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| 模型识别的自动化程序研究——以汇率数据为例 | |
| 作者姓名： | 廖友福 林文昊 赵学靖 |
| 作者单位： | 兰州大学数学与统计学院; |
| 基金项目： | 教育部留学回国人员科研启动基金项目(第44批);中央高校基本科研业务费专项资金项目(LZUJBKY-2012-15,LZUJBKY-2013-178) |
| 摘 要： | 介绍了最小信息准则法、扩展样本自相关函数法和最小典型相关法等3种时间序列模型识别的自动化程序.利用人民币对美元、英镑和加元的每日汇率中间价数据建模,从模型的拟合优度和预测精度等方面评估了3种自动化程序在实证研究中的效果.研究表明,扩展样本自相关函数法的预测效果相对较好,但是3种自动化程序没有明显的优劣分化.因此,建议将自动化程序和传统的Box-Jenkins方法结合起来以达到精确选择模型的目的. |
| 关 键 词： | 时间序列 模型识别 自动化程序 汇率 |
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