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XIONG Zheng-feng Department of Mathematics Zhejiang University Hangzhou China 《系统科学与系统工程学报(英文版)》2001,10(4)
I 1ntroductlonThe potential presence of stochastic long memory in financial asset returns has been animportant subject of both theoretical and empirical research. If asset returns display longmemory, or long--term dependence, they exhibit significant autocorrelation betweenobservations widely separated in time. In economics and finance, long--range dependencehas a long history and has remained a topic of active research is the study of economic andfinancial time series (see Lo [5j and Mandelb… 相似文献
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发酵过程混合神经网络模型及其仿真 总被引:4,自引:2,他引:4
提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型,该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成,由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络,两个网络能够合并为同一表达式,并具有线性形式,可采用线性最小二乘法求解网络权值,与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比,该模型训练方式简单,并可方便地使用在线辨识算法。 相似文献
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YUAN Xueming 《系统科学与复杂性》2003,(2)
In the existing literature of Repairable Queueing Systems (RQS), i.e., queueing systems with server breakdowns, it is almost all assumed that interarrival times of successive customers are independent, identically exponentially distributed. In this paper, we deal with more generic system GI/PH/1 with server's exponential uptime and phase-type repair time. With matrix analysis theory, we establish the equilibrium condition and the characteristics of the system, derive the transient and stationary availability behavior of the system. 相似文献
16.
具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
引入具有结构转换(switching regime)的GARCH模型(简称SW—GARCH),并利用上海股市收益进行实证研究,通过与GARCH模型下的结果相对比,表明SW—GARCH大大提高了对市场波动性的预测能力,为股价波动的变结构建模问题提出了一个新方法,从而解决GARCH及其他异方差模型的结构变化问题。 相似文献
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We consider finite state-space non-homogeneous hidden Markov models for forecasting univariate time series. Given a set of predictors, the time series are modeled via predictive regressions with state-dependent coefficients and time-varying transition probabilities that depend on the predictors via a logistic/multinomial function. In a hidden Markov setting, inference for logistic regression coefficients becomes complicated and in some cases impossible due to convergence issues. In this paper, we aim to address this problem utilizing the recently proposed Pólya-Gamma latent variable scheme. Also, we allow for model uncertainty regarding the predictors that affect the series both linearly — in the mean — and non-linearly — in the transition matrix. Predictor selection and inference on the model parameters are based on an automatic Markov chain Monte Carlo scheme with reversible jump steps. Hence the proposed methodology can be used as a black box for predicting time series. Using simulation experiments, we illustrate the performance of our algorithm in various setups, in terms of mixing properties, model selection and predictive ability. An empirical study on realized volatility data shows that our methodology gives improved forecasts compared to benchmark models. 相似文献
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得到了经验过程的一般加权和的对称化不等式及欧拉加权系数的性质.利用这个对称化不等式及欧拉加权系数的性质,研究了经验过程中的独立同分布随机元序列的欧拉可求和性,得到了经验过程的欧拉弱大数定律成立的充分条件(Ef(X)2G<∞),建立了实值情形下的结果在经验过程中的相应形式. 相似文献