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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
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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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基于小波Mallat算法和异方差模型的人民币汇率预测 被引量:3
2
作者 常振海 刘薇 张德生 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第17期114-116,共3页
文章首先用小波Mallat算法对RMB/JPY汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,并对单支重构后的近似分量和细节分量进行检验,证实存在条件异方差性;然后,对近似分量和细节分量分别建立了条件异方差模型,同时检验了近似分量序列与原始差分... 文章首先用小波Mallat算法对RMB/JPY汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,并对单支重构后的近似分量和细节分量进行检验,证实存在条件异方差性;然后,对近似分量和细节分量分别建立了条件异方差模型,同时检验了近似分量序列与原始差分序列的"杠杆效应",显示出一致的结论;最后,对各模型的均值和波动率进行了预测,结果显示结合小波后的预测效果要优于传统的预测模型。 展开更多
关键词 小波Mallat算法 异方差模型 汇率 预测
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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
3
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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基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测 被引量:16
4
作者 陈昊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第15期84-89,共6页
研究了负荷时间序列的自回归条件异方差效应,提出了一种基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测方法。建立了广义误差分布假设下的不对称广义自回归条件异方差模型,借助模型的不对称参数,分析了不同冲击下的不对称机制,比较了各... 研究了负荷时间序列的自回归条件异方差效应,提出了一种基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测方法。建立了广义误差分布假设下的不对称广义自回归条件异方差模型,借助模型的不对称参数,分析了不同冲击下的不对称机制,比较了各种广义自回归条件异方差模型的预测能力。其中,幂指数广义自回归条件异方差-广义误差分布模型的预测效果尤为突出。最后通过实际算例验证了上述方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 负荷预测 不对称自回归条件异方差模型(ARCH) 逆杠杆效应 厚尾 广义误差分布(GED)
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异方差模型中混料设计的效率 被引量:1
5
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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广义自回归条件异方差模型的贝叶斯参数估计 被引量:1
6
作者 徐燕 陈平雁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第8期16-18,共3页
文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整M... 文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。 展开更多
关键词 偏正态分布 广义自回归条件异方差模型 贝叶斯估计 马尔科夫链蒙特卡洛
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地级市财政环保投入与环保绩效的定量研究:齐方差模型与异方差模型的比较 被引量:2
7
作者 林挺进 《武汉大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2010年第4期600-605,共6页
环保投入水平不仅积极影响环保绩效,同时也在一定程度上影响着环保绩效的离散程度。基于最大似然估计的异方差模型(R软件)不仅可以有效估计自变量与因变量间的线性关系,还可以有效厘清自变量与因变量方差之间的数量关系。
关键词 环境保护 财政投入 环保绩效 异方差模型 地级市
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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
8
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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基于贝叶斯门限异方差模型的我国RPI应用研究
9
作者 陈家清 刘金 张智敏 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第12期124-127,共4页
商品零售价格指数(RPI)反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数,受到研究者关注。文章基于门限异方差模型对我国1997~2011年的月度数据进行贝叶斯分析,通过比较发现对D_RPI序列建立AR(1)-TAR-GARCH(1,1)模型最为合理,... 商品零售价格指数(RPI)反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数,受到研究者关注。文章基于门限异方差模型对我国1997~2011年的月度数据进行贝叶斯分析,通过比较发现对D_RPI序列建立AR(1)-TAR-GARCH(1,1)模型最为合理,并给出了模型贝叶斯推断结果及收敛诊断结果;另外,分析结果表明D_RPI具有群集效应;价格受负的外部冲击影响大于受正的外部冲击影响,即存在杠杆效应。 展开更多
关键词 商品零售价格指数(RPI) 贝叶斯门限异方差模型 杠杆效应 MCMC收敛性诊断
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改进的两阶段最小二乘法在异方差模型中的应用 被引量:4
10
作者 戴晓鸣 王维国 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第17期77-80,共4页
在实际的回归分析过程中,常常会出现异方差性而使传统的OLS等回归估计失效,因此必须通过其他途径对异方差模型进行修正。文章设计了一种基于正交表方法的改进两阶段最小二乘法,应用于异方差模型。通过与传统两阶段最小二乘法比较发现,... 在实际的回归分析过程中,常常会出现异方差性而使传统的OLS等回归估计失效,因此必须通过其他途径对异方差模型进行修正。文章设计了一种基于正交表方法的改进两阶段最小二乘法,应用于异方差模型。通过与传统两阶段最小二乘法比较发现,改进的两阶段最小二乘法无论是在模型拟合效果还是变量系数上都普遍具有较高精度,同时也在一定程度避免了传统方法在估计截面数据模型时因分组不同带来的估计偏差。由此可见,这种改进的新方法在异方差模型应用上具有较强的适用性。 展开更多
关键词 两阶段最小二乘法 异方差模型
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运用贝叶斯方法的混合异方差模型的参数估计 被引量:1
11
作者 朱莹 陈萍 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2019年第1期187-192,共6页
介绍了混合正态广义自回归条件异方差模型的基本特征,推导出在风险中性测度下模型的变化。用贝叶斯方法进行参数估计,从而形成一种新的组合方法。利用上证50ETF2017. 01—2017. 12的历史数据进行实证分析,结果表明:采用这种新的组合方... 介绍了混合正态广义自回归条件异方差模型的基本特征,推导出在风险中性测度下模型的变化。用贝叶斯方法进行参数估计,从而形成一种新的组合方法。利用上证50ETF2017. 01—2017. 12的历史数据进行实证分析,结果表明:采用这种新的组合方法对收益率时间序列数据进行估计,不仅可以有效地估计出模型的参数,而且在应用于我国上证5OETF期权时误差效果也比较好。 展开更多
关键词 混合正态异方差模型 贝叶斯参数估计 上证50ETF期权
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基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测 被引量:16
12
作者 谢品杰 谭忠富 +2 位作者 尚金成 侯建朝 王绵斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期96-100,共5页
由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异... 由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。 展开更多
关键词 短期电价预测 小波分析 广义自回归条件方差(GARCH)模型
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一种异方差模型的两阶段估计
13
作者 张晓琴 牛建永 李顺勇 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第2期12-18,共7页
在异方差线性回归模型中,当模型误差项的协方差阵未知时,对异方差模型进行估计目前还没有比较好的方法。基于此,提出一种异方差模型的两阶段估计—基于异方差一致协方差阵估计,该方法将异方差一致协方差阵估计HC5m和广义最小二乘估计法... 在异方差线性回归模型中,当模型误差项的协方差阵未知时,对异方差模型进行估计目前还没有比较好的方法。基于此,提出一种异方差模型的两阶段估计—基于异方差一致协方差阵估计,该方法将异方差一致协方差阵估计HC5m和广义最小二乘估计法结合起来,综合使用全部样本的信息,并对异方差模型进行估计。通过大量的蒙特卡洛数值模拟和实证分析,结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。 展开更多
关键词 线性回归 异方差模型 方差一致协方差阵估计 广义最小二乘法
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基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测 被引量:57
14
作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期91-98,共8页
风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类... 风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。 展开更多
关键词 均值广义自回归条件异方差模型 风电功率预测 厚尾效应 波动补偿系数
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非线性时间序列建模的异方差混合双AR模型 被引量:3
15
作者 王红军 田铮 党怀义 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期879-885,共7页
研究了可用于非线性时间序列建模的异方差混合双自回归模型(heteroscedastic mixture double- autoregressive model,HMDAR),给出了HMDAR模型的平稳性条件,利用ECM(expectation conditional maximization)算法来估计模型的参数,运用BIC(... 研究了可用于非线性时间序列建模的异方差混合双自回归模型(heteroscedastic mixture double- autoregressive model,HMDAR),给出了HMDAR模型的平稳性条件,利用ECM(expectation conditional maximization)算法来估计模型的参数,运用BIC(Bayes information criterion)准则来选择模型.HMDAR模型条件分布富于变化的特征使它能够对具有非对称或多峰分布的序列进行建模,将HMDAR模型应用于几个模拟和实际数据集均得到了较为满意的结果,特别是对波动较大的序列,HMDAR模型能比其他模型更好地捕捉到数据序列的特征. 展开更多
关键词 方差混合双自回归模型 平稳性 BIC准则 ECM算法 非对称分布 多峰分布 条件方差
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异方差回归与自回归模型 被引量:4
16
作者 傅惠民 刘成瑞 马小兵 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期355-361,共7页
建立时间序列异方差回归和预测模型 ,将现行的误差项方差相同、均值为零的回归分析推广到误差项方差变化且均值不为零的情况 ,解决了实际中常见的异方差以及由于自变量不能充分解释因变量而引起的误差项均值不为零的问题。针对误差项相... 建立时间序列异方差回归和预测模型 ,将现行的误差项方差相同、均值为零的回归分析推广到误差项方差变化且均值不为零的情况 ,解决了实际中常见的异方差以及由于自变量不能充分解释因变量而引起的误差项均值不为零的问题。针对误差项相关且均值、方差都变化的情况 ,文中还进一步建立异方差回归—自回归模型 ,将误差项为传统平稳序列 (均值和方差为常数 )的回归—自回归模型推广到误差项为相关系数平稳序列 (均值和方差变化 )的情况 ,给出回归—CCAR(p)模型和回归—CCARMA(p ,q)模型的参数估计方法 ,提出异方差回归—自回归预测模型。该模型能充分发挥回归和自回归各自的优点 ,对时间序列进行高精度的分析和预测 ,可广泛用于自动控制、结构响应分析、故障诊断以及经济和商业预测等。 展开更多
关键词 方差回归分析 方差回归-自回归模型 时间序列 相关系数平稳序列 预测
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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
17
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 方差混合转移模型 特征提取 支持向量机
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异方差混合转移分布模型的谱分析
18
作者 朱文刚 杨芝艳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第14期21-24,共4页
文章通过将自回归模型的谱分析推广到异方差混合转移分布模型的谱分析,导出了自协方差函数的递推关系式及计算谱密度的"三步算法",从而解决了这类模型的谱分析问题,并进一步讨论模型在一些常见情形及自协方差函数满足一定条件... 文章通过将自回归模型的谱分析推广到异方差混合转移分布模型的谱分析,导出了自协方差函数的递推关系式及计算谱密度的"三步算法",从而解决了这类模型的谱分析问题,并进一步讨论模型在一些常见情形及自协方差函数满足一定条件下,谱密度的具体表达式。 展开更多
关键词 方差混合转移分布模型 自协方差函数 谱分析 谱分布函数 谱密度 单位根过程
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异方差回归模型近邻型估计的相合性
19
作者 程业斌 胡舒合 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 1999年第2期169-177,共9页
本文研究异方差回归模型Y(n)i=g(x(n)i)+ε(n)i,i=1,…,n,其中g是未知实函数,x(n)i是非随机设计点列,ε(n)i是随机误差.文中定义了一类g(x)的近邻型估计gn(x)=ni=1Wni(x... 本文研究异方差回归模型Y(n)i=g(x(n)i)+ε(n)i,i=1,…,n,其中g是未知实函数,x(n)i是非随机设计点列,ε(n)i是随机误差.文中定义了一类g(x)的近邻型估计gn(x)=ni=1Wni(x)Y(n)i,得到了r阶平均相合和渐近正态性.特别,在∞n=1ni=1E|ε(n)i|s/(ni)s/r<∞,max1≤i≤nE|ε(n)i|s=O(ns/r)(某s>r>2)下,获得了gn(x)的强相合和一致强相合性. 展开更多
关键词 方差回归模型 近邻型估计 渐近正态性 相合性
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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:3
20
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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