Almon回归及其应用(续)

四、用分布延迟模型测算我国的技术进步 测算整个国家或省、市地区的技术进步是一项很艰巨的统计工作.我们这里只介绍对原始数据已经经过多种处理之后,如何利用Almon回归的方法建立多项式分布延迟模型,并最终给出测算结果。 经过反复分析和对照国外的研究,以及国家统计局的统计口径,确定出三个可计量的影响技术进步的投入,它们是:①科研投资KC;②教育投资JC;③企业技术更新改造投资GC(含部分技术引进)。这三种投入是资本性投入,我们可以认为它们全具有图1中所描述的延迟特性.分别用τK、τJ及τG表示它们的纯延迟;分别用mK、mJ及mG表…     

基于EM算法的混合自回归滑动平均模型的参数估计

研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型.该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的,给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化(EM)算法,从而得到了混合系数和分量模型的参数,通过仿真说明了其有效性.     

PARMA模型参数最小绝对偏差(LAD)估计量的极限分布

在最优化理论基础上,采用相对较稳健的最小绝对偏差（LAD）估计方法,首先研究了周期自回归滑动平均（PARMA）模型参数估计问题,得到了PARMA模型LAD估计量的渐近分布.其次对该模型的LAD估计作了进一步的讨论,给出更一般假设条件下模型参数LAD估计量的渐近性质。     

基于人体营养健康角度的中国果蔬发展建模

我国食物生产在一定程度上依然不能适应营养需求,居民营养不足与过剩并存。为了解决这个问题,本文将数据范围定位在常见的果蔬品种上,对其所含营养成分进行主成分分析和聚类,选择主要的蔬菜水果。利用损耗率和马尔可夫链,用线性回归的方法,通过对以往数据的分析,构建模型预测果蔬的消费量。进一步地,构建线性最优化模型来确定不同经济区域、不同季度的主要蔬菜水果的最合理消费量和购买成本。基于居民人体的营养均衡、购买成本、种植者收益、进出口贸易以及土地面积等多方面因素的考虑,构建多目标规划模型,寻找最优的产量和消费量。从种植产量、价格、国民营养摄入等方面向有关部门提出合理化建议。     

一类带有线性GARCH类误差的滑动平均模型

提出了一类带有线性GARCH类误差项的滑动平均模型,记作MA-LGARCH模型.该模型可以看成是p阶线性双自回归,即LDAR(p)模型,在p=∞情形下的一类推广.因而MA-LGARCH模型可以引入更多的数据信息,有助于数据分析结果的改进.文章运用拟极大似然估计方法对模型参数进行了估计,并在较弱矩条件下证明了估计量的渐近...     

郑州期货糖08年9月合约价格的分析与预测

本文对郑州期货糖0809主力合约的价格首先进行多元线性回归,探求其与纽约期货糖价和郑州现货糖价的关系,进而在发现回归残差具有周期效应的基础上进行时间序列的频域分析,并同时考虑各种突发事件的影响,在模型中加入示性变量进行适当修正,经过ADF单位根检验确定此时的残差已为平稳序列之后建立ARMA模型,并接受最终残差为白噪声。将上述分解过程进行整合,估计模型系数并剔除其中的不显著变量便得到最终的拟合方程,在此基础上对后续三天的郑州期货糖价进行动态预测,结果显示真实价格均落在所给95%置信区间内。     

基于股票分布模型的平均建仓成本价分析

股票价格分布理论的基础上,对平均建仓成本价及其分散程度进行了分析,发现平均建仓成本价与其一期滞后的分散程度成显著的负相关关系.     

新组合模型在光电功率预测中的应用

为提高光伏预测要求的精准性,文章提出一种新算法将神经网络和ARMA算法改进组合,构成NEW ARMA-BP模型算法.以某30兆瓦的光伏电站采集的输出功率为输入样本,基于ARMA和BP神经网络算法在Matlab环境下依次搭建了相应的预测模型,预估光伏短期输出量.采用"误差正态检验图"判断基于两种不同算法的误差水平,依据两种单模型预测误差,运用所提出的新方法计算权值并获得新的预测值.基于Matlab的仿真结论验证了组合预测在光伏输出预测领域的适用性.     

基于errors-in-variables的预测模型及其应用

预测是统计学实际应用的一个主要方面,多元线性回归预测是一种很好的方法,广泛地应用在各种实际领域,但其局限性及不足也是明显的。本文以一种新的观点认识数据,即认为变量的观测里均含有误差,同时认为不应删除经慎重选择进来的解释变量。为此,本文提出了一种新的多元预测方法———多元线性EIV预测。本文还考虑了新预测模型的一个实例应用,并从相对偏差上与多元回归预测进行了比较,从而揭示了多元线性EIV预测的先进性及较好的预测精度。     

灰色组合模型及其应用

本建立了GM(1．1)与线性回归模型的组合模型，改进了单一模型的局限性，并用此模型预测了郑州市粮食总产量，得到了较为满意的结果。     

多元组内回归分析的模型及其算法

从工程实践的需要出发，提出多元组内回归分析的模型和算法。该模型参考逐步回归的思想，将副除的自变量转变为因变量，既充分利用数据信息，又获得完整的结果。该模型克服传统多元回归模型在因变量集合不确定的情况下难以应用的不足，应用前景广阔。     

蚕桑生产回归模型及其应用

本文利用现代回归分析的理论和方法，建立了农业县植桑养蚕系统的决策数学模型，并在此基础上分析了发展农村植桑养蚕的规律，提出了科学的决策建议。     

协方差改进法及其应用

协方差改进法是构造更好估计的一个有力工具，本文在系统讨论了这个方法及其重要性质基础上，综述了它在许多模型的参数估计中的应用。这包括半相依回归模型，线性回归模型和生长曲线模型。本文还提出了几个未解决的问题。     

化归原则及其分类

在现代数学研究的公理化方法、模型方法结构方法等各种方法中,化归是一种基本的方法,由于它的思想深刻、方法多样、具有广泛的普适性,因此成为方法论中重要的方法原则之一.本文拟论述化归原則及其与规范化的关系,并对它的结构特征、思想方法和分类层次进行探讨. 一、化归原则与规范化化归方法,是通过数学内部的联系和矛盾     

自变元带误差的回归分析

考虑p维随机变元的n个独立观测值X_1,X_2,…,X_n,其中X_t=(x_(1t),x_(2t),…,x_(pt))~t表示第t个观测矢量,它由分量x_(1t),x_(2t),…,x_(pt)组成.x_(it)为第i个变元的第t个观测值.每个x_(it)都是由两个量的叠加而成,即被观测的非随机自变元a_(it)和观测误差ε_(it)的叠     

两类平均及其应用

本文给出了两类平均,一类是单指数函数的a次幂平均,这类平均仅与函数的端点值有关;另一类平均是倒数平均。还给出了这两类平均在医学应用中的实例。     

鞅差时间序列半参数回归模型的小波估计

用小波方法研究了误差为滑动平均鞅差序列的半参数回归模型,得到了小波估计量的矩收敛速度及强收敛性.     

一类金融贝叶斯分位数GARCH模型及其在我国汇率市场中的应用研究

现有GARCH模型依赖于参数条件分布形式假设,依然不能有效刻画金融资产收益偏态厚尾特性,分位数回归能给条件分布提供更加全面的描述.在分位数回归和GJR-GARCH模型基础上建立分位数GJR-GARCH模型,并在贝叶斯框架下对模型进行分析;同时利用中国金融市场数据检验分位数GJR-GARCH模型在风险价值预测方面的实际效果.     

强影响的分布与稳定性度量

本文考虑了数据集在样本空间的影响分布,并且指出数据集仅对与之强相关的数据点有较大的影响,因而Cook距离(?)中这一部分数据处的影响较突出,我们考虑用(?)作为影响度量将更合理,同时它也比Cook距离具有更好的稳定性。     

RECURSIVE SYSTEM IDENTIFICATION

Most of existing methods in system identification with possible exception of those for linear systems are off-line in nature, and hence are nonrecursive. This paper demonstrates the recent progress in recursive system identification. The recursive identification algorithms are presented not only for linear systems （multivariate ARMAX systems） but also for nonlinear systems such as the Hammerstein and Wiener systems, and the nonlinear ARX systems. The estimates generated by the algorithms are online updated and converge a.s. to the true values as time tends to infinity.