q)模型相关论文
为比较ARIMA模型和GM(1,1)模型对传染病的预测效果,对样本1(n=30)序列建立了GM(1,1)模型和ARIMA(p,d,q)模型,并根据平均相对误差(M......
对 GPS定位中的 SA误差作了系统辨识。表明 :SA误差可用时变 AR( P)模型表述 ,AR( P)的时变参数可由 RLS算法结合 F判据建立的 AR(......
由于金融计量经济学的兴起，各种新的关于时间序列的数学模型也被提出来解释当今经济金融中发生的问题与现象.自从Engle在1982年开创......
灰色模型的预测精度很大程度上依赖于背景值的构造方法,以往的背景值构造方法主观地认为新旧数据对背景值的贡献和为1,无法真实反......
【摘要】文章运用时间序列分析模型ARIMA（p，d，q）模型对我国消费者信心指数的变化特征及发展趋势进行分析并对未来时间内做预测，最后得出......
城市用水量由于受经济、人口、生活水平等多种因素的影响,具有一定的灰色特征。多变量灰色MGM(1,n)模型作为GM(1,1)模型的扩展和补......
目的了解浙江省1998—2014年5岁以下儿童死亡率的时间分布规律,预测2015年5岁以下儿童死亡率。方法对1998—2014年5岁以下儿童死亡......
甲型流感HIM亚型曾给人类带来了重大灾难.本文提出了一种利用时间序列模型预测碱基的方法,对所选取的1970年-2010年同源性相对较高......
定义零算子和单位算子,并定义Back算子多项式的加法运算和乘法运算规则,加法类似于普通的加法运算,乘法为算子的复合运算,于是Back......
讨论了DSAR（1）模型xt=θtxt-1＋εt（1）的平稳解存在的条件，这里，θt是平稳的自回归滑动平均ARMA（p，q）序列．并且，在θt是一阶自回归序列AR（1）时，给出......
讨论了双重时间序列模型ｘｔ＝θｔｘｔ－１＋εｔ（１）的平稳解存在的条件。这里，θｔ是平稳的自回归滑动平均ＡＲＭＡ（Ｐ，ｑ）序列，并且，在θｔ是一阶自回归序列ＡＲ（１）时，给出模型（１）有平稳解......
在用线性时间序列模型拟合语音数据时(例如用AR模型拟合),模型阶数越高,参数个数越多,统计计算时误差越大.本文在理论上对ARMA(1,q......
受热面灰污增长预测模型是研究吹灰优化方案的前提,分析了受热面灰污增长简化理论模型的基础上,基于小波变换的特征提取方法和ARMA......
为了更好地研究利率因素对破产概率的影响，利用时间序列理论，建立了ARMA（p，q）利率模型，在此利率模型下。通过积分方程得到了破产概率的上......
BoD协议中可以通过充分利用按需分配后剩余的带宽来降低时延.首先针对如何高效地利用剩余带宽及其对反馈控制的影响,提出了一种新......
利用计量经济学软件EViews4．0，对深沪股市自开市至今2004年10月14年的大盘月收盘指数的波动进行了研究，建立了2个市场相应的ADL（p，q）模型......
汇率是开放经济中居于核心地位的经济变量,它的变动对一国经济产生诸多方面的影响。基于事件研究方法,将＂2005年7月21日央行宣布人......
提出了一种Ｙ－Ｗ法与逆函数法相结合的ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模型参数初估计新方法．该方法不但具有在计算机上容易实现的特点，而且与当前常用的参数初估计方法相......
利用鞍山近50a夏季降水资料，分析了鞍山夏季旱涝等级与暴雨次数的关系，指出暴雨是影响夏季旱涝的主要因素，并利用ARMA(p，q)模型对1991～2......
运用Mallat算法和Daubechies小波分解技术,把时间序列分解为比原始时间序列更单一的细节部分和概貌部分,然后把分解后的细节部分和......
本文创新性地对艺术投资品进行重新分类,编制了新艺术品指数,通过建立混合自回归滑动平均模型(Mixture Autoregressive Moving Ave......
根据1992～1999年惠安县木麻黄防护林中星天牛种群数量系统调查,通过构建种群年趋势变动、种群季节变动、种群随机波动3个子模型进行......
基于随机过程理论对物流活动中的库存管理进行优化：在传统的市场需求固定的基础上对顾客需求是随机的情形进行分析，推导模型并进行求......
本文将系统辨识中的辅助变量法通过修正应用于ARMA（p,q）模型中来解决自回归部分的参数估计问题,并利用辅助变量的性质及时间序列的平......
文章通过运用时间序列计量模型对我国1985~2014年的CPI指数进行分析,首先对数据进行平稳性分析,通过时序图发现序列有递增的趋势,......
本文根据ADL(p,q)模型,借助计量经济学软件Eviews,研究了上证综指和深证综指股市在一定时间段上大盘日、周、月收盘指数与其对应成......
用B样条函数最小二乘法的非参数回归与时间序列相结合的方法建豆了季节性时间序列预测模型．利用滑动平均估计季节项，再利用B样条函数......
根据1978-2009年的统计数据，首先将我国物流产业增值与我国GDP进行回归分析，然后将我国物流产业增值进行时间序列的四种方法的建模。......
本文运用二次函数型、指数函数型、对数函数型和幂函数型四种不同方法同时建立模型，以沪深300指数样本股票为研究对象．采用CSAD法并......
在时间序列分析中,ARMA模型有着广泛应用,其参数估计问题的研究占据着重要地位.目前学者们已提出多种估计方法,但存在计算量大、收......
本文主要研究了离散值的ARMA(p, q)模型,在定义了Pegram混合算子*的情况下,研究了DAR(p)的让步比函数θ(h),再进一步推广到一般的D......
在NCBI数据库中获得1902—2013年关于流感病毒10种组成蛋白的所有氨基酸序列,在MATLAB中采用大数据编程分析,结合详细的HP模型,并......
运用ARIMA(p,d,q)模型和灰色理论中的GM(1,1)改进模型组合预测负荷.同时,对气候温度急变日负荷预测值进行特殊处理,提高了负荷预报......
讨论了ARCH(0,q)模型中对数条件似然函数的极小值和唯一性,证明了估计量的强相合性....
金融系统中货币供应量的大小是影响经济金融体系能否正常运行的重要因素,正确预测货币供应量走势对我国经济金融政策的决策和经济......
在矿区开采沉陷预报过程中,基于统计学的预报模型是开采沉陷预报的一种重要的手段。本文采用GM(1,1)模型和ARIMA(p,d,q)模型预测了......
高频金融时间序列数据样本容量大,采集周期短,包含了丰富的市场信息,是金融市场特征的最好反映。为了更深入地探究市场微观结构,高......
本文首次在国内利用较新的两步ELW方法估计中国股市长期记忆参数,并通过分析时变记忆参数特征,确定股市趋势发生变化时记忆参数下......
用时间序列模型来分析乙型、丙型这两种流感病毒,对乙流、丙流病毒DNA序列提供了一种新的时间序列模型,即CGR弧度序列。利用CGR坐......
利用DNA序列的混沌游戏表示（chaos game representation,CGR）,提出了将2维DNA图谱转化成相应的类谱格式的方法. 该方法不仅提供了一......
目的探讨某院5年门诊量的季节变动趋势。方法通过分析医院时间序列资料的变动规律，使用ARIMA（p，d，g）模型分析门诊量的动态变化。结果医......
本文运用三种估计时间序列长期记忆模型(ARFIMA(p,d,q)模型)的方法(MLE、SPR和GPH)对中国股市的长期记忆性特征进行了实证研究,研......
阐述了疏系数ARIMA(p ,d ,q)模型的建立方法 ,提出了适用于广西区普通日电力负荷预测的数据预处理方法 ,利用建立的动态ARIMA(p ,d......
