基于公开数据的SARS流行规律的建模及预报

基于全球与我国公开发表的有关SARS确诊病例、疑似病例和死亡病例的实际数据,建立有关流行病学的模型是本研究的目的。我们探讨了SARS的简单流行病学微分方程模型,建立了北京医院尚有确诊病例的时间序列的ARMA模型,得出6月底左右北京医院SARS病人数将会降到60人以下。同时,通过经验模型和贝叶斯方法对病死率进行了初步估计。  

基于ARMA模型和自由振动提取技术的海洋平台结构参数识别

用随机减量方法提取海洋平台结构在随机环境荷载非白噪声输入下的自由振动信号和用ARMA（Auto Regressive Moving Average)模型对自由振动数据建模。为了消除平台输出信号中有色噪声的影响。在随机减量系统中加入了一个虚拟系统。并采用导通条件和前导点技术使自由振动提取过程仍在有色输入的状态下进行。同时为了消除参数识别的多值性，提出了采用MA系数修正技术识别海洋平台结构的频率和阻尼动力参数的方法，最后用该套技术对海洋平台结构试验模型进行了参数识别。结果表明该方法具有较好的效果和在线识别使用价值。  

中国A股市场收益波动的非对称性研究

本文运用ARMA—EGARCH及ARMA-TARCH模型,以1993年1月以来沪深两市的A股指数的日收益为研究样本,检验中国股票市场是否存在波动的非对称性,结果表明:无论是上证还是深证A股市场,收益率波动的非对称性都表现出阶段性特征,股市发展早期,市场表现为反向的非对称性或非对称不明显,随着时间的发展,股市收益的波动则存在非对称性,且表现为杠杆效应。  

基于Box-Jenkins方法的青南高原降水量时间序列分析建模与预测

应用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对青南高原的四个典型地区1961-2005年降水量序列进行ARMA建模分析:验证了四地区年降水量序列的时间序列特性,研究并选择了这些序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对未来降水量进行了预测.模型实证分析的结果表明:在青藏高原降水量时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.  

ARMA-GARCH模型对上海铜期货市场收益率的建模与分析

本文首先对沪铜期货收益率序列的进行了分析,在单位根检验中克服了观察等价性的影响,并得到为该收益率服从ARIMA（0,1,1）-GARCH（1,1）模型.在此基础上,利用TARCH和EGARCH模型对收益率的杠杆效应进行了检验.  

Evolving Time Series Forecasting ARMA Models

Time Series Forecasting (TSF) allows the modeling of complex systems as black-boxes, being a focus of attention in several research arenas such as Operational Research, Statistics or Computer Science. Alternative TSF approaches emerged from the Artificial Intelligence arena, where optimization algorithms inspired on natural selection processes, such as Evolutionary Algorithms (EAs), are popular. The present work reports on a two-level architecture, where a (meta-level) binary EA will search for the best ARMA model, being the parameters optimized by a (low-level) EA, which encodes real values. The handicap of this approach is compared with conventional forecasting methods, being competitive.  

青岛港货运吞吐量的时间序列模型

运用时间序列分析方法对时间序列建立ARMA,ARIMA模型.搜集了青岛港1999年1月～2003年5月的货运吞吐量数据,对进行分析,建立了青岛港货运吞吐量的模型.通过预留的部分数据对模型进行检验,并对模型的残差进行检验,得出模型比较合理.  

On Stability and Trajectory Boundedness in Mean-square Sense for ARMA Processes

Abstract For the multidimensional ARMA system A(z)y_k=C(z)w_k it is shown that stability(det A(z)≠0,z:│z│≤1)of A(z) is equivalent to the trajectory boundedness in the mean square sense(MSS)which,as a rule,is a consequence of a successful stochastic adaptive control leading the closed-loop of an ARMAXsystem to a steady state ARMA system.In comparison with existing results the stability condition imposed onC(z)is no longer needed.The only structural requirement on the system is that det A(z) and det C(z) have nounstable common factor.  

GARCH型过程相关控制图

将 GARCH模型引入到自相关质量过程控制图中 ,提出了 GARCH型控制图 ,为方差随时间变化的过程提供了处理工具 ,可以解决实际工作中因设备、原材料或操作因素使质量波动水平发生变化的控制问题  

The functional central limit theorem for linear processes with strong near-epoch dependent innovations

This paper discusses linear processes with innovations exhibiting asymptotic weak dependence by being strong near-epoch dependent functions of mixing processes. The functional central limit theorem for the normalized partial sum process is established. The conditions given essentially improve on existing results in the literature in terms of the “size” requirement for the amount of dependence. It is also shown that two important econometric models, ARMA and GARCH models, are strong near-epoch dependent sequences.