基于GARCH模型的海西州地区高血压发病情况研究

基于广义自回归条件异方差模型的理论,通过建立广义自回归条件异方差模型研究高血压月发病率和月平均气温之间的相互关系.文章通过EViews软件对青海省海西州地区高血压发病病例监测登记资料进行统计分析,并利用原数据建立广义自回归条件异方差模型,通过对模型中的残差序列进行独立性检验和预测,确定所建立的广义自回归条件异方差模型的合理性.     

美元/欧元汇率的趋势与波动分析及区间预测

对美元/欧元汇率进行趋势与波动分析并作出区间预测。利用BP神经网络提取趋势,对残差分别运用自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型分析波动性,将趋势与波动性结合给出区间预测。对2001年7月至2017年10月美元/欧元汇率的研究发现,BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但只有合适的预测精度才能得出较好的预测区间,同时也发现,广义自回归条件异方差模型对波动性的分析效果优于自回归移动平均模型。因此,BP神经网络模型与广义自回归条件异方差模型的组合模型(BP-GARCH模型)更适合时间序列的中长期区间预测。通过调节BP神经网络的参数、误差及预测精度提高组合模型的精度。     

条件异方差模型的遍历性与几何遍历性

通过研究应用一般状态空间马尔可夫链的有关知识,讨论了条件异方差非线性自回归模型的遍历性与几何遍历性问题,得到了判定条件异方差模型的遍历性与几何遍历性的非压缩充分条件。     

我国玉米价格波动的条件异方差模型实证分析

为了研究我国2005年1月到2014年12月玉米价格序列条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,引入自回归条件异方差模型,建立基于正态分布假设的模型进行实证分析,得出该模型对我国玉米价格的估计与预测具有良好的效果。     

ARCH模型在金融时间序列中的拟合应用

讨论了自回归条件异方差(Autoregressive Conditional Heteroskedastic,简称ARCH)模型在金融时间序列分析中的拟合应用,以一金融时间序列为例,通过SAS/ETS中的自回归(Autoreh)过程实现对该金融时间序列的自回归-广义自回归条件异方差(Autoregressive-generalzed ARCH,简称AR-GARCH)模型的拟合和分析,最终得到理想结果.     

一族GARCH模型的概率性质

简要回顾了异方差ARCH(GARCH)模型的有关背景,并以此为基础提出了一族广义自回归条件异方差(GARCH)模型hδt-1,然后讨论了这族广义自回归条件异方差(GARCH)模型的严平稳性及遍历性,t=gt-1 ct-1hρ同时给出了该模型存在高阶矩的充分条件,并对这族GARCH模型的一类子模型进行了模拟.     

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。     

年营业额的自回归预测

通过建立齐性方差的自回归模型(包括线性模型和非线性模型)和异方差的线性自回归模型,并选择出“最优”模型,对南通隆盛机电有限公司的年营业额进行预测。     

基于异方差回归模型估计的算法及程序设计

本文利用牛顿迭代法研究了积性异方差回归模型的估计与群组异方差回归模型的估计,并设计了该算法的计算程序,作为它的应用,计算了积性异方差回归模型估计与群组异方差回归模型估计的两个实例.     

一个非对称GARCH模型的严平稳遍历性

讨论了一个非对称广义自回归条件异方差新模型的严平稳性及遍历性，并且给出了该模型存在高阶矩的条件。     

具有异方差的线性回归模型的统计诊断

为了诊断具有异方差的线性回归模型的异常点,建立了具有异方差的均值漂移模型和数据删除模型.采用Score诊断统计量对具有异方差的均值漂移模型的均值是否漂移进行诊断,证明了异方差存在条件下均值漂移模型和数据删除模型的等价性.这一结果表明,在诊断具有异方差的线性回归模型的异常点时,可考虑采用更加便于处理的均值漂移模型.最后,用Score诊断统计量对镀锌数据进行了异常点的诊断.     

基于GED的混合ARCH模型

提出了基于广义误差分布的混合自回归条件异"方差"模型,将时间序列尾部的特征融入到混合条件异"方差"模型的参数估计之中,发现模型中的指标r和数据本身尾部厚薄的性质有关.给出了该模型参数估计的EM算法,并利用BIC准则对模型进行定阶.     

异方差删失下多元加速失效时间模型的参数识别性

证明了条件矩不等式的解与异方差删失下多元加速失效时间模型回归参数的一致性,解决了异方差删失下多元加速失效时间模型回归参数的识别性.     

相依序列方差变点的非参数统计分析

基于严平稳β-混合过程,建立回归函数和条件方差函数形式均未知情况下的自回归异方差模型方差变点的估计方法;并给出变点检验统计量渐近正态性的证明,由此得到方差变点的检验方法;最后,通过数值模拟,展示估计方法的有效性.     

我国新房、二手房互动信息传递研究

以2005年7月至2014年1月我国新房与二手房月度价格指数为样本,通过指数自回归条件异方差(EGARCH)模型来检验我国新房和二手房价格是否存在"杠杆效应",进一步建立向量自回归模型,利用脉冲响应函数分析与方差分解法探讨我国新房和二手房的价格互动信息传递.研究表明我国新房和二手房价格存在杠杆效应,其中新房价格存在正的杠杆效应,而二手房价格存在负的杠杆效应,新房价格对二手房价格起主导作用,二手房价格对新房价格影响力较弱.     

流动性风险的探讨与实证分析

首先对流动性时间序列进行特征分析,根据时间序列自相关和偏相关的特点建立相应的自回归移动平均模型。用LM检验模型的残差是否存在异方差现象;为了很好的描述丛集性的特征,建立了ARMA（1,1）-ARCH（1）模型;然后再对模型的残差做删和Q统计量的检验,来解释模型的合理性。最后,根据所建的模型求出条件异方差,进而计算流动性风险值。     

混合自回归条件异方差模型的谱分析

线性时间序列模型谱密度的计算可以直接由定义获得,而非线性时间序列模型谱密度的计算目前还没有一般的理论.2001年Wong Chun-shan等将混合自回归(MAR)模型推广到混合自回归条件异方差(MAR-ARCH)模型,并且讨论了该模型的参数估计及模型选择问题,本文导出了MAR-ARCH模型自协方差函数的递推关系式及计...     

具有异方差结构的一阶线性回归模型的DS最优设计

探讨具有异方差结构的一阶线性回归模型的DS最优设计问题,给出其异方差结构函数满足一定条件的固定系数一阶线性回归模型的DS最优设计的解析式,并证明随机系数一阶线性回归模型不存在任何DS最优设计.     

基于G-Q的K-S异方差检验方法

在异方差线性回归模型中,G-Q检验是常用的方法,但G-Q检验通常适用于一元线性回归模型中,且有适用条件;而在多元线性回归模型中,G-Q检验也不是一个有效的异方差检验方法。针对G-Q检验的局限性,文章基于G-Q检验的基本思想,采用非参数Kolmogorov-Smirnov检验对线性回归模型进行异方差检验。通过大量数值模拟和实证分析,结果表明该方法具有一定的可行性和可靠性。     

一类带有GARCH类误差项的自回归滑动平均模型

本文结合DAR模型及传统的ARMA-GARCH模型,提出一类带有新型GARCH类误差项的自回归滑动平均模型.该模型比DAR模型引入更多数据信息,同时定义一种由可观测序列驱动的新型条件异方差结构,比传统ARMA-GARCH模型的条件方差更易于估计.本文研究模型参数的拟极大似然估计,并在较弱矩条件下证明估计量的渐近正态性;...