通胀环境下汇率的出口价格传递效应——基于平滑转换误差修正模型的研究

笔者用新汇改以来的数据研究了汇率传递效应,并重点分析了汇率传递受通胀环境影响发生的非线性变化。利用2005年7月-2014年3月中国对美国出口价格月度数据进行协整分析,结果发现：中国对美出口价格长期受汇率、美国居民收入及竞争对手价格的影响。与其他研究不同,笔者在线性误差修正模型的基础上采用STR非线性检验考察通胀环境对汇率传递的影响,发现短期内汇率传递受通胀环境影响在0-0.354之间发生逻辑斯蒂转换。通货膨胀小于3.985时,汇率传递较小,出现通货紧缩时,几乎不存在汇率传递。通货膨胀大于3.985时,汇率传递较大,通货膨胀超过7之后,汇率传递达到0.354的最大值不再改变。

基于改进JRD及误差修正的轴承剩余寿命预测方法

目前,风电机组齿轮箱性能发生初始退化时难以识别,现有退化指标易出现剧烈波动、单调性较差,且无法准确预测齿轮箱关键部件如轴承的剩余使用寿命(RUL),针对该问题,提出了一种基于改进杰森-瑞丽散度(JRD)及误差修正的双指数模型轴承RUL预测方法。首先,提取了振动信号样本的多域特征指标,利用高斯混合模型(GMM)与指数型权重JRD,得到了样本的后验概率分布向量,再经归一化处理得到置信值(CV);然后,对轴承从初始健康状态退化至当前检查时刻的CV值进行了相空间重构,提取了CV序列的动力学特征,并将其作为相关向量机(RVM)的训练集,获得了支撑整个退化轨迹的相关向量;最后,利用双指数模型拟合了相关向量,外推趋势至失效门限以计算RUL,并引入了差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),对拟合相关向量产生的拟合误差进行了预测,以修正预测的结果。实验结果表明:改进后的退化指标单调性指标提高14.3%;且在不同工况、不同时刻下,经误差修正后的轴承的RUL预测结果较未修正之前有明显提高。研究结果表明:该预测方法可为风电机组齿轮箱重要部件的预测性维护提供参考。

基于指数平滑法的光栅信号细分误差修正模型建立及分析

结合光栅结构的制造精度,提出了一种光栅信号自适应细分方法,并进一步给出误差修正模型。利用IBV660B细分盒实现400倍细分脉冲,由ARM芯片定时器捕获单元对光栅输出信号进行脉冲宽度测试所得的结果来验证本文方法。指数平滑法可以控制光栅栅距触发采样时间误差为±0.10ms,细分误差是±0.79″。与灰色预测算法相比,遇到"临界"区时,指数平滑法可以更加平稳地预测误差,这就使指数平滑法在"临界"状态下时可以获得更低的预测误差。

BP神经网络误差修正模型的S&P500指数预测

为克服BP神经网络在预测模型构建过程中容易陷入"局部最优"以及隐含层数目等参数选择不当容易造成"过拟合"或"欠拟合"等问题,基于支持向量机(SVM)构建了一种BP神经网络误差修正模型。首先通过神经网络实现对S&P500指数的预测,然后通过支持向量机构建S&P500指数涨幅情况预测模型,基于神经网络与支持向量机的两种预测结果构造S&500指数预测误差修正模型,实现对BP神经网络预测误差的修正。实验结果表明,在本文数据集下所构建的修正模型预测准确率明显优于BP神经网络。

基于一次指数平滑模型预测的轮廓误差补偿方法

文章针对数控机床对复杂零件高精度加工的要求,在分析系统轮廓误差的基础上,提出了一种带干扰观测器,并且将一次指数平滑模型预测法与交叉耦合控制相结合的轮廓误差实时补偿方法。前者旨在为系统每个单轴设计一个高性能的控制器,为此针对各轴提出了基于干扰观测器的PID控制策略,用于改善每个轴的特性,从而减小系统的轮廓误差;后者利用当前时刻跟踪误差的实际值,与当前时刻跟踪误差的预测值相比较,从而达到对下个时刻跟踪误差的预测,进一步减小轮廓误差。仿真分析表明所提出的控制方案有效,可提高零件的轮廓加工精度。

可转换债券市场和股票市场的波动性——基于ARCH族模型和误差修正模型的检验分析

ARCH族模型对具有时变波动性、厚尾性和波动聚集性的时间序列有很好的拟合效果。本文对上证可转债指数收益率运用ARCH族模型、Granger因果关系检验和ECM模型进行定量分析,研究结果显示:上证可转债指数收益率序列是平稳的,但是存在高阶ARCH效应;TARCH模型证明了利好利空信息对收益率的影响是非对称但不具有杠杆效应的;股票市场与可转债市场之间存在着单向波动溢出效应,且两个市场的收益率之间存在着长期均衡关系。在以上研究结果的基础上提出相关建议,希望对可转债市场的健康发展有所裨益。

温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用探讨

目的探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1～4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度。结果温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1～4季度门急诊诊次的定量预测结果满意。通过计算机反复迭代试算,获得了一组最佳的平滑常数(α,β,γ),使预测模型的预测误差最小。该预测实例平均绝对百分误差(MAPE)为3.5703%<10%,预测精度较高。结论温特斯线性和季节性指数平滑法在医院管理中有实用价值。在建立预测模型时,结合计算机进行迭代运算,可建立最佳预测模型,进一步提高预测精度。

中国股市财富效应的协整分析与误差修正模型

国外的一些经济学家对美国90年代以来的股市及其走势的实证分析表明:股市的上扬具有刺激消费的作用。文中采用Engle-Granger两步法协整分析和误差修正模型,通过对1995—2003年股票价格指数与消费支出的季度数据进行实证分析,以此检验我国股票市场的财富效应。研究结果表明,无论从长期还是短期来看,中国股票价格指数与消费支出均呈较弱的正相关性,这说明我国股票市场在其发展的过程中也带来一定的财富效应,但股票市场的不完善制约了财富效应的发挥。

温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型应用探讨

目的:探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值。方法:建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度。结果温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次的定量预测结果满意。通过计算机反复迭代试算,获得了一组最佳的平滑常数(α,β,γ),使预测模型的预测误差最小。该预测实例平均绝对百分误差(MAPE)为3.5703%<10%,预测精度较高。结论:温特斯线性和季节性指数平滑法在医院管理中有实用价值。在建立预测模型时,结合计算机进行迭代运算,可建立最佳预测模型,进一步提高预测精度。

可转债价格与股票价格动态传导关系实证研究——基于多变量协整方法和非对称误差修正模型的检验分析

文章以我国发行的14只可转债自进入转股期至2006年年底的价格数据为样本,运用协整方法和非对称误差修正模型(ECM)对可转换债券价格与基础股票价格之间的动态传导关系进行实证研究。实证结果表明:部分可转债与基础股票价格之间存在长期均衡的协整关系,股票价格领先于可转债价格,其中有些可转债与股票价格之间存在非对称传导现象,而有的可转债与股票价格之间不存在协整关系。

修正指数曲线模型参数估计的一种新方法

利用修正指数曲线模型进行拟合和预测时,首先要解决模型参数的估计问题。本文指出了修正指数曲线模型参数估计的传统方法存在的局限性,通过分析适宜用修正指数曲线模型建模的数据特征,根据最小二乘准则,提出了修正指数曲线模型参数估计的新方法,并经过数据实验证明了参数估计新方法的有效性和实用性。

中国通货膨胀的影响因素及其误差修正模型

本文从对中国经济通货膨胀的历史回顾出发,在定性分析和定量分析相结合的基础上,客观分析了改革开放以来物价总水平的波动状况,分析了物价总水平与一些重要影响因素之间的长期均衡关系,构建了分析、预测中国通货膨胀的误差修正模型.并作了相应的实证分析.

霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨

目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测,并对预测模型的预测精度进行评价。结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意。通过计算机反复试算,可获得最佳的一组平滑常数(α,γ),使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差(MAPE)3.4438%<10%,预测精度较高。结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高,计算简便且具有递推性质,在医院管理中有应用价值。

货币供应量与房屋销售价格的协整与误差修正模型分析

讨论了货币供应量和房屋销售价格的协整关系,进行了误差修正分析,证实了在所考虑的数据区间货币供应量和房屋销售价格存在协整关系,并建立了误差修正模型,最后提出了一些相关的建议.

霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨

目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测，并对预测模型的预测精度进行评价。结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意。通过计算机反复试算，可获得最佳的一组平滑常数（α，γ），使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差（MAPE）3．4438％〈10％，预测精度较高。结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高。计算简便且具有递推性质。在医院管理中有应用价值。

利用季节指数修正指数平滑预测值对公路客运量进行预测

本文选取2003-2012年吉林省长春市公路客运量数据,建立三次指数平滑模型,利用季节指数修正平滑预测值,并进行误差分析.同时,对2013年和2014年长春市公路客运量进行预测.

基于误差修正模型的汽车需求影响因素分析

运用误差修正模型,以1992—2011年相关数据为样本研究影响我国汽车市场需求的长期因素和短期动态调整效应,研究结果表明,汽车需求量与汽车价格、经济发展速度、用车耗油成本还有城市化水平等因素之间具有稳定的长期均衡关系。其中影响程度最大的因素有经济发展速度和城市化水平,汽车价格与汽车需求之间存在显著的负相关关系;短期内,汽车价格对需求的影响作用不大。而用车耗油成本长期或短期对汽车需求量的影响均不显著。并运用指数平滑的预测方法对未来汽车需求进行预测,结果表明我国汽车市场仍有广阔的发展空间,同时给出相关建议。

基于动态指数平滑模型的小批量制造过程质量预测

在对传统指数平滑预测模型局限性分析的基础上,通过引入动态平滑参数和动态平滑初值的概念,提出一种能自动适应预测进程的新模型,并将其应用于小批量生产过程的预测补偿控制领域。通过基于最速梯度法的优化算法,模型的动态平滑参数和平滑初值能随着新观测值的加入而自动调整。将该模型作为关键技术应用于柱塞套内孔加工质量预测,并与时序AR模型、灰色GM模型及传统指数平滑模型的结果进行对比,表明提出的模型具有一定的优越性。

云南省通货膨胀的影响因素及误差修正模型

从对云南经济通货膨胀的历史回顾出发,在定性分析和定量分析相结合的基础上,客观分析了改革开放以来物价总水平的波动状况,分析了物价总水平与一些重要影响因素之间的长期均衡关系,构建了分析、预测云南通货膨胀的误差修正模型。,并作了相应的实证分析。

一种改进的自适应指数平滑预测模型

一种改进的自适应指数平滑预测模型张琳（财经学院）一、引言指数平滑法是短期经济预测中一种极为有效的方法。在运用指数平滑法时，如何确定平滑系数α是提高预测精度的关键，在一般的指数平滑法中，α─旦确定，在预测过程中就不能随意改变，这样的α不能及时反映预测目...