经济时间序列频率转换方法的研究与应用 被引量：19

1

作者 张春华 高铁梅 陈飞 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第2期92-100,共9页

经济时间序列的频率转换是计量经济分析领域的一个重要研究问题。本文首先对不同经济指标类型(流量、存量和指数)及传统频率转换方法进行了系统梳理;在此基础上,重点介绍了3种低频向高频转换的前沿方法:Denton方法、Chow-Lin方法和Litte... 经济时间序列的频率转换是计量经济分析领域的一个重要研究问题。本文首先对不同经济指标类型(流量、存量和指数)及传统频率转换方法进行了系统梳理;在此基础上,重点介绍了3种低频向高频转换的前沿方法:Denton方法、Chow-Lin方法和Litterman方法,并给出了流量、存量和指数3种类型变量由低频(季度)向高频(月度)转换的实例;最后,对3种频率转换方法的数据转换质量进行了比较分析。研究显示,频率转换后的月度数据都较好地反映季度数据的变化趋势和波动特征,从而通过频率转换方法可以很好地解决由于收集到的数据类型不一致而无法建模的问题。 展开更多

关键词 经济时间序列 频率转换方法 Denton方法 Chow-Lin方法 Litterman方法

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经济时间序列分析技术在煤炭价格预测中的应用 被引量：14

2

作者 王立杰 刘志东 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期109-112,共4页

根据所收集的数据资料 ,结合国际和国内的实际经济形势 ,以计量经济学和统计学的原理为基础 ,将随机过程论、概率论、线性差分方程应用到我国的煤炭工业经济中 ,对煤炭市场价格进行动态跟踪预测 .通过实例分析与实际情况比较 。

关键词 经济时间序列 煤炭价格 预测模型 计量经济学 统计学 煤炭工业

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经济时间序列的ARIMA类模型构建 被引量：9

3

作者 刘明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第8期29-32,共4页

时间序列模型在经济问题分析研究中具有重要作用。对经济时间序列建立ARIMA类模型包括平稳性检验、模型阶数识别、参数估计和模型检验等过程。建模过程中路径选择、季节效应处理、检验方法的综合应用及样本容量等几个问题是经济时间序... 时间序列模型在经济问题分析研究中具有重要作用。对经济时间序列建立ARIMA类模型包括平稳性检验、模型阶数识别、参数估计和模型检验等过程。建模过程中路径选择、季节效应处理、检验方法的综合应用及样本容量等几个问题是经济时间序列建模过程中需要重点关注的问题。文章在讨论上述问题的基础上设计出经济时间序列的建模流程。 展开更多

关键词 经济时间序列 ARIMA 建模路经 季节效应 检验方法

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经济时间序列的连续参数小波网络预测模型 被引量：5

4

作者 张新红 《运筹与管理》 CSCD 2007年第2期72-77,共6页

本文利用连续小波变换方法,给出一种连续参数小波网络。网络参数的学习采用一种类似神经网络的后向传播学习算法的随机梯度算法。另外,提出了一种借助小波分析理论指导网络参数赋初值的方法。进一步,通过对中国进出口贸易额时间序列预... 本文利用连续小波变换方法,给出一种连续参数小波网络。网络参数的学习采用一种类似神经网络的后向传播学习算法的随机梯度算法。另外,提出了一种借助小波分析理论指导网络参数赋初值的方法。进一步,通过对中国进出口贸易额时间序列预测建模的研究和仿真预测,提出了用连续参数小波网络建立经济时间序列预测模型的一般步骤和方法。预测结果表明,此模型具有较好的泛化、学习能力,可以有效地在数值上逼近时间序列难以定量描述的相互关系,所以利用连续参数小波网络建立的时间序列预测模型有较高的预测精度。 展开更多

关键词 数量经济 经济预测 连续参数小波网络 经济时间序列

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关于经济时间序列分解的状态空间方法研究 被引量：2

5

作者 顾岚 《统计研究》 CSSCI 北大核心 1993年第3期46-51,共6页

一、经济时间序列的季节调整和分解 在经济领域中观察到的时间序列到一般都具有明显的季节变化和增长趋势。设{y_t}是一经济时间序列(以下简称经济序列),通常假定其由三项要素构成:趋势项(T_t),季节项(S_t),不规则项(I_t)。按照具体的... 一、经济时间序列的季节调整和分解 在经济领域中观察到的时间序列到一般都具有明显的季节变化和增长趋势。设{y_t}是一经济时间序列(以下简称经济序列),通常假定其由三项要素构成:趋势项(T_t),季节项(S_t),不规则项(I_t)。按照具体的组合形式,可分为两类模型: 加法模型 (1) 展开更多

关键词 经济时间序列 分解 状态空间法

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时间序列经济计量学:协整理论与ARCH模型——2003年诺贝尔经济学奖得主理论评介 被引量：3

6

作者 吴意云 《浙江社会科学》 CSSCI 2003年第6期170-172,共3页

关键词 时间序列经济计量学 协整理论 ARCH模型 2003年诺贝尔经济学奖 克莱夫·格兰杰 罗伯特·恩格尔 易变性 金融经济学

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中国人均GDP(1952-2002)时间序列分析 被引量：28

7

作者 刘颖 张智慧 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第02X期61-62,共2页

时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据。大多数的经济时间序列存在惯性,或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。分析时间序列的方法有很多,本文主要讨论用伯克斯-詹金斯(Box-Jenkins... 时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据。大多数的经济时间序列存在惯性,或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。分析时间序列的方法有很多,本文主要讨论用伯克斯-詹金斯(Box-Jenkins)模型对中国人均国内生产总值时间序列进行建模和短期预测。 展开更多

关键词 经济时间序列 人均GDP 人均国内生产总值 迟缓 时间序列分析 分析时间 预测 列数据 建模 模型

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非平稳和长记忆时间序列主频率估计方法研究 被引量：1

8

作者 徐梅 张世英 樊智 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期507-511,共5页

许多经济时间序列表现出非平稳性和长记忆性,对这样的序列进行谱分析并估计其主频率,采用传统的谱分析方法已不适用.基于平稳和非平稳分数阶差分自回归滑动平均模型,研究了具有非平稳性和长记忆性序列的主频率的估计方法,同时提出了包... 许多经济时间序列表现出非平稳性和长记忆性,对这样的序列进行谱分析并估计其主频率,采用传统的谱分析方法已不适用.基于平稳和非平稳分数阶差分自回归滑动平均模型,研究了具有非平稳性和长记忆性序列的主频率的估计方法,同时提出了包括模型定阶在内的基于极小化残差平方和的近似极大似然参数估计算法.通过对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的分析,说明了此方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 经济时间序列 非平稳序列 长记忆序列 主频率 估计方法 谱分析 差分自回归滑动平均模型 近似极大似然估计

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计量经济学家再次问鼎诺贝尔经济学奖——2003年诺贝尔经济学奖评析 被引量：1

9

作者 祖强 《世界经济与政治论坛》 CSSCI 北大核心 2004年第2期86-90,共5页

美国纽约大学的罗伯特·恩格尔教授和加州大学圣迭哥分校的克莱夫·格兰杰教授因在“经济时间序列的统计方法”研究方面的卓越贡献 ,共同分享了2 0 0 3年诺贝尔经济学奖。本文分别介绍了恩格尔与格兰杰在ARCH模型与金融部门风... 美国纽约大学的罗伯特·恩格尔教授和加州大学圣迭哥分校的克莱夫·格兰杰教授因在“经济时间序列的统计方法”研究方面的卓越贡献 ,共同分享了2 0 0 3年诺贝尔经济学奖。本文分别介绍了恩格尔与格兰杰在ARCH模型与金融部门风险评估方面的研究成果及在协整分析与非平稳经济变量方面的研究成果 ,并就诺贝尔经济学奖为何多次垂青计量经济学谈了个人的一些看法。 展开更多

关键词 计量经济学家 诺贝尔经济学奖 2003年 ARCH模型 协整分析 经济时间序列 非平稳经济变量

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2003年诺贝尔经济学奖的理论剖析及感想

10

作者 徐子尧 牟德富 《河北经贸大学学报》 2004年第2期9-12,共4页

本文简要介绍了2003年诺贝尔经济学奖得主罗伯特·恩格尔与克莱夫·格兰杰的理论研究成果,及由此引发的一些思考与感想。

关键词 诺贝尔奖 罗伯特·恩格尔 克莱夫·格兰杰 2003年 经济时间序列 金融市场

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河北省工业经济运行轨迹及波动特征

11

作者 吕瑞华 《河北经贸大学学报》 1996年第6期29-30,共2页

河北省工业经济运行轨迹及波动特征吕瑞华为实现我省“九五”计划和２０１０年远景规划的目标，关键是实行两个具有全局意义的根本性转变。对宏观经济管理部门来说，如何转变宏观经济调控手段以适应市场经济机制的需要，仍是其面临的严... 河北省工业经济运行轨迹及波动特征吕瑞华为实现我省“九五”计划和２０１０年远景规划的目标，关键是实行两个具有全局意义的根本性转变。对宏观经济管理部门来说，如何转变宏观经济调控手段以适应市场经济机制的需要，仍是其面临的严峻任务。毋庸置疑，经济管理部门综合... 展开更多

关键词 工业经济 运行轨迹 经济时间序列 波动特征 河北省 经济周期波动 工业增长 循环要素 变动曲线 系统分析

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小波分析模型在经济领域中的应用 被引量：4

12

作者 谭屹然 石柱鲜 赵红强 《工业技术经济》 CSSCI 2010年第12期114-118,共5页

小波分析理论作为一门新兴的数学理论和方法,已经被应用到各个领域的研究之中。小波分析包括小波积分变换和小波级数。近年来,国内外的学者们把小波分析方法应用在金融和经济学上,将经济时间序列由单纯的相域分析扩展到了相域与频域共... 小波分析理论作为一门新兴的数学理论和方法,已经被应用到各个领域的研究之中。小波分析包括小波积分变换和小波级数。近年来,国内外的学者们把小波分析方法应用在金融和经济学上,将经济时间序列由单纯的相域分析扩展到了相域与频域共同分析。本文将介绍国内外最新的将经济模型与小波分析方法相结合的探索成果。 展开更多

关键词 小波分析 经济模型 经济时间序列

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自回归条件异方差的持续性研究 被引量：19

13

作者 李汉东 张世英 《预测》 CSSCI 2000年第1期51-54,共4页

本文通过引述时间序列长记忆的概念介绍了在时变条件方差建模中存在的方差持续性的有关概念和含义 ,在给出条件方差持续性一个简单定义的基础上 ,分析了向量自回归条件异方差模型(VGARCH)的单整性 ,并给出了 VGARCH模型存在持续性的充... 本文通过引述时间序列长记忆的概念介绍了在时变条件方差建模中存在的方差持续性的有关概念和含义 ,在给出条件方差持续性一个简单定义的基础上 ,分析了向量自回归条件异方差模型(VGARCH)的单整性 ,并给出了 VGARCH模型存在持续性的充分条件。 展开更多

关键词 持续性 经济时间序列 时间序列 回归条件 异方差

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基于小波网络的非线性组合预测方法研究 被引量：19

14

作者 董景荣 《系统工程学报》 CSCD 2000年第4期383-388,共6页

提出了一种基于小波网络的非线性组合预测新方法 ,以克服线性组合预测方法在解决非平稳时间序列组合建模问题所遇到的困难和存在的不足 ,并给出了相应的学习算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络权值 .理论分析和大量... 提出了一种基于小波网络的非线性组合预测新方法 ,以克服线性组合预测方法在解决非平稳时间序列组合建模问题所遇到的困难和存在的不足 ,并给出了相应的学习算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络权值 .理论分析和大量的应用实例表明 :本方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力 。 展开更多

关键词 非线性组合预测 小波网络 神经网络 经济时间序列

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《平滑转移协整模型的理论分析与应用》书评

15

作者 徐长生 《华中科技大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2016年第3期140-140,共1页

自恩格尔（R.F.Engle）和格兰杰（C.W.J.Granger）提出线性协整理论以来,在宏观经济时间序列数据研究方面,线性协整方法风靡一时,而这一方法对长期均衡的惟一性、均衡调整的对称性和修正速率的不变性具有很高的限定要求。理论和实证的... 自恩格尔（R.F.Engle）和格兰杰（C.W.J.Granger）提出线性协整理论以来,在宏观经济时间序列数据研究方面,线性协整方法风靡一时,而这一方法对长期均衡的惟一性、均衡调整的对称性和修正速率的不变性具有很高的限定要求。理论和实证的研究发现,这些为满足协整的线性要求而施加的限制条件,使得理论的适用范围和对实际经济问题的解释力度,与预期效果相差甚远,这就对理论的进一步发展和完善提出了强烈要求。 展开更多

关键词 协整模型 经济时间序列 协整方法 解释力度 数据研究 格兰杰 理论分析 惟一性 虚拟变量 模型运用

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关于指数平滑参数θ的最优确定问题

16

作者 李磊 何晓 《预测》 1987年第5期18-21,共4页

在经济预测中,人们常常要对一系列观测数据进行分析研究。这些数据一般按时间顺序排列,由于受各种偶然因素的影响,往往表现出某种随机性,彼此之间存在某种统计上的依赖关系,通常称这些观测数据为时间序列。通过对时间序列的分析,研究其... 在经济预测中,人们常常要对一系列观测数据进行分析研究。这些数据一般按时间顺序排列,由于受各种偶然因素的影响,往往表现出某种随机性,彼此之间存在某种统计上的依赖关系,通常称这些观测数据为时间序列。通过对时间序列的分析,研究其发展趋势和发展速度,探索其发展变化的规律性,可以对某些社会经济现象的未来进行预测和控制。 展开更多

关键词 平滑参数 指数平滑法 经济时间序列 最小方差 均方误差 观测数据 发展变化 预测精度 指数平滑模型 最优性

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博克思——詹金斯预测方法简介 被引量：3

17

作者 卫小英 霍丽骊 《预测》 1984年第Z1期35-39,共5页

在经济预测中涉及到的时间序列大多数都是由随机过程产生的。也就是说,这些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量,其中,单个序列值的出现具有不确定性,但整个序列却呈现出固有的规律性。本文介绍的博克思—詹金斯(Box—Jenkins)预测方... 在经济预测中涉及到的时间序列大多数都是由随机过程产生的。也就是说,这些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量,其中,单个序列值的出现具有不确定性,但整个序列却呈现出固有的规律性。本文介绍的博克思—詹金斯(Box—Jenkins)预测方法可有效地用于这类随机时间序列的预测。博克思—詹金斯方法的基本思想大致是:把所研究的时间序列,比如某商品的月销售量,看作一个随机过程:把它们的观察值,如5年的该商品月销售量数据,看作是该随机过程的一个样本。根据这样本建立模型来逼近所研究的随机过程,并据此进行预测。其中。 展开更多

关键词 随机过程 偏自相关函数 经济时间序列 詹金斯 预测方法 销售量 模型检验 季节模型 博克 预测误差

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利用优选法确定指数平滑系数α的一种方法——0.618法

18

作者 李宝仁 《预测》 1988年第5期21-21,共1页

指数平滑法是分析经济时间序列的最常用方法,其数学模型为: 其中:S_t是第t+1期的预测值、α为平滑系数(或加权系数) 在应用指数平滑法进行预测时,如何确定平滑系数α是提高预测精度的关键。在预测中,一方面我们希望提高α值,借以增加近... 指数平滑法是分析经济时间序列的最常用方法,其数学模型为: 其中:S_t是第t+1期的预测值、α为平滑系数(或加权系数) 在应用指数平滑法进行预测时,如何确定平滑系数α是提高预测精度的关键。在预测中,一方面我们希望提高α值,借以增加近期数据的权数;另一方面又希望减少α值以平滑随机误差,显然这两项要求是相互矛盾的。 展开更多

关键词 指数平滑法 优选法 预测模型 平滑系数 试验次数 经济时间序列 数学模型 最佳点 随机误差 加权系数

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