基于变量选择和聚类分析的两阶段异方差模型估计 被引量：4

1

作者 李顺勇 钱宇华 +1 位作者 张晓琴 牛建永 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2018年第2期191-200,共10页

建模经济学领域中的面板数据,异方差性在所难免.两阶段估计方法是一种较好的研究异方差性的手段,在进行样本分组时,如果仅选定一个自变量作为依据,会导致信息量不完整.本文提出了用变量选择的方法筛选出用于分组的几个变量,之后用κ均... 建模经济学领域中的面板数据,异方差性在所难免.两阶段估计方法是一种较好的研究异方差性的手段,在进行样本分组时,如果仅选定一个自变量作为依据,会导致信息量不完整.本文提出了用变量选择的方法筛选出用于分组的几个变量,之后用κ均值方法进行聚类,进而实现对样本的类别划分,从而可以得到异方差估计.实证显示:在异方差估计精度和拟合值方面,本文提出的方法在有效性和可行性方面优势明显. 展开更多

关键词 异方差模型 变量选择 K均值 两阶段估计

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基于广义自回归条件异方差模型的世界原油运价风险分析 被引量：4

2

作者 王军 张丽娜 《上海海事大学学报》 北大核心 2011年第2期20-24,共5页

为有效评估世界原油运价风险,根据世界原油运输市场运费收益的基本特性,选用基于广义误差分布(Generalized Error Distribution,GED)的广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Re-gressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型,... 为有效评估世界原油运价风险,根据世界原油运输市场运费收益的基本特性,选用基于广义误差分布(Generalized Error Distribution,GED)的广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Re-gressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型,计算原油运价收益率波动的风险值.该模型很好地描述了运价收益率曲线尖峰厚尾、波动聚集性以及杠杆效应等特征.以波罗的海航运交易所发布的波罗的海原油油船运价指数(Baltic Dirty Tanker Index,BDTI)为例进行研究分析,检验结果表明该方法有效. 展开更多

关键词 原油 运价风险 广义自回归条件异方差模型 广义误差分布

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异方差模型中混料设计的效率 被引量：1

3

作者 郭强 关颖男 夏尊铨 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第9期907-910,共4页

对于异方差模型 ,即方差不是常数的模型 ,Kiefer和Wolfowitz的一般等价定理(KWT)中的D 最优设计和G 最优设计之间的等价性不成立·广义化一般等价定理 (KWT) ,使得广义化模型的D 最优设计同G 最优设计之间的区别和联系更清楚·... 对于异方差模型 ,即方差不是常数的模型 ,Kiefer和Wolfowitz的一般等价定理(KWT)中的D 最优设计和G 最优设计之间的等价性不成立·广义化一般等价定理 (KWT) ,使得广义化模型的D 最优设计同G 最优设计之间的区别和联系更清楚·对于精确设计和连续设计分别研究了广义化D 最优设计和G 最优设计的一些性质·给出了混料模型中D 最优设计 ,G 最优设计 ,A 最优设计效率的取值范围·引入了广义化模型的检验公式· 展开更多

关键词 异方差模型 信息矩阵 D-最优 G-最优 A-最优 混料设计 效率 广义化 最优设计

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自回归条件异方差模型在宏观经济预警中的应用 被引量：2

4

作者 王慧敏 《运筹与管理》 CSCD 1998年第4期58-61,共4页

将ＡＲＣＨ模型引入宏观经济预警，讨论了ＡＲＣＨ预警系统的指标设计、ＡＲＣＨ预警方法以及预警警限的界定，给出了一种具有ＡＲＣＨ特征的警限界定方法。

关键词 自回归条件异方差模型 ARCH模型 预警指标 预警警限 宏观经济预警

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基于异方差混合转移分布模型和支持向量机的脑电分类研究

5

作者 韩敏 葛素楠 洪晓军 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期476-480,共5页

为解决线性分析和单一非线性动力学指标方法无法准确描述脑电信号的问题,本研究提出基于异方差混合转移分布模型脑电特征提取方法。首先对采集到的脑电信号依据条件期望最大化(ECM)算法建立异方差混合转移分布模型,求得模型条件方差序... 为解决线性分析和单一非线性动力学指标方法无法准确描述脑电信号的问题,本研究提出基于异方差混合转移分布模型脑电特征提取方法。首先对采集到的脑电信号依据条件期望最大化(ECM)算法建立异方差混合转移分布模型,求得模型条件方差序列的均值及方差作为脑电信号的特征,将得到的脑电信号特征采用支持向量机进行分类。通过对6个人的正常脑电信号和带有眼电伪迹脑电信号进行分类仿真实验,其结果表明该方法能很好地拟合出脑电信号,且分类精确度能达到99.166 7%,说明此方法可有效提取脑电特征并准确识别出眼电伪迹。 展开更多

关键词 脑电信号 眼电伪迹 异方差混合转移模型 特征提取 支持向量机

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基于小波分解和ARIMA-GARCH-GRU组合模型的制造业PMI预测 被引量：1

6

作者 陆文星 任环宇 +1 位作者 梁昌勇 李克卿 《工业工程》 2024年第1期86-95,127,共11页

制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过... 制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换,由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据,门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据,将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性,选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明,与其他常见模型对比,本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.00329、0.004162、0.65%。 展开更多

关键词 采购经理人指数(PMI) 小波分解 整合移动平均自回归模型(ARIMA) 广义的自回归条件异方差模型(GARCH) 门控循环单元(GRU)

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基于WPD-ARIMA-GARCH组合模型的酱卤肉制品安全风险区间预测 被引量：2

7

作者 尹佳 黄茜 +7 位作者 陈翔 陈晨 陈锂 张涛 徐成 黄亚平 郭鹏程 文红 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期176-184,共9页

针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,... 针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测;在区间估计部分,使用广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedast,GARCH)模型对残差进行预测。本实验将建立的WPD-ARIMA-GARCH组合模型运用于某地区酱卤肉制品的风险预测,结果表明2019年的3月底和7月底该地区的酱卤肉制品安全风险较高,与实际情况相符;同时,该模型在10个不同地区的酱卤肉制品风险预测中,均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.626、0.806和20.824;其90%置信区间的预测区间平均宽度和覆盖宽度标准值均为0.024,可以覆盖所有真实值。该模型具有较高的预测精度和较低的误差,能对酱卤肉制品质量安全起到风险防控作用,可为日常食品安全监管提供相应的技术支持。 展开更多

关键词 酱卤肉制品 小波包分解 差分自回归移动平均模型 广义自回归条件异方差模型 区间估计

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基于GARCH-分形布朗运动模型的碳期权定价研究 被引量：16

8

作者 张晨 彭婷 刘宇佳 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1553-1558,共6页

文章将广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型和分形布朗运动结合引入碳金融期权定价研究中。通过对欧洲碳排放配额(European Union Allowance,EUA)期货收盘价的样本数据检验,发... 文章将广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型和分形布朗运动结合引入碳金融期权定价研究中。通过对欧洲碳排放配额(European Union Allowance,EUA)期货收盘价的样本数据检验,发现其存在尖峰厚尾、条件异方差性和分形特征;采用GARCH模型拟合并预测碳价收益率波动率;将预测的波动率作为输入值代入分形布朗运动期权定价方法,运用蒙特卡罗模拟对EUA期货期权进行定价,并与B-S期权定价法(Black-Scholes Option Pricing Model)比较。结果表明,基于GARCH分形布朗运动模型的碳期权定价法预测精度有显著提高。 展开更多

关键词 碳期权定价 广义自回归条件异方差模型 分形布朗运动 B-S期权定价

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极值分布下联合位置与散度模型的变量选择 被引量：6

9

作者 吴刘仓 李会琼 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期670-680,共11页

极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计... 极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质,通过随机模拟研究了所提出方法的有限样本性质. 展开更多

关键词 异方差模型 联合位置与散度模型 惩罚极大似然估计 变量选择 估计理论

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基于在线LASSO VAR和EGARCH模型的风场功率集成概率预测 被引量：2

10

作者 王鹏 李艳婷 张宇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期845-858,共14页

由于风速波动性大,风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性,但方差可能随时间变化,即具有异方差性.为提升预测精度,基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数... 由于风速波动性大,风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性,但方差可能随时间变化,即具有异方差性.为提升预测精度,基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数自回归条件异方差(EGARCH)模型,提出一种考虑异方差性的风场级功率集成概率预测模型.首先使用在线LASSO VAR模型预测风力机的有功功率,再利用自回归条件异方差检验验证残差的异方差性,并利用信息冲击曲线和动态显著线评估正负残差对未来条件方差的不对称影响.然后针对异方差性和不对称性,使用EGARCH模型对单风力机有功功率的残差进行预测,得到有功功率的条件方差.最后,考虑各风力机有功功率的相关性,将风场中各风力机的有功功率求和,得到整个风场总有功功率的概率预测结果.将该方法应用于中国华东某地风场,验证了该模型能有效提高预测精度. 展开更多

关键词 在线LASSO VAR 异方差 指数条件异方差模型 概率预测

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基于LSTM-NPGARCH的电力市场售电量预测模型 被引量：2

11

作者 王蕾 李斌 +1 位作者 吴飞 王鹏 《科学技术创新》 2023年第20期209-212,共4页

售电量的准确预测对推动电力市场的发展和建设具有十分重要的意义,考虑售电量具有非平稳性、非线性和随时间变化的复杂特性,本文提出基于小波变换和LSTM算法的短期售电量预测模型。首先采取小波变换法将售电量数据分解为细节分量和近似... 售电量的准确预测对推动电力市场的发展和建设具有十分重要的意义,考虑售电量具有非平稳性、非线性和随时间变化的复杂特性,本文提出基于小波变换和LSTM算法的短期售电量预测模型。首先采取小波变换法将售电量数据分解为细节分量和近似分量,然后使用LSTM模型进行预测,得到初步预测结果,再使用NPGARCH模型进行预测结果修正,最后将预测的结果累加,得到最终售电量预测结果。在实验中采用某售电公司的真实数据集,基于历史统计售电量数据的预测结果分析表明,本文提出的预测模型具有良好的预测精度。 展开更多

关键词 售电量预测 小波分解 长短期记忆神经网络 非参数广义自回归条件异方差模型

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动态VaR估计模型及实证

12

作者 马玉林 赵静 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期183-185,共3页

为了准确描述金融收益率序列的波动率聚集,异方差、厚尾等特性,研究我国证券市场的时变风险,本文利用极值理论和GARCH模型在处理金融数据上的优点,构造了基于GARCH-EVT的条件VaR模型,并对沪市综合指数收益率进行实证研究,结果表明,上海... 为了准确描述金融收益率序列的波动率聚集,异方差、厚尾等特性,研究我国证券市场的时变风险,本文利用极值理论和GARCH模型在处理金融数据上的优点,构造了基于GARCH-EVT的条件VaR模型,并对沪市综合指数收益率进行实证研究,结果表明,上海股市存在ARCH效应,收益率序列具有较强的自相关性;以GARCH模型为基础的条件极值方法比GARCH-正态和GARCH-t模型更好地消除了厚尾性对估计结果的影响,能更准确地捕捉风险的时变特性. 展开更多

关键词 广义自回归条件异方差模型 极值理论 风险价值 返回检验

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带约束条件的AGARCH模型

13

作者 吴硕思 方兆本 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2001年第3期276-282,共7页

自 Ｅｎｇｌｅ（１９８２）首创 ＡＲＣＨ模型以来，各种推广和变异模型纷纷问世，形成庞大的 ＡＲＣＨ类模型族．这些模型普遍存在一个缺陷：通常只限制条件方差函数的系数非负以保证条件方差非负，并且在正态分布假设下用最大似然方... 自 Ｅｎｇｌｅ（１９８２）首创 ＡＲＣＨ模型以来，各种推广和变异模型纷纷问世，形成庞大的 ＡＲＣＨ类模型族．这些模型普遍存在一个缺陷：通常只限制条件方差函数的系数非负以保证条件方差非负，并且在正态分布假设下用最大似然方法进行估计．本文明确提出带约束条件的ＡＧＡＲＣＨ模型这一新概念，并用非线性规划方法代替最大似然方法对模型进行估计．实证结果表明这样的作法是可行且较优的． 展开更多

关键词 约束条件 AGARCH模型 最大似然估计 非线性规划 国债即期利率 自回归条件异方差模型

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应用Gibbs Sampler的GARCH模型选择

14

作者 汤丹 赵昕东 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第4期443-446,共4页

为了解决候选模型较多,无法一一比较其准则值的问题,提出基于Gibbs样本生成器(Gibbs sampler)的广义自回归条件异方差(GARCH)模型的选择方法.模拟实验结果表明:该模型选择方法可以高效、准确地从大量的候选模型中选择出准则值最小的模型.

关键词 广义自回归条件异方差模型模型 Gibbs样本生成器 准则值 参数估计

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两种非高斯海洋环境噪声统计模型分析 被引量：7

15

作者 铁广朋 郭新毅 《声学技术》 CSCD 2014年第3期209-212,共4页

海洋环境噪声是影响声呐工作的主要因素之一,噪声模型的选取十分重要,普遍采用的高斯噪声模型在很多情况下存在局限性。引出两种非高斯噪声模型匹配实际非平稳的海洋环境噪声:广义自回归条件异方差模型(Generalized Autoregressive Cond... 海洋环境噪声是影响声呐工作的主要因素之一,噪声模型的选取十分重要,普遍采用的高斯噪声模型在很多情况下存在局限性。引出两种非高斯噪声模型匹配实际非平稳的海洋环境噪声:广义自回归条件异方差模型(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,GARCH)和双模模型,通过分析两种噪声的概率密度分布函数,并与高斯模型噪声和实测海洋环境噪声比较得出两种噪声模型的适用性。GARCH(1,1)模型通过调节参数可以吻合大部分浅海和深海海洋环境噪声,双模模型则只对浅海某些情况存在适用性,而对深海吻合性较差。两种噪声模型的统计特性分析表明它们可以适用于高斯噪声模型存在局限的非平稳环境下。 展开更多

关键词 非高斯海洋环境噪声 广义自回归条件异方差模型 双模模型 概率密度分布函数

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单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究 被引量：17

16

作者 迟国泰 余方平 +2 位作者 李洪江 刘轶芳 王玉刚 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期127-134,共8页

以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借... 以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借助GARCH方法预测条件异方差,充分体现了期货合约价格的聚集效应、厚尾效应和时变方差效应,使V aR估计更加精准;对V aR的置信区间进行2χ检验,从实证的角度得到合理精准的V aR值;可以依据本模型确定期货保证金的数量,为交易所制定更合理的单个期货合约保证金收取水平提供依据. 展开更多

关键词 期货合约 风险评估 期货保证金 风险价值(VaR) 广义自回归条件异方差(GARCH)模型

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交通出行方式离散选择模型的效用随机项结构研究综述 被引量：17

17

作者 吴世江 史其信 陆化普 《公路工程》 2007年第6期92-97,共6页

多项Logit模型效用随机项独立同分布的假定为多项Logit模型带来IIA属性,降低了多项Logit模型的行为解释能力。以多项Logit模型的基本假定为基础,以开发能够真实反映不同选择肢效用随机项的异方差性和相关性的效用随机项结构为目标,逐步... 多项Logit模型效用随机项独立同分布的假定为多项Logit模型带来IIA属性,降低了多项Logit模型的行为解释能力。以多项Logit模型的基本假定为基础,以开发能够真实反映不同选择肢效用随机项的异方差性和相关性的效用随机项结构为目标,逐步放松多项Logit模型效用随机项独立同分布的刚性假定,系统综述了不独立同分布、独立不同分布、不独立不同分布的效用随机项结构的拓展。 展开更多

关键词 多项Logit模型 分层Loigt模型 一般化极值模型 异方差极值模型 混合Logit模型

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证券投资基金市场的ARMA-ARCH类模型分析 被引量：9

18

作者 惠军 朱翠 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1108-1112,共5页

文章通过分析自回归条件异方差(ARCH)类模型的统计结构,讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立了ARMA-ARCH类模型,并用平稳帕雷托分布代替标准正态分布;以中信基金管理有限公司的股票基金与债券基金指数的收盘价为样本,对我国基金... 文章通过分析自回归条件异方差(ARCH)类模型的统计结构,讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立了ARMA-ARCH类模型,并用平稳帕雷托分布代替标准正态分布;以中信基金管理有限公司的股票基金与债券基金指数的收盘价为样本,对我国基金市场收益率分布用ARMA-ARCH类模型进行实证分析,解决了方差时变条件下金融波动时间序列建模问题,描述了基金序列的特性。 展开更多

关键词 自回归条件异方差(ARCH)模型 ARMA-ARCH类模型 证券投资基金 波动性

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月份效应:运用不同计量模型 得出相反实证结果 被引量：6

19

作者 陈希敏 陈菁 《中国软科学》 CSSCI 北大核心 2004年第8期66-73,共8页

本文运用传统的标准计量模型与2003年诺贝尔经济学奖获得者恩格尔(RobertEngle)提出的自回归条件异方差性模型(ARCH模型)的改进模型(TARCH模型),对中国股票市场月份效应进行比较研究。检验结果显示:运用传统的计量模型分析得出的结果与... 本文运用传统的标准计量模型与2003年诺贝尔经济学奖获得者恩格尔(RobertEngle)提出的自回归条件异方差性模型(ARCH模型)的改进模型(TARCH模型),对中国股票市场月份效应进行比较研究。检验结果显示:运用传统的计量模型分析得出的结果与使用TARCH模型所得结论相反。研究结果非常依赖研究时所使用的方法。 展开更多

关键词 股票市场 月份效应 标准计量模型 恩格尔 自回归条件异方差性模型

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基于多尺度分解集成组合模型的碳价格预测研究 被引量：6

20

作者 王喜平 于一丁 《分布式能源》 2022年第1期1-11,共11页

准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成... 准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)算法对碳价原始序列进行分解,并以综合贡献度指数(comprehensive contribution index,CCI)对分量进行重构,得到短期、长期和趋势分量;然后,采用门限广义自回归条件异方差(threshold generalized auto-regressive conditional heteroscedasticity,TGARCH)模型预测短期分量,以布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化超参数的长短期记忆(long-short term memory,LSTM)神经网络预测长期和趋势分量;在此基础上,采用非线性集成算法对各分量预测结果进行集成,得到最终的碳价预测结果。以湖北碳市场为样本数据进行实证分析,结果表明所构建的预测模型性能最优,预测结果更准确,可为监管部门和企业决策提供有效信息。 展开更多

关键词 碳价格预测 长短期记忆(LSTM)模型 门限广义自回归条件异方差(TGARCH)模型 改进型自适应白噪声完备集成经验模态(ICEEMDAN)分解 超参数优化

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