分位数因子增广的分位数自回归分布滞后模型构建

因子增广回归是利用高维数据对宏观经济进行预测的重要方法。然而,均值回归框架下的因子模型和回归模型在面对异常值或厚尾分布时结果不够稳健。为此,文章在分位数回归框架下构建分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型,该模型通过构建分位数因子模型对高维数据进行降维,提取不同分位点的公共因子;进一步,利用提取出的公共因子和响应变量的滞后项构建分位数自回归分布滞后模型。数值模拟结果表明,在数据出现异常值或厚尾分布的情境下,分位数因子分析估计的均值因子和非均值因子更稳健,分位数因子增广回归的预测性能优于因子增广回归的预测性能,且分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型的预测性能优于基准模型。

基于自回归分布滞后模型的高炉铁水硅含量的预报

高炉冶炼过程中,铁水硅含量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,其预测和控制对高炉的稳定顺行有重要意义.基于包钢6号高炉的生产数据,建立差分时间序列的自回归分布滞后模型对高炉铁水硅含量进行预测.结果表明:在炉况波动较小的情况下,该模型的预测命中率能达到87.5%,对实际的生产操作过程有一定的指导意义.

自回归分布滞后模型在数控机床热误差建模中的应用

对多元线性回归模型、回归与残差AR叠合模型和自回归分布滞后模型3种热误差建模方法进行了介绍与比对分析。多元线性回归模型方法简单快捷，但因热误差呈非线性且具有互交作用，较难获得精确热误差数学模型。后两个模型均属时间序列分析方法，其优点是能够比较精确地建立热误差数学模型，两者的区别是叠合模型把参数估计分成两部分，而自回归分布滞后模型是统一估计参数，因此叠合模型的精度要低于自回归分布滞后模型精度，并通过实例验证，自回归分布滞后模型在精密数控机床热误差建模中具有较好的建模精度。

中国人口预测的自回归分布滞后模型研究

本研究以自回归分布滞后模型为基础,以人口年增长量作为被解释变量,人口年增长量的滞后值、人口年出生率和人口年死亡率的滞后值作为解释变量,分别设计了两类4个模型,并以1952-2002年人口序列数据为基础,采用一般回归法、后退法和逐步回归法三种方法对所设计的模型进行估计,得到可作为人口预测的168个模型。然后,从中筛选出较优的包含人口年增长量滞后值的中国人口自回归分布滞后预测模型和不包含人口年增长量滞后值的中国人口预测模型。

基于自回归分布滞后模型的我国财产险保费增长实证研究

通过建立财产险保费增长的自回归分布滞后模型,使用Engle-Granger两步法对1980—2010年我国产险保费增长进行实证研究。研究结果表明,我国财产险保费与GDP之间存在着协整关系,自回归分布滞后模型比经典回归模型具有更好的拟合效果和预测能力。

电商消费影响商贸流通效率的实证分析——基于自回归分布滞后模型检验

本文基于1995-2015年省级面板数据,构建超效率DEA模型进行全国及分地区的商贸流通效率测算,并结合自回归分布滞后模型对电商消费影响商贸流通效率的效果进行实证分析。研究发现,商贸流通效率存在较大的区域性差异,总体上自东向西呈现阶梯递减现象;电商消费对商贸流通效率的长期和短期影响系数上,东部沿海和东北地区存在明显的改善效果,西部地区受市场资本存量、配套交通设施等影响在短期和长期内的改善效果有限;东北地区良好的居民储蓄和消费结构在电商经济的刺激下得到了有效释放,短期的改善效果最优。最后,本文从加强区域间的商贸流通交流和加大对电商经济的扶持力度等方面提出了促进电商消费改善商贸流通效率的对策。

货币政策对区域消费影响的差异性——基于动态自回归分布滞后模型

基于经典的宏观经济理论,建立一个包含收入、消费、货币供给和货币需求等经济变量在内的动态自回归分布滞后计量(ADL)模型,然后利用1993—2013年我国东、中、西部地区的面板数据实证分析货币政策对于区域消费影响的差异性,得出我国货币政策具有明显时滞性的结论,并且东、中、西部地区消费支出在面对货币政策冲击时的反应时期和方向具有显著差异。

中国货币供应量(M2)与居民消费价格指数(CPI)的实证分析——基于自回归分布滞后模型

本文利用Eviews8.0计量分析软件,采用自回归分布滞后模型,初步考察2006~2016十年间的货币供应量M2与居民消费价格指数CPI之间的联系。结果表明,货币供应量变化(d M2)对物价水平(CPI)的影响具有明显的滞后性特点,其滞后期大约为1个月,并且其滞后期影响大约维持4个月左右,其影响力度呈现先递增后递减,滞后结构具有倒U型特征。同时还发现当期CPI还与滞后期CPI之间存在着线性关系。因此,我们应当继续加强货币供应量M2和CPI的调控机制,促进宏观经济的平稳增长。

一类部分和分解非对称自回归分布滞后模型的边界检验

部分和分解形成的非对称性机制表明了经济变量的正向变化不同于负向变化,文章利用部分和分解构造的自回归分布滞后模型,不仅可以处理时间序列的内生性与误差的序列相关问题,还可以通过边界检验方法,分析非对称机制与非平稳性的联合问题。中美两国利率数据分析表明该模型应用的灵活性与可行性,并得到了美国利率传导的短期动态非对称性的结论。

基于自回归分布滞后模型的地面沉降预测

地面沉降与地下水水位变化不同步,且地面下沉受自身影响较大,建立滞后作用下地面沉降预测模型,以某地区地面沉降为例进行模拟试验,并探讨模型拟合效果与预测精度。结果表明,自回归分布滞后模型的拟合效果较好,预测精度较高,可以用到地面沉降量计算中。

城市供水规划的自回归分布滞后模型研究

通过对广州市年用水量的分析,考虑时间、区内生产总值、人口、对用水量的影响,运用并建立自回归分布滞后预测模型,对规划用水量进行预测,实例分析说明自回归分布滞后模型预测城市用水量是可行的,具有很高的精度。

基于自回归分布滞后(ARDL)模型的中国海洋科技创新与海洋产业结构转型升级、海洋经济发展协整分析

基于2004—2018年我国31个省份海洋相关数据,运用自回归分布滞后(ARDL)-误差修正(ECM)模型,分析海洋科技创新与海洋经济发展、海洋产业结构转型升级之间的长期均衡与短期动态关系,并结合格兰杰因果关系检验进行探讨。结果表明:海洋科技创新投入和产出的增加能够带来海洋生产总值的增加,海洋产业结构优化对海洋经济发展有正向推动作用,海洋经济发展也是海洋科技创新、海洋产业结构优化的格兰杰原因;而相比海洋科技创新投入,当前海洋科技创新产出对海洋产业结构转型升级以及海洋经济发展的作用相对较小。据此,提出贯彻海洋创新驱动发展战略、顶层设计结合市场资源配置、推进海洋科技创新对外开放进程、加快科技成果转化的同时兼顾海洋生态文明建设等政策建议。

存在自相关时检验和估计方法的改进——基于自回归分布滞后模型的自相关检验和参数估计

存在自相关时的自相关检验和参数估计是基础计量经济学的一个重要内容,并且存在自相关时的原模型已转化为自回归分布滞后模型。讨论存在自相关时的自相关检验和参数估计问题,提出了一种基于自回归分布滞后模型的自相关检验法,并同时给出了相应的参数估计。

FDI对我国产业结构优化升级的影响--基于自回归分布滞后模型的实证研究

基于2005~2014年三大产业相关数据,通过建立自回归分布滞后模型,对外商直接投资(FDI)和产业结构升级之间的关系进行分析.结果表明:FDI规模的扩大降低了第一产业产值比重,有利于第二产业和第三产业产值比重的上升,FDI对第三产业的正向促进作用要大于对第二产业的促进作用.从长期来看,FDI规模对三大产业产值比重变动影响程度较小.说明FDI对我国产业结构升级具有一定的推动作用,但效果不佳.

基于抽水和荷载综合作用的沉降自回归分布滞后模型

文章研究了抽取地下水和建筑荷载引起的地面沉降问题,引入自回归分布滞后模型,建立考虑抽水和荷载综合作用的沉降自回归分布滞后模型,模拟沉降的滞后机制,并以实际案例进行了具体数据的分析探究,获得研究结论,为相关研究人员提供参考依据。

航空发动机燃烧室声载荷自激励门限自回归仿真模型

采用自激励门限自回归分析方法,利用航空发动机环形燃烧室测试数据,得到燃烧室噪声声压时间信号自激励门限自回归仿真模型SETAR(2;1;15,14),并与控后非门限的自回归滑动平均模型ARMA(6,5)进行了比较,仿真结果表明,误差方差明显降低。

重大事件对上海市入境旅游需求的影响——基于ADL模型的分析

本文根据1978～2008年上海市入境旅游接待人次数的统计数据,构建了上海市入境旅游需求的自回归分布滞后模型。通过引入虚拟变量,本文分析了历次重大事件对上海市入境旅游需求的影响。结果发现,2003年SARS主要影响欧洲国家来沪国际旅游需求,对上海市入境旅游的总体需求没有造成显著的负面影响;1979年石油价格危机、1997年亚洲金融风暴与2008年全球金融危机造成的负面影响,存在影响人次数逐次增加,但影响比例逐次下降的趋势。重大事件对各客源国来沪国际旅游需求的影响存在差异,对全国与上海市的影响也不同。本文提出旅游管理部门与业界在决策过程中要重视这些差异与不同。

包含劳动力市场条件的劳资关系模型及实证分析

本文构建了包括城市失业人口和农村剩余劳动力的全社会角度的失业率指标,以工资和劳动生产率作为劳资之间经济利益关系的考察变量,运用自回归分布滞后模型,实证分析了我国特定劳动力市场条件下的第二产业和建筑业工资与劳动生产率之间的关系。发现工资增长促进劳动生产率提高的效应,在建筑业存在比第二产业更显著的揭示了通过提高工资改善劳资关系的经济意义。

基于动态计量经济学模型的短期电价预测

电力市场中的电价受众多因素影响,单变量时间序列法已很难提高短期电价的预测精度。针对该问题,文中运用时间序列模型的动态计量方法来预测短期电价。首先建立电价和电量的一般自回归分布滞后模型;然后对电价和电量的时间序列数据进行预处理;在通过平稳性和协整性检验后,建立误差修正模型,最终由Eviews5.0估计出模型的参数。利用此模型对澳大利亚新南威尔士州电力市场的短期电价进行预测,结果表明此模型具有较高的预测精度。

数控机床热误差补偿高次多阶ADL模型应用分析

综合运用模糊聚类和灰色关联度理论对机床温度监测传感器进行了优选。同时针对现行常用的多元回归模型,采用自回归分布滞后模型(ADL模型)对数控机床热误差进行了建模。在获得较高精度基础上,对ADL模型进行扩展,提出了高次多阶ADL建模技术,并对其建模方法及精度进行了分析比对,实例证明,提出的高次多阶ADL模型在数控机床热误差补偿技术中具有较高的建模精度。