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根据统计学习理论，针对局部灰色支持向量回归方法，提出了单变量经济时间序列预测特征提取的ARMA准则。对中国社会消费品零售总额的试验结果表明：ARMA准则能客观准确地实现特征提取，获得较高的预测精度。
支持向量回归特征提取的ARMA准则——中国社会消费品零售总额预测的实证研究
【摘 要】
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根据统计学习理论，针对局部灰色支持向量回归方法，提出了单变量经济时间序列预测特征提取的ARMA准则。对中国社会消费品零售总额的试验结果表明：ARMA准则能客观准确地实现特征提
【机 构】
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中国人民大学统计学院,惠州学院数学系
【出 处】
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统计与信息论坛
【发表日期】
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2012年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目《基于高频数据的股市极端风险测度及其防范研究》(71071155);中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目《基于高频数据的中国金融市场若干重大问题研究》(10XNL007)
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