【摘 要】
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在时间序列建模时,随机扰动项经常表现出非高斯性质,造成传统的时序模型的估计和预测偏误.针对这个问题,提出一种新的时间序列混合模型——多维高斯混合转移分布模型（MGMTD模
【机 构】
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金肯职业技术学院数学教研室,南京信息工程大学数理学院
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在时间序列建模时,随机扰动项经常表现出非高斯性质,造成传统的时序模型的估计和预测偏误.针对这个问题,提出一种新的时间序列混合模型——多维高斯混合转移分布模型（MGMTD模型）,用来处理残差项不是白噪声的情况,并提出采用遗传算法进行参数估计.将新提出的MGMTD模型应用于对国际原油价格的预测分析中,进行模型的可行性检验.实证结果显示,MGMTD模型可以得到较好的预测结果.
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