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A Multiplicative Seasonal ARIMA/GARCH Model in EVN Traffic Prediction 被引量:2
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作者 Quang Thanh Tran Zhihua Ma +2 位作者 Hengchao Li Li Hao Quang Khai Trinh 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2015年第4期43-49,共7页
This paper highlights the statistical procedure used in developing models that have the ability of capturing and forecasting the traffic of mobile communication network operating in Vietnam. To build such models, we f... This paper highlights the statistical procedure used in developing models that have the ability of capturing and forecasting the traffic of mobile communication network operating in Vietnam. To build such models, we follow Box-Jenkins method to construct a multiplicative seasonal ARIMA model to represent the mean component using the past values of traffic, then incorporate a GARCH model to represent its volatility. The traffic is collected from EVN Telecom mobile communication network. Diagnostic tests and examination of forecast accuracy measures indicate that the multiplicative seasonal ARIMA/GARCH model, i.e. ARIMA (1, 0, 1) × (0, 1, 1)24/GARCH (1, 1) shows a good estimation when dealing with volatility clustering in the data series. This model can be considered to be a flexible model to capture well the characteristics of EVN traffic series and give reasonable forecasting results. Moreover, in such situations that the volatility is not necessary to be taken into account, i.e. short-term prediction, the multiplicative seasonal ARIMA/GARCH model still acts well with the GARCH parameters adjusted to GARCH (0, 0). 展开更多
关键词 TRAFFIC Prediction arima garch MULTIPLICATIVE SEASONAL arima/garch EVIEWS
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基于小波分解和ARIMA-GARCH-GRU组合模型的制造业PMI预测
2
作者 陆文星 任环宇 +1 位作者 梁昌勇 李克卿 《工业工程》 2024年第1期86-95,127,共11页
制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过... 制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换,由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据,门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据,将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性,选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明,与其他常见模型对比,本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.00329、0.004162、0.65%。 展开更多
关键词 采购经理人指数(PMI) 小波分解 整合移动平均自回归模型(arima) 广义的自回归条件异方差模型(garch) 门控循环单元(GRU)
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基于ARIMA-GARCH模型的人民币汇率波动研究 被引量:1
3
作者 王艺柳 《中国商论》 2024年第11期9-12,共4页
人民币正式加入SDR以来,人民币汇率的波动日益复杂,而汇率变动特征的识别是预测人民币汇率的关键环节。为提取出人民币汇率波动的特征规律,本文选择对2016年10月10日—2020年10月10日的人民币兑美元日序列建立模型并预测。同时,本文为评... 人民币正式加入SDR以来,人民币汇率的波动日益复杂,而汇率变动特征的识别是预测人民币汇率的关键环节。为提取出人民币汇率波动的特征规律,本文选择对2016年10月10日—2020年10月10日的人民币兑美元日序列建立模型并预测。同时,本文为评价ARIMA-GARCH组合模型的预测效果,将其与ARIMA模型预测结果相互对比。结果显示,ARIMA-GARCH模型不仅可以提取出人民币汇率波动的规律性,还可以改良ARIMA模型的预测精度,预测精度最高,在短期内能够得到较好的预测值。 展开更多
关键词 人民币汇率 arima模型 garch模型 预测精度 SDR
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基于ARIMA乘积季节模型的襄阳市公交客流量分析
4
作者 王思悦 梁霄 《计算机应用文摘》 2025年第1期190-192,共3页
文章对襄阳市的公交客流量分析问题进行了研究,通过数据挖掘进行建模,旨在实现多维度的客流规律分析。其中,首先以襄阳市“名人城市酒店”公交站点为客流量调查数据源,通过数据预处理来确保襄阳市公交客流量数据的质量和适用性,以此为... 文章对襄阳市的公交客流量分析问题进行了研究,通过数据挖掘进行建模,旨在实现多维度的客流规律分析。其中,首先以襄阳市“名人城市酒店”公交站点为客流量调查数据源,通过数据预处理来确保襄阳市公交客流量数据的质量和适用性,以此为基础来建立时间序列模型;其次从线网枢纽站客流变化规律出发,借助ARIMA乘积季节模型进行平稳性处理、识别、诊断和检验,从而获取较为准确的客流预测结果。 展开更多
关键词 客流规律 arima乘积季节模型 客流量管理
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基于FARIMA-GARCH模型的网络业务预测算法 被引量:7
5
作者 杨双懋 郭伟 唐伟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期23-31,共9页
针对网络流量的波动性与自相似特性为其精确预测提出的挑战,提出了一种基于FARIMA-GARCH模型的预测算法。该算法首先利用分段双向CUSUM检测算法对流量序列的均值进行有效检测,并在此基础上将序列零均值化;然后采用限定搜索法对分数差分... 针对网络流量的波动性与自相似特性为其精确预测提出的挑战,提出了一种基于FARIMA-GARCH模型的预测算法。该算法首先利用分段双向CUSUM检测算法对流量序列的均值进行有效检测,并在此基础上将序列零均值化;然后采用限定搜索法对分数差分阶数进行精确估计;在获得模型参数后,使用FARIMA-GARCH模型对网络流量进行预测。仿真实验表明,限定搜索法能够获得比传统算法更高的估计精度。随后采用真实网络流量验证了预测算法的性能,在保持与FARIMA预测算法等价的时间复杂度下,其均方根和相对均方根误差与RBF神经网络预测算法相当,而高于FARIMA预测算法。同时,预测算法对突发流量的跟踪和预测性能明显优于对比算法,且有更好的区间估计性能。 展开更多
关键词 Farima garch CUSUM 流量预测
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基于ARIMA与GARCH模型的国际油价预测比较分析 被引量:7
6
作者 胡爱梅 王书平 《经济研究导刊》 2012年第26期196-199,共4页
在分析影响油价波动因素的基础上,利用1986年1月至2010年12月的WTI国际原油价格月度数据,分别建立ARIMA和GARCH模型对油价进行预测。并通过对2011年1月至2012年4月WTI原油价格进行外推预测,检验模型的预测效果。比较分析发现,在短期预测... 在分析影响油价波动因素的基础上,利用1986年1月至2010年12月的WTI国际原油价格月度数据,分别建立ARIMA和GARCH模型对油价进行预测。并通过对2011年1月至2012年4月WTI原油价格进行外推预测,检验模型的预测效果。比较分析发现,在短期预测中,ARIMA和GARCH模型对油价的预测均比较准确,但当油价由于受到重大事件的影响而有较大波动时,模型的预测精度下降;在长期预测中,GARCH模型的预测效果优于ARIMA模型;整体来看,GARCH模型预测的精度高于ARIMA模型。因此,在国际油价预测中,用GARCH模型是比较合适的。 展开更多
关键词 油价预测 arima模型 garch模型 比较分析
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ARIMA-GARCH随机收益鞅过程下幂型交换期权定价 被引量:2
7
作者 郑晓阳 仲崇雨 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期389-394,共6页
为了更好地体现现实的股价中漂移率和波动率对其资产价格的影响,利用随机微分方程和其解中都含有的漂移率和波动率,在传统的资产定价中加入漂移率和波动率的鞅表示算法,利用测度变换确定资产价格.最终在经典的ARI-MA和GARCH过程基础上... 为了更好地体现现实的股价中漂移率和波动率对其资产价格的影响,利用随机微分方程和其解中都含有的漂移率和波动率,在传统的资产定价中加入漂移率和波动率的鞅表示算法,利用测度变换确定资产价格.最终在经典的ARI-MA和GARCH过程基础上联合建立了一个反映股价非线性特点的随机过程ARIMA-GARCH过程,对奇异期权定价提高精度,通过过去信息对具有线性幂型交换期权进行高精度定价. 展开更多
关键词 漂移率 波动率 arima-garch过程 幂型交换期权 鞅过程
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加入SDR后人民币汇率波动规律研究——基于ARIMA-GARCH模型的实证分析 被引量:16
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作者 孙少岩 孙文轩 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2019年第2期42-47,共6页
自人民币加入国际货币基金组织特别提款权(SDR)货币篮子以来,汇率波动日趋复杂。为了对汇率时间序列的波动特征进行分析,选取了人民币正式加入SDR后2016年10月10日到2018年3月16日共353日的美元兑人民币汇率中间价作为分析数据,应用ARIM... 自人民币加入国际货币基金组织特别提款权(SDR)货币篮子以来,汇率波动日趋复杂。为了对汇率时间序列的波动特征进行分析,选取了人民币正式加入SDR后2016年10月10日到2018年3月16日共353日的美元兑人民币汇率中间价作为分析数据,应用ARIMA-GARCH复合模型进行了实证检验。结果表明,我国外汇市场的中间价波动存在ARCH效应,且复合模型能够较好地拟合入篮后人民币汇率的波动规律。根据分析结果,对人民币汇率的短期波动走势进行了合理预测。并且,结合预测结果与时事分析,对我国汇率双向波动的有序调控以及汇率风险的有效规避提出了相应的政策建议。稳定市场的汇率预期,外汇交易市场的成熟化建设,引导外资打造完整产业链,对资本流动监管的逆周期调节均有利于人民币汇率的稳定运行。 展开更多
关键词 特别提款权 人民币汇率 arima-garch模型
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基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究 被引量:4
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作者 聂淑媛 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第4期39-44,共6页
以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR(2)-GARCH(1,1)模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型... 以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR(2)-GARCH(1,1)模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型的波动聚集性,X-12季节调整方法和异方差模型显著有效,拟合相对误差不超过0.4%.对房价的短期预测表明,近期内房价仍保持3%~5%的增长态势,且外部因素对房价的影响程度远远大于房价自身的波动冲击力. 展开更多
关键词 房价 X-12-arima模型 AR-garch模型 季节调整
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ARIMA-GARCH和抛物线模型相结合的网络流量动态预测 被引量:1
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作者 熊文真 周娟 李红娟 《宜宾学院学报》 2017年第6期36-39,共4页
提出一种基于ARIMA-GARCH和抛物线模型相结合的网络流量动态预测方法,既发挥ARIMA-GARCH模型处理和预测网络流量内部短期变化特征的能力,又融合了抛物线模型捕捉网络长期动态变化特征的性能,即构成AGP组合模型.仿真实例表明,AGP组合模... 提出一种基于ARIMA-GARCH和抛物线模型相结合的网络流量动态预测方法,既发挥ARIMA-GARCH模型处理和预测网络流量内部短期变化特征的能力,又融合了抛物线模型捕捉网络长期动态变化特征的性能,即构成AGP组合模型.仿真实例表明,AGP组合模型能够很好地预测网络流量的动态变化规律,在网络服务控制方面有广泛应用前景. 展开更多
关键词 网络流量 arima garch 抛物线模型 动态预测
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人民币汇率预测及方法选择--基于ARIMA与GARCH模型 被引量:22
11
作者 刘姝伶 温涛 葛军 《技术经济与管理研究》 2008年第4期91-93,共3页
自2005年7月人民币汇率改革以来,人民币持续升值,已影响到经济生活的各个方面,正确分析与预测汇价及其波动对各经济主体金融政策与投融资决策的制定有着十分重要的意义。本文选取国内外学者较为认同的ARIMA和GARCH模型对人民币美元汇率... 自2005年7月人民币汇率改革以来,人民币持续升值,已影响到经济生活的各个方面,正确分析与预测汇价及其波动对各经济主体金融政策与投融资决策的制定有着十分重要的意义。本文选取国内外学者较为认同的ARIMA和GARCH模型对人民币美元汇率建模,并对其预测误差进行分析,结果表明在对人民币兑美元中间价的预测中,GARCH模型预测相对ARIMA模型更优。 展开更多
关键词 汇率预测 arima模型 garch模型
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基于ARIMA模型和GARCH模型的美元指数波动性分析 被引量:2
12
作者 王未卿 吕亚 《财会月刊(中)》 2012年第10期59-61,共3页
美元指数在金融危机前后出现了耐人寻味的变化,其波动影响着国际经济、政治格局。本文运用自回归单整移动平均时间序列(ARIMA模型)和广义自回归条件异方差时间序列(GARCH模型)的方法分析美元指数,采集大量历史样本数据,对其波动特性进... 美元指数在金融危机前后出现了耐人寻味的变化,其波动影响着国际经济、政治格局。本文运用自回归单整移动平均时间序列(ARIMA模型)和广义自回归条件异方差时间序列(GARCH模型)的方法分析美元指数,采集大量历史样本数据,对其波动特性进行实证研究。运用ARIMA模型对未来短期美元指数走向进行预测,表明美元指数的波动有一定的规律。同时,对美元指数建立用于描述大量金融时间序列的GARCH(1,1)模型,通过模型的定阶、检验、预测发现GARCH模型有较好的预测较长期整体走势的能力。 展开更多
关键词 美元指数 时间序列 arima模型 garch模型
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上海证券市场回报率分析——基于ARIMA模型和GARCH模型(英文) 被引量:1
13
作者 赵梅春 《数学理论与应用》 2008年第2期1-4,共4页
本文分析中国上海证券市场回报率。分别通过ARIMA模型和GARCH模型,发现若用ARIMA模型分析和建立时间序列模型,一次自回归项是不够的,需要高次项,在大多数情形,若运用GARCH模型,则GARCH(1,1)就能够很好的拟合数据。
关键词 证券市场回报率 arima模型 garch模型 上海
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基于季节分解和SARIMA-GARCH模型的铁路月度客运量预测方法 被引量:24
14
作者 钱名军 李引珍 阿茹娜 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期25-34,共10页
首先,根据铁路月度客运量时序图呈现的趋势性、周期性和随机波动性,运用季节分解法将其分解为趋势循环分量、季节因子分量和不规则分量,直观量化地表征出所蕴含的特征信息。接着,引入季节时间序列模型(SARIMA)对平稳化和单整检验后的月... 首先,根据铁路月度客运量时序图呈现的趋势性、周期性和随机波动性,运用季节分解法将其分解为趋势循环分量、季节因子分量和不规则分量,直观量化地表征出所蕴含的特征信息。接着,引入季节时间序列模型(SARIMA)对平稳化和单整检验后的月度客运量序列的趋势性和季节性进行建模,通过季节差分序列的相关图筛选确定出最佳模型阶数,得到SARIMA基础预测模型。然后,为提高模型对波动性的刻画精度,消除异方差影响,再对基础模型的回归残差进行ARCH检验,构建出广义自回归条件异方差(GARCH)模型,并检验所建SARIMA-GARCH融合模型的稳定性。最后,将融合模型与常规SARIMA、ARIMA和NAR动态神经网络模型的短期预测值进行精度对比验证,并对其中长期预测性能做测试分析。结果表明,SARIMA-GARCH模型短期预测性能优于SARIMA、ARIMA和NAR动态神经网络模型。 展开更多
关键词 铁路运输 月度客运量预测 Sarima-garch模型 季节性时间序列 异方差
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基于ARIMA-GARCH模型的生育率随机预测 被引量:2
15
作者 封铁英 罗天恒 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第24期21-24,共4页
文章针对传统确定性预测方法的局限性,提出了一种基于随机理论和时间序列分析的生育率随机预测ARIMA-GARCH建模与仿真方法,通过模拟时间序列随机波动特征来估计生育率的未来值和预测区间。以中国总和生育率为例,应用ARIMA-GARCH模型对... 文章针对传统确定性预测方法的局限性,提出了一种基于随机理论和时间序列分析的生育率随机预测ARIMA-GARCH建模与仿真方法,通过模拟时间序列随机波动特征来估计生育率的未来值和预测区间。以中国总和生育率为例,应用ARIMA-GARCH模型对生育率序列随机过程进行预测,分析残差项之间的自相关性和异方差效应,以避免单一模型拟合导致的重要细节信息损失。提出了应对中国长期持续低生育率的相关对策建议,以期为生育政策的调整和完善提供决策依据和实践参考。 展开更多
关键词 自回归求和移动平均(arima)模型 广义自回归条件异方差(garch)模型 生育率 随机预测
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基于ARIMA-GARCH模型的黄金价格走势研究 被引量:8
16
作者 罗祯 《中国外资》 2013年第6期31-32,共2页
研究黄金价格走势具有重要的意义,本文以1971年1月至2012年12月的伦敦黄金交易市场下午定盘价格为基础,利用时间序列的相关理论,建立了ARIMA-GARCH模型,对黄金价格走势进行拟合实证。并进行了样本外区间预测检验,检验结果表明该模型可... 研究黄金价格走势具有重要的意义,本文以1971年1月至2012年12月的伦敦黄金交易市场下午定盘价格为基础,利用时间序列的相关理论,建立了ARIMA-GARCH模型,对黄金价格走势进行拟合实证。并进行了样本外区间预测检验,检验结果表明该模型可以较好的刻画黄金价格的动态走势,为更好的进行黄金价格预测,为政府决策和投资者理财提供参考。 展开更多
关键词 黄金价格 时间序列 arima garch
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基于Levy-GARCH模型的股票市场尾部风险度量研究 被引量:2
17
作者 朱福敏 宋佳音 刘仪榕 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第1期47-60,共14页
防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作,描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响,本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进... 防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作,描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响,本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进行实证分析,计算噪声服从跳跃过程时的VaR和CVaR值,结合快速傅里叶变换数值计算和回溯测试进行检验。研究结果表明:在中国股市中,非高斯性和非对称性是不可忽视的重要特征,跳跃行为在收益率拟合、预测和风险度量方面有重要影响;在尾部风险度量上,带跳跃的非仿射结构条件方差模型表现稳定地优于仿射结构模型,而且有限跳跃过程模型的综合表现优于带无限活动率跳跃过程的模型。总的来说,非对称、非高斯、非仿射的Levy-GARCH模型在收益率拟合与尾部风险测度上表现更好,而且有限跳跃形态可以更准确地解释中国股票市场的尾部风险。 展开更多
关键词 市场尾部风险 VAR Levy-garch 模型 有限跳跃 非对称 garch
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基于ARIMA和EGARCH模型的中国入境旅游收汇预测分析 被引量:3
18
作者 尚林 秦伟良 《统计教育》 2007年第4期46-48,共3页
本文采用ARIMA模型和EGARCH模型,利用SAS软件对2001年1月到2005年8月中国入境旅游收汇数据进行分析,并作了拟合预测比较,目的是选择具有较好拟合效果的模型。
关键词 旅游收汇 arima模型 Egarch模型
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基于HP滤波与ARIMA-GARCH模型的柱塞泵泄漏量预测 被引量:4
19
作者 陈乐 高文科 +1 位作者 冀宏 张磊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期61-67,共7页
柱塞泵关键摩擦副磨损造成的泄漏增大是其性能退化的主要原因,预测泄漏量的变化趋势有助于定量分析柱塞泵性能退化过程。该研究使用HP(Hodrick-Proscott)滤波对柱塞泵泄漏量进行分解,结合滤波后得到的趋势数据具有非线性及方差异性的特... 柱塞泵关键摩擦副磨损造成的泄漏增大是其性能退化的主要原因,预测泄漏量的变化趋势有助于定量分析柱塞泵性能退化过程。该研究使用HP(Hodrick-Proscott)滤波对柱塞泵泄漏量进行分解,结合滤波后得到的趋势数据具有非线性及方差异性的特征,基于时间序列方法建立HP-ARIMA-GARCH(HP-Auto Regressive Integrated Moving Average-Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic)模型预测柱塞泵泄漏量变化。通过不同时段泄漏量预测结果比较可知,根据HP滤波分解后得到的趋势数据序列建立的HP-ARIMA-GARCH模型较传统时间序列模型预测结果的平均相对误差最高可减小5.42个百分点,能够实现对泄漏量的有效预测。研究结论可为柱塞泵性能退化的定量预测提供理论参考。 展开更多
关键词 柱塞泵 模型 泄漏量预测 HP滤波 arima-garch 性能退化
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Time-varying confidence interval forecasting of travel time for urban arterials using ARIMA-GARCH model 被引量:6
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作者 崔青华 夏井新 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2014年第3期358-362,共5页
To improve the forecasting reliability of travel time, the time-varying confidence interval of travel time on arterials is forecasted using an autoregressive integrated moving average and generalized autoregressive co... To improve the forecasting reliability of travel time, the time-varying confidence interval of travel time on arterials is forecasted using an autoregressive integrated moving average and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (ARIMA-GARCH) model. In which, the ARIMA model is used as the mean equation of the GARCH model to model the travel time levels and the GARCH model is used to model the conditional variances of travel time. The proposed method is validated and evaluated using actual traffic flow data collected from the traffic monitoring system of Kunshan city. The evaluation results show that, compared with the conventional ARIMA model, the proposed model cannot significantly improve the forecasting performance of travel time levels but has advantage in travel time volatility forecasting. The proposed model can well capture the travel time heteroskedasticity and forecast the time-varying confidence intervals of travel time which can better reflect the volatility of observed travel times than the fixed confidence interval provided by the ARIMA model. 展开更多
关键词 confidence interval forecasting travel time autoregressive integrated moving average and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity arima-garch conditional variance reliability
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