【摘 要】
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时间序列的频域分析并不如时域分析应用广泛,但其弥补了时域分析的不足:能够把时间序列分解为具有不同振幅,相位和频率的周期分量的叠加,找出原序列中隐含的主要周期分量,并
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院城市运行应急保障模拟技术北京市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71420107025,11501586);国家高技术研究发展计划(863计划)(SS2014AA012303)
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时间序列的频域分析并不如时域分析应用广泛,但其弥补了时域分析的不足:能够把时间序列分解为具有不同振幅,相位和频率的周期分量的叠加,找出原序列中隐含的主要周期分量,并从周期波动的角度对序列进行解释.针对非平稳时间序列进行研究,利用B样条函数为基底并引入惩罚项,提取序列中的趋势项之后,再根据样本谱密度理论得到时序数据中的潜周期,最终将原始时间序列分解为趋势项,周期项和随机扰动项.数据模拟部分验证了通过B样条估计并提取的趋势项具有较高的精确度,并会对周期项的提取产生积极的影响.实际数据部分使用了黄金价格的月度数据,得到了长,中,短三个波动周期这一有意义的结论,验证了本方法的可行性和有效性.
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