作者 高建国 赵录峰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期97-102,共6页
为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨... 为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨识、估计、诊断,直至获得较为满意的ARIMA预测模型。在实例验证中,所构建的用来预测美国空军飞行事故万时率的ARIMA模型,能够将预测的平均相对误差控制在7%以内,预测结果总体反映航空装备的实际安全状况。 展开更多
关键词 航空装备事故 时间序列 差分自回归滑动平均(ARIMA)模型 飞行事故万时率 单位根检验
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人民币汇率、国内总需求与通货膨胀——基于汇率传递理论的实证研究 被引量:16
6
作者 朱建平 刘璐 《经济理论与经济管理》 CSSCI 北大核心 2012年第3期80-89,共10页
通货膨胀一直是中国政府直接面对而又必须谨慎处理的经济问题。本文以汇率传递理论为视角,运用自回归分布滞后模型(ARDL)考察了1980—2010年人民币汇率、国内总需求、世界商品价格与通货膨胀之间的长期均衡和短期调整关系。长期看来,人... 通货膨胀一直是中国政府直接面对而又必须谨慎处理的经济问题。本文以汇率传递理论为视角,运用自回归分布滞后模型(ARDL)考察了1980—2010年人民币汇率、国内总需求、世界商品价格与通货膨胀之间的长期均衡和短期调整关系。长期看来,人民币升值并未像国际经济学理论描述的那样可以抑制通货膨胀,相反却显著地抬高了国内价格水平;中国通货膨胀的成因具有需求拉上的特点,且不存在明显的世界通货膨胀的输入途径。短期看来,中国通货膨胀的动态调整具有明显的滞后特征,且由短期变动向长期均衡调整的速度较快。 展开更多
关键词 汇率传递 国内总需求 通货膨胀 自回归分布滞后模型 边限检验
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我国房地产业发展与宏观经济互动关系实证研究 被引量:12
7
作者 魏巍 崔立丽 魏玮 《企业经济》 北大核心 2012年第3期129-132,共4页
近年来房地产业的飞速发展及房价的快速上涨,引起社会各界的广泛关注,中央政府对房地产领域的相关宏观调控政策频繁出台。本文针对如何保持房地产与宏观经济协调发展,在分析房地产业与宏观经济互动机理的基础上,选用1998年第1季度至200... 近年来房地产业的飞速发展及房价的快速上涨,引起社会各界的广泛关注,中央政府对房地产领域的相关宏观调控政策频繁出台。本文针对如何保持房地产与宏观经济协调发展,在分析房地产业与宏观经济互动机理的基础上,选用1998年第1季度至2008年第4季度之间的相关季度指标,使用向量自回归(VAR)模型,通过数据平稳性检验、Jo-hansen协整检验和Granger因果关系检验,实证分析了房地产开发投资与宏观经济具体指标之间的互动关系,并给出政策性建议。 展开更多
关键词 房地产 宏观经济 互动关系 VAR模型 JOHANSEN协整检验
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基于ARIMA与SVM的飞行事故组合预测方法 被引量:11
8
作者 甘旭升 端木京顺 +1 位作者 丛伟 高建国 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期79-84,共6页
飞行事故预测的目的在于预防事故。为提高事故预防的针对性和有效性,必须加强预测,以增强预防飞行事故的主动性。在ARIMA和SVM基础上,提出一种飞行事故组合预测方法。首先建立ARIMA模型,用以描述历史数据中的线性关系;然后,对ARIMA模型... 飞行事故预测的目的在于预防事故。为提高事故预防的针对性和有效性,必须加强预测,以增强预防飞行事故的主动性。在ARIMA和SVM基础上,提出一种飞行事故组合预测方法。首先建立ARIMA模型,用以描述历史数据中的线性关系;然后,对ARIMA模型的残差构建SVM模型,用以模拟数据中的非线性规律,两者预测值之和就是最后的预测结果。美国空军1954—1993年飞行事故损坏飞机万时率的实证分析结果表明:利用该方法所建立的模型,能够对飞行事故作出较为准确的预测,模型精度总体优于单一的ARIMA或SVM模型。 展开更多
关键词 差分自回归滑动平均(ARIMA) 单位根检验 支持向量机(SVM) 飞行事故 组合预测
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基于NARX网络模型的挖掘机液压系统故障检测 被引量:9
9
作者 贺湘宇 何清华 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2008年第7期937-940,944,共5页
提出了一种针对挖掘机液压系统的非线性有源自回归(nonlinear auto-regressive with extrainputs,NARX)网络模型的故障检测方法。NARX网络模型是一种将有源自回归(auto-regressivewith extra inputs,ARX)模型与神经网络相结合的系统建... 提出了一种针对挖掘机液压系统的非线性有源自回归(nonlinear auto-regressive with extrainputs,NARX)网络模型的故障检测方法。NARX网络模型是一种将有源自回归(auto-regressivewith extra inputs,ARX)模型与神经网络相结合的系统建模方法,具有很强的非线性辨识能力。该方法首先选取合理的网络模型结构,并根据AIC准则确定最佳模型阶数;使用正常状态样本对NARX网络进行训练,建立系统的辨识模型;然后运用序贯概率比检验(sequential probability ratiotest,SPRT)对NARX辨识模型的残差进行假设检验,检测系统的故障状态。实验分析表明,基于NARX网络模型的故障检测方法能够有效地应用于挖掘机液压系统。 展开更多
关键词 液压系统 挖掘机 故障诊断 非线性有源回归网络模型 序贯概率比检验
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非线性时间序列门限自回归模型在环境空气质量预报中的应用 被引量:6
10
作者 潘磊 沙斐 《上海环境科学》 CAS CSCD 2007年第5期212-214,218,共4页
门限自回归模型作为1种利用历史资料对非线性时间序列进行描述从而进行预测的数学模型,多年来在各种统计领域中均取得良好的效果。根据非线性时间序列的门限自回归模型(简称TAR)的基本思路,利用环境空气自动监测系统历史监测数据资... 门限自回归模型作为1种利用历史资料对非线性时间序列进行描述从而进行预测的数学模型,多年来在各种统计领域中均取得良好的效果。根据非线性时间序列的门限自回归模型(简称TAR)的基本思路,利用环境空气自动监测系统历史监测数据资料,建立了浦东新区环境空气质量的预报计算模型。通过统计检验,检查使用TAR模型预测浦东新区环境空气质量与实际监测情况的符合程度。讨论了该模型在监测工作中的应用可行性。 展开更多
关键词 环境空气质量 门限自回归模型 统计检验 预报
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基于ARMA模型的水文序列相依变异分级方法及验证 被引量:5
11
作者 谢平 霍竞群 +3 位作者 桑燕芳 吴林倩 李雅晴 牛静怡 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期793-806,共14页
受自然和人为等因素的影响,水文情势和地理环境不断发生显著变化,不同水文要素形成的水文时间序列常呈现出一定的相依性。为定量研究水文序列中的这种相依现象,本文以自回归滑动平均模型ARMA为例,选取原始水文序列与其相依成分间的相关... 受自然和人为等因素的影响,水文情势和地理环境不断发生显著变化,不同水文要素形成的水文时间序列常呈现出一定的相依性。为定量研究水文序列中的这种相依现象,本文以自回归滑动平均模型ARMA为例,选取原始水文序列与其相依成分间的相关系数为衡量标准,提出对相依变异强弱程度分级的一种方法。先用公式推导的方式从原理上阐明相关系数与序列的自回归系数和滑动平均系数存在的关系,从而建立相关系数与序列自相关系数的联系,再选择合理阈值作为分级界限,把相关系数划分为5段区间,对应描述5种不同强弱的相依变异程度。分别以较低阶数的ARMA模型为例,通过统计试验验证了以相关系数作为分级指标的合理性。将所提方法分别应用于模拟时间序列和实测水文序列,并结合物理成因从气候变化和人类活动两个方面对实测径流序列的相依变异分级结果进行了分析与验证,结果表明该方法合理可靠。 展开更多
关键词 自回归滑动平均模型 相关系数 统计试验 分级 时间序列 相依变异
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中国A、B股市场关联性的实证分析
12
作者 刘芳 《税务与经济》 CSSCI 北大核心 2007年第1期21-24,共4页
利用市值加权法分别编制相应的A、B股市场指数,在此基础上利用多种经济计量模型对A、B股市场关联性进行多角度、分阶段的实证分析,以期得到B股开放前后两市关联性的结论。上述研究可以对A、B股的内在关联性有一个更准确的判断,为管理层... 利用市值加权法分别编制相应的A、B股市场指数,在此基础上利用多种经济计量模型对A、B股市场关联性进行多角度、分阶段的实证分析,以期得到B股开放前后两市关联性的结论。上述研究可以对A、B股的内在关联性有一个更准确的判断,为管理层在决策上提供相应的依据。 展开更多
关键词 A股市场 B股市场 关联性 误差修正模型 向量自回归模型 GRANGER因果检验
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中国股市长记忆检验的滑动分块自助法仿真 被引量:1
13
作者 苏梽芳 胡日东 陈家干 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第3期338-342,共5页
提出基于滑动分块自助的GPH(Geweke,Porter-Hudak)检验方法,并检验沪、深股市的各种收益率序列的长记忆性.结果表明,沪、深两市的日指数收益率序列是一个I(0)过程而非长记忆过程.然而,沪、深两市的绝对值收益率和收益率平方序列却是一... 提出基于滑动分块自助的GPH(Geweke,Porter-Hudak)检验方法,并检验沪、深股市的各种收益率序列的长记忆性.结果表明,沪、深两市的日指数收益率序列是一个I(0)过程而非长记忆过程.然而,沪、深两市的绝对值收益率和收益率平方序列却是一个分数差分过程,沪市的绝对值收益率和收益率平方序列的分数差分值大约为0.30,深市的绝对值收益率和收益率平方序列分数差分值大约为0.35.即深市的长记忆性强于沪市,同时也说明上海股市的运行效率要高于深圳股市. 展开更多
关键词 长记忆 分整自回归移动平均模型 滑动分块自助法 GPH检验法 中国股市
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船舶运动的极短期预报试验 被引量:8
14
作者 陈远明 叶家玮 张兮龙 《船海工程》 2010年第1期13-15,20,共4页
利用自回归模型对船舶运动进行了预报试验研究。试验结果表明,对于直升机稳定平台补偿控制系统来说,由于只需要对船舶未来极短时间内的运动进行预报,所以基于自回归模型的预报方法能满足系统的实际要求,是一种简单、可行的方法。
关键词 船舶运动 极短期预报 自回归模型 模型试验
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基于改进EMD-ARIMA的光伏发电系统短期功率预测 被引量:7
15
作者 仇琦 杨兰 +3 位作者 丁旭 董志强 苏然 郑凌蔚 《电力科学与工程》 2020年第8期42-50,共9页
光伏发电功率的准确预测对于提高电网和微电网的供电质量和降低运行成本具有重要意义。针对光伏发电时间序列的非线性和非平稳特征,在传统基于经验模态分解(EMD)方法的基础上,加入白噪声检验环节,提出一种基于改进EMD和差分自回归移动平... 光伏发电功率的准确预测对于提高电网和微电网的供电质量和降低运行成本具有重要意义。针对光伏发电时间序列的非线性和非平稳特征,在传统基于经验模态分解(EMD)方法的基础上,加入白噪声检验环节,提出一种基于改进EMD和差分自回归移动平均(ARIMA)相结合的光伏发电系统短期功率预测方法。首先利用EMD将原始光伏发电系统功率序列分解为多个具有不同频率的固有模态函数(IMF)分量,并对各IMF分量进行白噪声检验,筛选出不含白噪声的IMF分量;然后,对分量进行平稳性检验,对非平稳分量进行平稳化处理;最后对平稳的分量序列分别建立ARIMA预测模型,将各分量预测值进行叠加得到最终预测值。为验证方法的有效性,利用实证系统对3种天气条件下共15天的光伏发电功率进行了预测,并与传统的ARIMA、EMD-AR和EMD-ARIMA等方法进行了对比。误差统计结果表明,在相同样本数据量的前提下,该方法预测误差普遍低于其它方法。 展开更多
关键词 光伏发电系统功率预测 时间序列 经验模态分解 差分自回归移动平均 白噪声检验 平稳性检验
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