黄河小浪底水情动态变化趋势的组合模型分析

为探寻黄河小浪底区域水情变化的动态特征,本研究根据小浪底处近十年的日流量数据,基于ARIMA模型及ETS模型,对该区域月平均水流量建立7种时间序列模型,选出的较优模型为基于简单平均的组合模型,并预测了两年内月平均流量的变化情况。结果表明：该区域每年度内,6月至7月平均流量较大,12月至次年1月平均流量较小,季度、年度差异较大;未来两年易出现险情、水资源短缺等情况。     

基于时间序列模型的河南省房地产价格研究

以SAS软件为工具,对2009年3月～2013年3月河南省郑州、洛阳和平顶山3个城市新建住宅价格指数序列进行了实证分析.通过比较AIC、SBC值和可决系数R2,拟合3个序列的最终模型分别是郑州的异方差AR（3）-ARCH（1）模型和洛阳、平顶山的以时间变量t为因子的残差自回归模型.预测结果显示,河南省的房价近期仍呈上升态势,郑州的上涨幅度最大,大约是1.4％ ～1.5％,洛阳约为0.5％,平顶山约为0.3％.     

一类股市波动性预测模型的多变点检验

讨论了一类股市波动性预测模型的多变点检验问题.基于累积和(CUSUM)统计量,提出一种新的波动性预测模型多变点的拟似然比检验,在原假设下给出统计量的极限分布及渐近临界值的解析表达式.多变点的递归检验是本文的一个主要方面,即在检验时允许原假设含有变点,备择假设比原假设多一个变点,并在递归检验的过程中同时得到变点时刻与变点个数的一致估计,因此为处理含多变点的金融数据时确定变点个数提供了一种建模策略.数值模拟与实例分析说明了方法的有效性.     

非参数回归模型的贝叶斯局部线性估计

对于非参数回归模型=m(x)+ε,在局部线性估计中窗宽h的先验分布为Gamma分布的条件下,用未知光滑函数m(x)的后验均值构造了它的贝叶斯估计,并给出了参数的后验分布和抽样方法.模拟算例证明了贝叶斯局部线性估计方法的可行性.     

线性过程误差下回归函数的样条估计

针对固定设计和线性过程误差下的非参数回归模型,在较弱条件下,讨论了回归函数的多项式样条估计的逐点相合性,得到了逐点收敛速度.模拟算例表明了估计方法的可行性.     

我国居民消费价格指数的FAR模型

根据我国居民消费价格指数的非线性特征,基于多项式样条估计,并利用AIC准则和逐步回归方法选择门限变量和滞后变量,建立了函数系数自回归(FAR)模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行估计和预测,计算结果表明:FAR模型能够很好地解决居民消费价格指数估计和预测这一问题,而且预测精度较高.     

预测我国人口总量的具有外生变量的半参数自回归模型

由于现有人口总量线性预测模型不能理想地描述人口这一非线性问题,根据1952-2005年我国人口总量数据和GDP总量数据自身特点及建模的需要,首先对数据进行对数变换和差分运算得到平稳时间序列,然后将GDP总量这一外生变量的滞后量和人口总量的滞后量作为被解释变量建立了含有外生变量的半参数模型.利用RMSE法(即最小化拟合残差)来选择显著变量及最佳带宽,最后检验所建模型的随机误差项服从独立正态分布.结果表明所建模型能较理想地描述非线性问题,其预测精度与其它线性模型相比有了一定的提高.