基于扩散指数的福州市房地产景气循环周期研究

房地产景气循环是指房地产活动或其投入与产出围绕着其长期趋势的周期性波动.从短期来看,房地产景气循环呈现波动性,但在一个足够长的发展时期内,这种波动又会体现出周期性循环的特征.本文运用扩散指数来实证分析福州市房地产景气循环的轨迹,判断福州市房地产目前所处的景气空间以及未来发展趋势.     

基于多小波的北京市房屋市场价格的分析预测

针对房价波动大的数据特征,将多小波分析与房价预测问题结合,以北京市2010—2018年的房屋数据作为研究对象,探究了利用Haar小波变换、Daubechies系列小波变换以及基于过采样预处理的GHM多小波变换和CL多小波变换处理房价数据的分解重构效果,并通过对高频系数进行门限阈值量化重构处理以达到去噪的目的;建立支持向量机（SVM）预测模型,通过探究4种小波处理方法对房屋价格预测的影响结果,给出了相应预测效果更佳的数据处理方法和选择依据。     

基于小波分析的住宅房产均价预测

将小波方法引入到深圳宝安住宅房产均价的长期趋势的预测中。利用小波多尺度分析的功能，将非平稳时间序列的住宅房产均价分解成主要趋势和细节两大部分。对主要趋势用二次多项式进行拟合预测，对细节部分用余弦逼近和AR（2）模型进行拟合预测，最后把主要趋势的预测值和细节部分的预测值相加，得到原始时间序列的预测值。并用所建立的模型对深圳宝安2006年每个月的住宅房产均价进行了外推预测。由于这种方法能够准确的提取出房产均价的长期趋势用于研究预测，因此用这种方法预测的平均相对误差比直接用二次多项式进行拟合预测的平均相对误差小0．7％。用所建立的模型外推预测出的2006年1、2、3月份的数值与实际数值相比较，平均相对误差为0．033。误差是比较小的．反映了小波预测方法的有效性。     

太阳黑子群周期的小波分析

采用小波分析,分析了1610～1995年期间黑子群的周期随时间演化的特征. 分析结果表明,太阳黑子群存在3种明显的周期,分别为11,115和190 a左右的周期. 11 a周期的幅度起伏很大,115 a有小的起伏而190 a周期的幅度非常稳定. 在1960年左右11 a周期的幅度最高,而在Maunder极小和Dalton极小期它的幅度非常低. 115 a周期的幅度在Maunder极小和Dalton极小期比11 a周期的幅度高得多,在1610～1995年期间190 a周期的幅度都比115 a周期的幅度高,而在1960 a左右115 a周期的幅度和190 a周期的幅度都比11 a周期的幅度要低得多.     

基于小波变换的语音基音周期检测

本文根据语音信号在声门闭合时刻（ＧＣＩ）的锐变特性，利用小波变换的时频局部化性质，构造了一个基音检测系统．通过使用不同的压扩因子，根据语音信号小波变换的局部最大值的位置，确定出对应的语音信号的锐变时刻（即ＧＣＩ），而相邻两个ＧＣＩ的间隔即为基音周期．本方法具有准确性高、抗嗓声性能好、检测范围宽、动态性能好等传统方法所不具备的特点．     

基于SVR的沪深股市平均循环周期测定

研究了沪深股市收益率序列中的长记忆性,通过经验分布的概率密度函数对收益率的非正态分布进行了实证研究,然后应用R/S非线性估计方法以及AR和MA模型对结果的显著性进行了检验。主要针对平均循环周期的测定问题,引入了支持向量回归机的方法帮助测定,能够比较清楚地给出沪深股市中3个重点行业的平均循环周期。分析结果表明,中国行业市场普遍具有分形特征,其变化具有循环性。     

中低收入居民住宅市场分析

中低收人居民是当前城市家庭中的主力军,改善这部分群体的居住水平是政府最关注的焦点,本文分析了中低收入居民进入住宅市场的条件以及在启动过程中所面临的问题,指出房价收入比过高是制约的主要因素,并针对性的提出启动中低收入居民住宅市场的对策和建议。     

基于小波方法的黄河源头径流量的周期变化规律

利用小波变换、小波系数方差等方法分析了黄河沿水文站1955-1999年径流量周期性,同时利用显著周期振幅的不稳定性,通过计算径流量与气象要素小波系数的相关系数,判定了径流量的趋势性及显著周期性的气象成因,确定了3次断流的根本原因.计算结果表明源区径流量存在一个振动幅度最显著的强趋势项和3～4年、7～8年两个显著周期.强趋势项决定了源区径流量的总体变化规律.20世纪50年代以来,强趋势项呈现低值-高值-低值的变化特征,决定了径流量枯-丰-枯的总体变化规律,也是90年代以来源区径流量持续减少的根本原因.同时预测1999年以后的一段时间内源区仍为枯水期,2020年将进入丰水期.源区历史上3次断流的根本原因是径流量的强趋势项与两个显著周期的共同作用的结果.计算结果还表明径流量的强趋势项为气温的强趋势项所致,即气温的变化趋势决定了径流量的总体变化规律.而径流量的3～4年和7～8年周期为降水的同周期所致.     

航运市场景气灯预警系统的研究

为了使航运市场中各方能够更好地进行资源调配,规避发展中的风险,构建了一个关于航运市场的景气预警体系.选取了能够客观反映航运市场景气程度的指标,在确立BDI为航运市场基准指标的基础上,将市场分为"过冷"、"冷"、"正常"、"热"、"过热"5种情况,然后基于历年相关统计数据,利用K—L信息量法、时差相关分析法等统计分析方法,对指标按先行、一致、滞后进行划分;同时利用X-12ARIMA,t分布检验等方法对指标的分布进行定量研究,并借鉴了交通系统中的信号灯系统,使该预警系统更加直观.     

基于小波神经网络的装备寿命周期费用估算方法

首先简要介绍了寿命周期费用概念以及进行寿命周期费用估算的意义。其次分析了常用估算方法的优缺点,再次通过介绍小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络结构.结合某型装备研制费用,进行了数据仿真。仿真结果表明本文方法是可行的。     

基于小波变换的语音基音周期实时检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的语音基音周期实时检测算法。该算法利用小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5 ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。     

基于主成分分析与谱分析的房地产市场周期研究

为研究北京房地产市场周期选用1992-2005年的统计数据,采用主成分分析与谱分析结合的方法.在建立房地产市场供给类和需求类指标体系的基础上,通过因子分析提取主成分,进而确定两类合成指标;利用谱密度函数来分析合成指标的各主要频率分量,根据谱峰值对合成指标分别进行周期识别.结果表明:北京市房地产市场存在为期近3年的周期,且供求关系基本均衡;但从长期来看,供给方面还存在为期7年的次周期,需求则发展平稳,即北京房地产价格存在长期上涨趋势.     

中国房地产市场周期波动分析

房地产市场具有其特有的周期性.在定性分析国内外房地产周期波动的基础上,以房地产开发投资和商品房施工面积为输入指标、以商品房竣工面积和商品房销售金额为输出指标,利用数据包络分析方法(DEA之C2R模型)以及Lingo数学软件,基于我国部分城市的房地产市场周期(波动),定量地实现了相同城市、不同时间的纵向分析和相同时间、不同城市的横向分析.基于宏观与微观政策、提高运行效率(优化非有效性)等,提出了有效利用房地产市场周期的若干设想.     

城市住宅开发市场的经济学分析

文章从经济学的角度分析了影响城市住宅开发市场的各种因素,提出稳定健康的住宅市场应是一种住宅供给与需求相对平衡的状态,住宅的价格应与居民消费水平及购房能力相适应,并进一步从经济学角度指出了我国住宅市场存在的问题及政府应如何利用宏观经济手段对城市住宅开发市场进行合理调控,以促进住宅市场的健康发展。     

基于小波分析的股票市场分析

研究股票市场有很多种方法，最经典的是从经济学方面研究，另外还可以从心理学方面研究.随着数学在经济学的研究中发挥越来越重要的作用，在对股市的研究和许多的数学方法也被大量应用，小波分析在诸多领域有着广泛的应用.文章试图用小波分析对股票市场进行分析和预测.     

基于小波的回归分析

在变形回归分析处理前消除或减弱误差的影响,可以有效地改善回归分析的质量.通过一元回归试验对比可以看出,经过小波消噪以后,线性关系之外因素引起的数据波动性减小,拟合的效果得到了改善,线性关系显著增强.     

基于经济景气分析数据仓库的设计与实现

在进行宏观经济分析和预测中需要大量的宏观经济、行业经济及财务统计数据信息.为适应经济指标繁多,数据量大的特点,给出了一个应用于经济景气分析领域中的数据仓库设计方法,并按照数据仓库技术原理,结合经济景气分析需求,通过确定主题、定义维度、分析粒度和分割数据,实现了数据仓库的逻辑模型设计;应用Microsoft Access,创建了数据仓库的物理结构;使用VC .NET语言工具,开发了数据仓库管理系统.该系统功能安全、可靠,处理数据准确、快捷.例如,其中的截面数据装载功能,可在3 rain内,将565个企业的近4万个数据,通过Excel存人仓库中对应指标序列的相应位置上,从而为景气分析决策支持系统提供了良好的数据环境.这一数据仓库管理系统已经过了国务院国有资产监督管理委员会业务考核局和国家信息中心等有关部门的实际应用,并检验了它的设计合理性和功能的可靠性.     

基于小波分析的故障诊断

对信号进行特征提取,是故障诊断的关键。突变信号往往对应着某类故障,如果能对突变信号进行有效识别,就能达到故障诊断的目的。对如何从混有噪声的振动信号中有效识别出突变信号,本文进行了一系列方法研究。     

结构损伤识别的周期小波方法

通过对结构损伤前后模态特征的变化进行分析,利用损伤结构的位移振型函数构造出曲率振型函数γi(x),然后再在曲率振型函数的基础上提出一个用于探测和评定损伤程度的新指标———损伤因子r(x)=∑i∈Idγi2(x);基于小波分析的方法,对损伤因子进行周期小波变换,通过小波系数的取值范围提出了一种结构损伤定位和损伤程度的评估方法.数值仿真表明,这是一种行之有效的损伤识别方法.     

周期正交样条小波的计算方法

给出了周期正交样条小波的计算方法.用这种周期正交样条小波可方便地处理有限区间上的问题.