广西GDP的时间序列模型的建立与实证分析

综合运用了判别时间序列平稳性的方法,利用单位根方法检验时间序列的差分阶数;利用自相关函数图和偏相关函数图判别时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和滑动平均阶数(MA(q)),建立广西GDP的时间序列模型.再利用TSP软件采用OLS法对时间序列模型进行回归分析与显著性检验,并对通过检验的回归结果进行分析与预测.     

自回归模型的自回归分析及其应用

将线性回归分析推广到7种自回归模型的自回归分析,获得自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.通过实例分析论证了自回归模型的应用.     

幂函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到幂函数自回归模型的自回归分析,获得了幂函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

对数函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到对数函数自回归模型的自回归分析,获得了对数函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

S型曲线自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到S型曲线自回归模型的自回归分析,获得了S型曲线自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

自回归系数的Bootstrap检验

在自回归模型中,德宾-沃森(D-W)检验是一种使用非霄广泛的自回归系数检验.但D-W检验有一个很大的限制:当检验的统计量落入了所谓"不确定域"则无法进行检验.本文利用Bootstrap重复抽样方法对自回归系数进行捡验.蒙特卡罗研究表明,该方法消除了不确定域,改善了检验效果.     

基于自回归滑动平均模型的玛纳斯河洪水预报

水文预报作为重要的防洪非工程措施,对位于高寒山区的玛纳斯河流域防汛抢险、水利工程建设和调度具有重要意义.通过对玛纳斯河水文系统的分析,确定出影响玛纳斯河径流量的主要因素,建立了玛纳斯河流域流量预报的自回归滑动平均ARMA(p,q)模型,对肯斯瓦特水文站实测径流过程进行了预测检验.结果表明,自回归滑动平均模型对实测年径流量有很好的逼近拟合效果,相对误差很小,ARMA(p,q)模型用于径流量预测有较高的精度,是可行的.     

中国人口预测的半参数自回归模型

提出建立中国人口预测的半参数自回归模型,基于线性回归选取的显著性变量,利用多项式样条估计得到了半参数自回归方程,并且对中国2004~2009年人口进行了预测比较,结果表明:半参数自回归模型优于一些传统的模型.此外,还对2010~2013年中国总人口数量进行了预报.     

C藤Copula自回归模型及其预测

通过研究严平稳时间序列的非线性自相关性,建立了C藤Copula自回归模型,并运用模型进行了预测。首先,基于C藤Copula理论建立C藤Copula自回归模型,给出某一时刻连续几个滞后项是否与这一时刻独立的判别方法,筛选出相关自变量;接着,给出模型的参数估计方法和基于蒙特卡洛模拟的预测方法;最后进行实证分析,结果显示C藤Copula自回归模型的预测效果优于ARMA(1,1)模型和Garch(1,1)模型。     

ES自回归方法在商业银行流动性风险衡量中的应用

采用ES自回归方法对商业银行的流动性风险进行衡量.此方法能动态地衡量流动性风险,并且能对风险进行预测.与VaR,ES测度和自回归时间序列模型相比较,此方法对于商业银行的流动性风险在某个时点上风险的排序更合理.     

混凝土碳化深度的贝叶斯自回归预测分析

总结和分析了影响混凝土碳化的主要因素及碳化深度计算模型,讨论了参数随机性及不确定性对碳化深度预测计算结果的影响.根据贝叶斯分析的基本原理,研究了混凝土碳化深度预测的贝叶斯自回归方法.该方法根据马尔可夫链(Markov Chain)的概率密度演化,利用吉布斯(Gibbs)抽样及蒙特卡洛(Monte Carlo)数值模拟,建立了混凝土碳化深度的随时贝叶斯自回归模型.该模型形式简单,收敛性好,且具有较高的预测精度.利用该方法和实测的碳化深度结果,建立自回归模型,可以对混凝土碳化深度进行更新预测.     

线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

太阳黑子的多项式趋势-自回归-条件异方差模型

用确定性趋势与残差服从条件异方差模型的自回归模型组合，作为太阳黑子相对数的数学模型，用它拟合1848—2002年太阳黑子相对数数据，取得很好的效果，首先通过逐步回归与逐步自回归，建立太阳黑子数的多项式趋势-自回归校正模型，然后通过PortmanteauQ检验和Lagrenge乘子检验证明残差存在强烈的异方差性，表明仅仅用多项式趋势-自回归校正模型是不够的，再配上一种条件异方差模型，即EGARCH模型控制其残差方差，从而建立多项式趋势 自回归 EGARCH模型，用此模型进行数据拟合回代，分析和预测，表明该模型的拟合，预测效果是好的，所分析的太阳黑子周期是恰当的。     

基于组合模型的网络流量预测

为了更好地对网络流量进行分析和管理,提出一种基于小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)和极限学习机(ELM)的组合预测模型W-ARMA-ELM.原始数据通过小波分解产生近似序列和细节序列,通过对分解序列的自相关性和偏自相关分析,平稳序列使用ARMA预测,而非平稳序列使用ELM预测.使用兰州大学教育网、网通流量数据和英国学术主干网流量数据三组不同的网络流量数据来检验组合模型W-ARMAELM的预测性能.实验结果表明提出的组合方法要比单一的ARMA和ELM预测效果要好.同时指出使用自相关和偏自相关分析相结合的方法对分解后的子序列进行平稳性判定有助于选择合适的组合模型从而提高预测精度.     

基于非负矩阵分解的OD矩阵预测

提出了一种非负矩阵分解-自回归模型,并用该模型对居民出行流量进行预测.该模型首先利用非负矩阵分解方法挖掘城市区域内的居民出行特征,而后在非负矩阵分解获得的特征矩阵和系数矩阵基础上对时序系数矩阵建立自回归模型,进而对起讫矩阵进行预测.以北京市出租车数据为基础,与时空权重K近邻、传统K近邻、反向神经网络、朴素贝叶斯、随机森林和C4.5决策树回归模型对比,实验结果表明,该模型的预测准确率有显著提升.     

基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断

利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验, 给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量, 并证明了该统计量渐近服从χ²-分布. 数值模拟结果表明, 经验似然方法优于拟似然方法.     

融合空间自相关的空间数据预测模型

空间数据具有空间自相关的特性,使多元线性回归模型不适合于空间数据预测;空间自相关模型由于考虑了空间信息,可以用于空间预测,但时间耗费较大。为此,在研究多元线性回归模型的基础上,把空间信息加入到输入变量中,再把新的输入变量输入到多元线性回归模型估计模型参数,最后进行空间数据预测。实验结果表明,该方法能取得与空间自相关模型几乎相同的预测效果,且计算代价更小。     

基于遗传算法的双线性模型在大坝安全监测预报中的应用

文章提出了实用自相关系数图确定双线性模型的自回归项,应用了基于遗传算法的一套建模方法。通过实例表明,由于双线性模型实际拟合和预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了模型高的拟合精度和稳健的预测性能,与门限自回归模型比较,双线性模型比门限自回归模型具有更好的预测精度。     

基于小波的加外生变量部分线性自回归模型在石油价格预测中的应用

利用小波函数结合引入外生变量的部分线性自回归模型对WTI现货价格序列进行建模研究,并与部分线性自回归模型和加外生变量的部分线性自回归模型进行比较分析,结果表明：结合小波且加外生变量的部分线性自回归模型的预测精度较高,在石油市场价格预测中有较高的准确性.     

线性自回归加权递推模型

本文论述了线性自回归加权递推模型及其预测方法,并将指数窗加权方法用于自回归递推模型。以广西实际资料具体阐述了线性自回归加权递推模型在大林业中的应用。