路面平整度的时间序列模型

介绍非标准道路的路面平整度的时间序列模型,研究道路实测数据的时间序列模型.通过对实际路段的数据采集,进行道路平整度实例分析和道路平整模型的平稳性检验、模型的识别和估计,确定了模型参数,检验模型的适用性.实例表明了模型的置性度和合理性.     

多元时间序列模型协方差矩阵的递归算法

本推导了多元时序横型的协方差矩阵与模型参数的关系式，并给出了计算多维时序过程自协方差矩阵的递归算法。     

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.     

股票指数的时间序列模型分析

借助于SA S软件将工程中的K a lm an滤波方法与时间序列的状态空间模型结合对上海A股指数进行了拟合与预测分析,通过对拟合与预测误差的计算可以发现这种模型是可行的;然后还把与滤波结合的状态空间模型的分析结果和常见的时间序列模型如:AR IM A模型、逐步自回归模型以及指数平滑模型的分析结果进行比较,比较的结果说明结合滤波的状态空间模型分析的结果比后三种的结果更加精确.结果为时间序列数据分析提供了一个较好的分析工具.     

时间序列价格模型及其应用

1 预备知识 设A=（aij）m×m表示m个行业的投入产出消耗系数矩阵;P（0）=（p1（0）,p2（0）,…pm（0））是基年的初始价格向量;pj（0）（j=1,2,…,m）是基年的第j个行业的产出价格,P（n-1）=     

时间序列模型Back算子多项式的可逆性

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算子多项式构成一个环.回答了时间序列分析中Back算子多项式作除法运算的含义,Back算子多项式和它作用的时间序列Xt之间并非乘积关系,除法运算实质是等式两边同时用算子的逆作用.AR(1)模型、AR(2)模型等的Back算子多项式具有可逆性.     

多元时间序列GARCH型模型的诊断检验

多元时间序列GARCH型模型已被证实在理论和实际中具有重要作用.该文对这一类模型的拟合优度提出了一组得分型检验统计量.这些检验在零假设模型下渐近服从卡方分布,计算简单,临界值容易得到.检验对备择模型比较敏感,能侦察到以1/n~(1/2)的速度收敛到零假设的备择模型.对于可能的多个备择,构造了渐近分布自由的Maximin检验;而对于饱和备择情形,基于得分型检验的思想提出了一个构造Omnibus检验的可能性.值得指出的是构造的这组检验能检测到零假设模型的条件协差阵的每一部分可能的偏离,从而当模型被错误指定时,该检验能提供相关信息进行模型修正.模拟结果表明该文的检验表现理想.     

高频金融时间序列的模型化研究进展回顾

从高频和超高频金融数据的基本统计特征出发,回顾了(超)高频金融时间序列模型化研究的发展历程及相关特征,并详细介绍了高频数据模型研究中针对久期序列建立ACD模型族的研究与进展.对ACD模型族,介绍了两种主要类型:强ACD模型和弱ACD模型.最后展望了高频金融时间序列中ACD模型的研究.     

基于时间序列模型的全国30家电台收视率分析

以湖南电视台和北京卫视为代表,对全国30家电视台卫星频道2008全年日收视率进行时间序列分析,建立了四种拟合模型.其中,大部分电台收视率具有长期趋势或长期趋势和季节效应的综合影响,分别建立ARIMA模型和乘积季节模型,并进行预测,其结果表明模型拟合效果较好.     

模糊时间序列模型的辨识

可能性线性系统的输出时间序列可用模糊数来表示，我们称其为模糊时间序列（ＦＴＳ），这篇论文提出了ＦＴＳ分析的新方法，并研究它的参数估计和模型定价。两个仿真例子表明本文提出的方法对ＦＴＳ分析是非常有效的。     

时间序列预测模型研究综述

介绍了时间序列预测模型的产生和发展,呈现了时间序列模型研究方向的理论、方法和应用,并就未来的发展势态进行了初步的探讨.     

我国人口时间序列的变系数预测模型

根据1952-2005年我国人口总量和GDP总量数据,建立变系数模型.采用逐步回归的方法来选择显著滞后变量子集,推导出系数函数的样条估计表达式,最后运用Bootstrap思想,进行点预测和区间预测。运算结果表明:对于该组数据,变系数模型能较理想地描述数据之间的内在结构,且具有较少的预测误差.     

一类带随机延滞的时间序列模型的遍历性

本利用马氏化方法和一般状态空间马氏链的基本理论研究了一类带随机延滞的时间序列模型的遍历性，得到了该模型伴随几何遍历的一个判别准则．     

基于ADL模型的贵州人口时间序列分析

众所周知,经济对人口总量有显著性影响。本文分析了人口总量关于出生率、死亡率和GDP的Granger成因,最后用自回归分布滞后模型研究贵州省人口模型,得到精度约为8‰的贵州人口的自回归分布滞后模型。     

一类混合的非对称的GARCH模型的性质研究

本文提出了一类混合的非对称的GARCH模型(MAGARCH),利用随机差分方程的一些结果,研究了该模型的平稳性条件和尾行为,还讨论了MAGARCH(K;1,1)的矩的情况.     

增长型经济变量的趋势时间序列预测模型

针对增长型外汇储备时间序列变化复杂性的特点,可以建立确定性趋势的时间序列模型及包含单位根的随机趋势模型.实际计算显示,确定性趋势的时间序列模型具有较高的预测精度.     

具有周期特征的离散时间序列的非参数可加模型

周期性是在时间序列分析中经常出现的影响因素之一.在离散值响应变量时间序列中,我们利用带惩罚的极大似然估计建立了未知周期的一致估计.基于周期的估计,我们利用B-样条逼近趋势项和可加函数,同时得到了周期项的√n相合估计以及趋势项和可加函数的初始估计.然后基于后移的思想,推导了趋势项和可加函数的改进估计,并证明了估计量的渐近...