基于不同残差分布假定的GARCH类模型预测能力比较

通过4种GARCH模型与3种残差分布假定组合对上证综指实证建模,发现残差分布假定对模型的预测能力有影响,学生t分布能较好的拟合上证综指收益率序列.

一种新的恒星光谱间距离度量方法：残差分布距离

距离度量是光谱巡天数据处理中的一个重要研究内容,其定义了一种不同光谱间的距离计算方法,以此为基础可进行光谱的分类、聚类、参数测量及离群数据挖掘等工作。距离度量方法的好坏在一定程度上影响了分类、聚类、参数测量及离群数据挖掘的效果及性能,同时随着大规模恒星光谱巡天项目的开展,如何针对恒星光谱定义更为有效的距离度量方法成为其数据处理中一个非常关键的问题。基于此问题,在充分考虑到恒星光谱的特点及其数据特征的基础上,提出一种新的恒星光谱间的距离度量方法:残差分布距离。该距离度量有别于传统计算恒星光谱间距离计算方法,利用该方法计算恒星光谱间的距离时,首先将两条光谱归一化到同一尺度下,然后计算对应波长处的残差,以残差谱分布的标准差作为距离度量。该距离度量方法可用于恒星分类、聚类以及恒星大气物理参数测量等应用中。本文以恒星光谱细分类为例来比较检验该距离度量方法,结果表明该方法定义的距离在分类时能更为有效的刻画不同类别光谱间的差距,可以很好的用于相关应用中。同时还研究了信噪比对该距离度量方法的影响:残差分布距离一定程度上受光谱信噪比影响,信噪比越小,对距离的影响越大;在信噪比大于10之后,残差分布距离对分类的影响很小。

基于残差分布的H.264自适应整帧恢复算法

针对H.264在网络传输中丢包造成整帧丢失的问题,提出了一种基于残差分布的H.264自适应整帧恢复算法。首先对参考帧的残差信息进行分析,对于平坦区域或刚性运动区域,采用传统的运动矢量复制法,而对运动复杂区域或产生形变等区域进行基于像素的运动矢量重新估计,再以光流法进行恢复。实验结果表明,该算法在主观视觉质量和客观峰值信噪比(PSNR)上都优于传统方法。

基于不同残差分布的黄金波动率模型实证研究

基于1988-01-02至2015-10-31每周伦敦现货黄金价格数据,按照条件异方差模型的建模步骤,对黄金收益率序列分别建立了残差服从标准正态分布、标准化学生t分布和广义误差分布的GARCH模型,并选取3个损失函数(均方根误差、平均绝对误差和泰勒不等系数)来检验模型预测效果的优劣.分析得出,对于伦敦黄金收益率序列,建立残差服从标准化学生t分布的GARCH模型,其样本内拟合效果和样本外预测精度都比较好.

基于残差分布度量的M矮星细分类研究

恒星光谱分类是天文数据处理中一项非常重要的工作,主要对海量光谱巡天数据按照其物理性质进行分类。利用残差分布度量的方法对LAMOST巡天中观测到的M矮星光谱进行细分类研究。残差分布度量是一种光谱间的距离度量方法,计算光谱之间的距离时,先将两条光谱进行归一化处理,之后计算对应波长采样点处的残差,最终以残差分布的标准差作为光谱之间的距离。使用LAMOST DR2中释放的M矮星光谱进行细分类实验。实验结果表明,残差分布度量方法能比较准确地对M矮星光谱数据进行细分类。还研究了信噪比、离群点以及残差标准化系数等因素对分类结果的影响。

基于残差分布定权的M估计球形点云拟合方法

针对传统最小二乘法拟合球形目标抗差能力弱的问题,提出了基于统计滤波的M估计球形目标点云拟合方法。首先引入统计滤波剔除空间分布稀疏且不均匀的噪声点,结合最小二乘算法建立M估计球形目标拟合模型;然后根据球形目标扫描点云及其误差分布特征,设计了与待求参数相互依赖的权函数,提高剔除目标点云中系统性误差和粗差能力。最后结合等距离间隔条件下扫描球形目标实验数据,分别采用本文方法、最小中值方差一致性估计算法(Least Median of Squares,LMedS)以及最小二乘算法进行拟合处理与结果分析。结果表明,提出的基于残差分布定权的M估计球形目标点云拟合方法得到的球形目标误差较LMedS算法减小21.1%,较最小二乘拟合算法减小48.1%,本文方法具有更好的抗差能力。

基于残差分布式压缩感知的视频软组播研究

提出了一种基于压缩感知理论的新型无线视频传输方案残差分布式压缩感知组播(RDCScast).在编码端,我们提出运用残差压缩感知技术来表示非参考帧,然后把参考帧的原始观测值和非参考帧的残差观测值一起打包进行传输,最主要的是我们提出了对每一个包里面的残差观测值和原始观测值进行最佳能量分配方案。在解码端,不同信道特性的接收者能够获得相应数量的包,最后运用运动估计重建视频帧。实验结果表明对于无线视频组播,RDCS-cast方法比现有的Softcast和DCS-cast方法更有效且保持了低复杂度的编码。

基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法

提出一种基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法,利用伪随机码对残差视频帧的像素进行置乱处理,将信源图像与其边信息图像之间的差别均匀化,实现帧级别上的码率估计,即每一帧用同一码率发送.如果收端译码失败,利用提出的一种量化序号估计算法能显著提高译码成功率,解决码率低估问题.同时发端视频残差帧的特性能近似表示收发两端信号之间的相关性,因此,发端无需产生一个预测的边信息.仿真结果表明,该算法发端复杂度低、译码成功率高、系统延迟小、率失真性能良好.

关于空间回归模型残差项分布未知的研究

文章分析了剖面似然方法,在残差项分布未知的条件下研究了空间回归模型的回归系数的估计问题,并在模拟实验中与二阶段最小二乘方法做比较,得出剖面似然方法所得到的参数估计更加稳健的结论。

含有不等式约束的回归问题的残差分析

在回归分析的发展进程中,残差分析发挥了非常重要的作用.正如在无约束回归问题中一样,残差分析对于含有不等式约束的回归问题也同样非常重要.本文将推导出残差的分布,包括普通残差和学生化残差.从而可见普通残差是服从逐片正态分布的.

采用Design-Expert设计进行优化Falcon分选试验

采用Design-Expert6.0软件对Falcon离心重力分选脱硫试验进行了方案设计和试验结果分析;讨论了脱硫试验效果的评价方法,给出了综合脱硫效率与试验影响因素之间的定量关系模型,给出了综合脱硫效率的残差分布以及不同操作变量之间的综合脱硫效率等值线和三维关系;利用Design-Expert6.0对Falcon分选试验条件进行了优化,获得了最佳综合脱硫效率的操作指标.

基于马尔科夫机制转换模型的人民币汇率动态特征研究

基于Markov机制转换模型研究了人民币兑美元、日元、欧元以及英镑汇率的动态特征,并进行了对比分析。研究结果表明:Markov机制转换模型在残差项t分布假定下能很好地拟合人民币兑美元、欧元以及日元汇率行为,但在残差项正态分布假定下能更好地拟合人民币兑英镑汇率数据的动态行为。人民币兑各货币汇率动态特征各不相同,汇率波动程度与状态持续期密切相关。由此可知,持续期较长或较短对应的波动程度较高,而持续期长度处于中等水平则对应的波动程度较低。

GARCH(1,1)模型参数的多变点检验

研究广义自回归条件异方差(GARCH)模型的多变点检验问题.基于残量累积和(RCUSUM)构造拟似然比检验统计量,对GARCH(1,1)模型中变点的个数和位置都未知的多变点进行检验.在上述过程中同时得到变点个数与位置的估计,并且证明了变点个数估计的一致性.数值模拟表明文中的方法是有效的.

地磁台基线值分析

本文通过对1989年全国地磁台基线值的分析,表明影响基线值的因素包括绝对观测和相对记录两个方面。除了通常考虑的磁变仪的温度和滑动影响外,还必须考虑这两个因素相互作用造成的影响。分析还表明,质子旋进式磁力仪受温度影响造成的测量误差也是引起基线值变化的不可忽视的因素之一。改进观测条件,提高观测技术才能提高资料质量。

MSDP单纯型和HYP2000定位方法对比分析

采用MSDP单纯型方法和HYP2000定位方法,对宁夏地区2008—2010年发生的232次M_L≥2.0地震和83个爆破资料,从地震震中、震源深度、残差分布3方面进行对比分析。结果显示,采用HYP2000定位方法,震源距断裂带更近,小震群更为集中;震源深度的分布更为符合实际;残差分布明显小于MSDP单纯型定位法。由此建议,近震定位首选HYP2000定位方法。

经济增长对保险业发展的影响

保险业是国民经济中增长最快的行业之一，而经济的增长又作为保险业发展的主要影响因素，因此分析经济发展和保险业之间的联系具有重要意义。本文就两者关系建立了一元回归模型。并用GDP代表经济的发展水平，保费收入代表保险业的发展情况，最后给出以GDP为自变量，保费收入为因变量的函数关系。

进动不规则性对SS433短周期现象的影响

本文在文献［１］的基础上考虑进动不规则性，采用改进的阻尼正弦模型来计算ＳＳ４３３短周期变化的振幅、周期和多普勒频移残差分布轮廓的理论曲线，并将此曲线和残差分布轮廓作方差分析进行比较．结果表明：（１）在进动不规则性情形下，短周期变化的周期没有变化，振幅有微小变化；（２）理论曲线和残差分布轮廓吻合较好，这说明残差分布轮廓与进动不规则性有关；（３）短周期现象中的拍仍然存在，只不过受到不同程度的畸变影响.

干形曲线动态参数模型研究

研究了干形曲线动态参数建模方法，提出了标准相对干形曲线一般结构式。以杉木为例，建立了以树高、胸径、相对高为自变量的标准相对干形曲线模型。模型结构简单，参数少可依据样本资料所反映的客观规律作出解释，模型估测精度显著提高。

微地震资料贝叶斯理论差分进化反演方法

微地震监测难以拾取准确初至,为了提高反演定位精度和减小多解性,研究了微地震贝叶斯差分进化反演方法.从分析讨论理论模型反演残差及其协方差分布特征出发,结合对比不加噪音和加入不同程度的噪音后残差协方差极小点位置移动、分布梯度变化特征,提出了先验信息解估计方法.针对后验估计中,由于难以获得先验信息解的方差估计致使无法计算加权系数问题,通过分析残差变化特征和解的变化关系,研究了利用残差求取加权系数的方法.为了加快寻优速度,讨论了差分进化反演方法,在变异操作方面使用差分策略,即利用种群中个体间的差分向量对个体进行扰动,实现个体变异,充分有效利用群体分布特性,提高算法的搜索能力,避免遗传算法中变异方式的不足.通过理论模型测试本方法的反演效果,并且和搜索方法反结果进行比较.测试结果证明本反演方法,对于不同程度初至干扰,反演结果向准确解逼近程度比搜索方法要好得多,实际资料的反演结果也好于搜索方法.

回归诊断在梅雨期大到暴雨预报中的应用

应用回归诊断方法分析发现 ,梅汛期大到暴雨回归预报模型的残差分布存在着不对称现象 ,这种不对称现象是由高杠杆点所引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性 ,导致了回归系数LS估计的误差 ,从而又引起暴雨预报的误差。针对这些问题提出了大到暴雨的回归诊断预报模型。实例计算说明 ,回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出 ,梅汛期大到暴雨回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成 ,而是由模型的数学特点所决定 ,因此大到暴雨的回归诊断预报模型具有普遍意义。大量的试验和多年的业务应用表明 ,回归诊断对提高大到暴雨预报准确率具有明显的效果。