周期视角下半导体行业股价指数波动

半导体股价指数受行业周期影响呈现周期规律,运用向量自回归模型,从宏观和行业层面出发,结合半导体周期和硅周期进行分析。实证研究表明,行业周期和股价指数周期之间存在相关性,半导体行业周期波动是半导体股价指数周期波动的核心影响因素,股价指数周期先于行业周期2~6个月,证实股票市场发挥宏观经济晴雨表功能。从行业周期视角分析股价指数波动的内在规律,对优化投资者的投资策略具有一定的参考价值。

中国原油期货价格波动时段特征分析及预测

关于原油期货价格波动率的预测研究主要集中在国外市场,中国原油期货合约在一个交易日内被分为3个交易时段,这与国外市场有着很大的不同。交易时间分段可能使中国市场上波动率的结构与国外存在差异。通过异质自回归已实现波动率(HAR-RV)模型框架与半秒钟采样频率的高频期货合约交易数据,对价格波动率的结构特征及预测问题进行研究。研究验证了中国市场上预测的时间尺度由日缩小到交易时段尺度的可行性,发现了中国原油期货价格波动率有时段波动的特征,且时段特征的加入显著提高模型的预测性能。此外,研究还发现,预测时间尺度的缩小促进已实现波动序列平稳性的改善,发展了非平稳时序下HAR-RV模型研究问题,波动率的预测结果可为投资者和管理者对中国原油期货市场设计出更为精准的风险管理工具。

基于混合自回归滑动平均潜周期模型的短期电价预测

应用混合自回归滑动平均潜周期模型对短期电价序列进行了预测.对消除了趋势影响的电价序列,经离散傅里叶变换转换为复值潜周期模型,采用一种简单的周期图检测方法计算电价序列的周期特征参数.为了计及历史信息对当前状态的影响,采用自回归滑动平均模型拟合残差随机分量,采用赤池信息准则确定模型的阶数,参数则由矩估计得到.该模型不要求预先假设电价序列的周期尺度,周期的个数和大小由模型计算确定,方法简单.采用美国宾夕法尼亚、新泽西、马里兰电力市场的实际电价数据对模型进行了检验,验证了模型的有效性.

陕西苹果成熟期连阴雨指数及预报方法研究

选取陕西苹果30个生产基地县中果业发展水平具有代表性的12个台站,近50年(1961—2009年)9月中旬至10月上旬苹果成熟期连续3天及以上降水日数和无降水日数资料,设计并计算其连阴雨指数。将连阴雨指数分成强、偏强、中等、偏弱和弱5个等级,并用典型K阶自回归AR(K)预测模式进行独立样本预测试验。结果表明连阴雨指数能够较客观地反映基地县的连阴雨强度,且典型K阶自回归预测模式预测准确及基本准确率在83%左右,预报效果尚好,具有实用价值。

医院季节性时间序列资料的周期自回归模型及其应用

本文利用周期相关序列和自回归模型等概念,对医院的季节性时间序列资料建立了周期自回归预测模型,其分析结果较为满意。

我国股票市场周期性破灭型泡沫检验——基于门限自回归模型

根据Evans周期性破灭泡沫理论,利用了Enders和Siklos改进后的门限自回归模型,采用了Chan的条件最小二乘法对参数进行了估计,对股票市场泡沫进行了检验。样本区间为1996年1月到2009年2月,结果表明,上证综合指数月度数据的变化可以划分为存在泡沫和不存在泡沫的时期,且两个时期呈现交替出现的状态,我国股票市场存在周期性破灭的泡沫。

周期相关时间序列与周期自回归模型

介绍了周期相关时间序列和周期自回归模型,并研究了周期自回归时间序列的稳定性及周期性,得到了它为周期相关时间序列的一个充要条件,推广了文献[1]的结论.

基于Mallat算法的在推理机集群负载均衡中应用研究

针对航天器的健康管理问题,采用预测技术可提前预知航天器故障,为航天器的故障排除赢得了宝贵时间,从而提高了航天器运行安全性和可靠性。针对遥测数据的非平稳性和周期性特点,引入Mallat算法的时间序列短期预测模型。通过推理机进程负载均衡软件的实际运行结果分析,预测结果边界和实际数据突变的趋势基本一致,预测数据与实际数据相似度在95%以上。

新冠肺炎疫情对宏观经济的影响及财政政策的对冲效应评价分析

本文利用月度数据分离出新冠肺炎疫情冲击变量,并构建疫情冲击的向量自回归模型,模拟疫情对宏观经济的影响和财政政策及组合政策对冲疫情的效应。研究结论:(1)此次新冠肺炎疫情短期内对消费、社会投资和进出口均会产生较大冲击,长期影响效应不显著;就业和通货膨胀压力增加,对非制造业冲击大于制造业;(2)单一财政政策当期能够有效缓解疫情对消费、投资和进出口的负向冲击影响,但存在对消费和投资微弱的短期挤出效应;就业和通货膨胀压力略微缓解,但伴随较持久通货膨胀压力;对冲疫情对产业负向冲击效果显著,非制造业萎缩程度极大缓解。进一步分析发现,财政、货币政策组合比单一财政政策能够更大程度缓解疫情对宏观经济的影响,但会进一步加剧通货膨胀压力。

周期随机系数自回归模型的统计推断

文章研究了一阶周期随机系数自回归模型的性质和参数估计问题。首先讨论了该模型均值函数、方差函数以及协方差函数的周期平稳性。其次讨论了当误差服从正态分布时模型参数的估计问题,给出了模型参数的矩估计和最小二乘估计,并通过随机模拟对这两种估计方法进行比较。最后将上述方法用于实际数据的建模拟合分析。结果表明所提出方法具有较小的误差。

一种新的组合预测方法及其应用

基于灰色系统和时间序列分析理论,并结合社会经济系统的特点,本文提出了用灰色模型和自回归模型分别拟合数据序列的趋势项和波动项的组合预测方法及其相应的算法,并据此对我国报纸发行量进行了预测。研究结果表明:该方法具有较高的精度,适用于社会经济等抽象系统的建模分析和预测。

PARMA模型参数最小绝对偏差(LAD)估计量的极限分布

在最优化理论基础上,采用相对较稳健的最小绝对偏差(LAD)估计方法,首先研究了周期自回归滑动平均(PARMA)模型参数估计问题,得到了PARMA模型LAD估计量的渐近分布.其次对该模型的LAD估计作了进一步的讨论,给出更一般假设条件下模型参数LAD估计量的渐近性质。

MPARMA模型EM算法及观测信息矩阵的计算

混合周期自回归滑动平均模型(Mixture Periodical Autoregressive Moving-Average-MPARMA)是一类新的用于描述周期时间序列中非线性特征的非线性模型,由于MPARMA模型的参数较多,传统的参数估计方法的推导十分冗繁。利用EM(Expectation Maximization)算法,研究了混合周期自回归滑动平均模型的参数估计方法,讨论了EM估计的标准差,详细推导了观测信息矩阵和缺损信息矩阵的计算公式。蒙特卡洛模拟实验结果表明,EM算法是一种简单有效的MPARMA模型参数估计方法。

分期平稳自回归模型的构建及应用

建立屏山站日流量分期平稳自回归模型,并模拟了序列长度为5200年的日流量过程对该模型进行检验。同时根据该模型模拟出大量的溪落渡电站入库洪水过程,演算得到相应的坝前年最高水位系列,而后推导出符合要求的防洪设计特征水位。结果表明该模型模拟结果可用来研究屏山站洪水的长期变化规律。

小波分析在遥测数据预测中的应用研究

随着航天技术的飞速发展,航天器数量的增加,在轨运行的风险也随之增大,如何保证航天器的安全性和可靠性就显得尤为重要。预测技术可提前预知航天器故障,为航天器的故障排除赢得了宝贵时间,从而提高了航天器运行安全性和可靠性。论文针对遥测数据的非平稳性和周期性,引入了基于小波分析的预测技术解决此类数据的预测问题,建立了基于Mallat算法的时间序列短期预测模型。实验证明预测曲线与实际曲线基本吻合。

顾及噪声的CORS站高程非线性建模方法

针对当前连续运行参考站(CORS)高程坐标的数据预测,仅建立了包含周期项、趋势项的模型,未考虑到噪声项影响的问题,提出1种顾及噪声的CORS站高程非线性建模方法:对高程时间序列,建立非线性最小二乘周期拟合模型;对得到的模型残差项(噪声项),建立自回归(AR)预测模型;最后将非线性最小二乘周期拟合模型与AR模型进行组合,对CORS站高程分量进行预测。实验结果表明,非线性最小二乘周期拟合和AR的组合模型,较传统的非线性最小二乘周期拟合模型预测精度高。

多维自回归(AR)模型计算地震动空间相干函数的适用性研究

传统周期图法求解地震动相干函数时需要进行功率谱的人为加窗平滑,且仅能考虑记录两两之间的空间相关性。针对以上缺陷,该研究采用多维自回归(autoregressive,AR)模型代替周期图法进行相干函数计算,并从多个方面对其合理性加以评估和验证。首先以中国台湾SMART-1台阵数据为算例,对比AR模型以及周期图法计算相干函数的结果,从记录的重构效果、功率谱和相干函数等多个角度讨论了不同维度下AR模型的计算结果差异。最后通过采取对已知台站记录进行空间多点地震动模拟,与目标地震动对比,探讨不同维度下AR模型求解地震动空间相干函数的合理性。结果表明:不同维度下的AR模型均可实现对强震动加速度记录的精确重构,但是维度的不同会导致传递矩阵的差异,进一步影响功率谱及相干函数的计算结果;对于彼此间距较小的内环台站记录,不同维度AR模型下所求的功率谱和相干函数差异较明显。基于三维AR模型所求相干函数得到的模拟地震动与目标地震动在时程和功率谱上均较周期图法更为接近。随着记录台站间距的增大,彼此相关性减弱,AR模型维度对相干函数和结果的影响减弱,此类工况采用多维AR模型计算相关函数得到的空间地震动效果并未优于传统周期图法。

漫湾水电站径流过程的随机模拟——周期性自回归模型模拟月径流过程

本文叙述了周期性自回归模型,模拟生成了漫湾水电站月径流系列,以讨探用周期性自回归模型模拟月径流过程的情况。

高维周期向量自回归模型的精度矩阵的假设检验

由周期性向量自回归模型生成的精度矩阵(逆协方差矩阵)是一个块状三对角矩阵.在此精度矩阵的基础上,提出了一种新的块状迹函数,用于检验两个精度矩阵的块状迹相等,并研究了在零假设下的渐近行为.数值实验表明,这种块状迹函数检验方法与常用的检验方法相比,具有简洁易算和功效优良的特点.

考虑周期性的城市道路车流量预测模型

为提升城市车流量预测结果的准确性,基于某条道路的车流量数据,引入车流量的周期性特征,建立考虑周期性的差分自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型。将该模型与不考虑周期性的ARIMA模型相对比,结果发现:不考虑周期性的ARIMA模型的拟合效果较差,模型中忽略了道路车流量可能存在的周期性规律;考虑周期性的ARIMA模型的拟合优度相比原模型有很大提升,能达到0.573,且预测的4 d车流量变化趋势与实际车流量较为吻合。由此可知,在建模时引入车流量的周期性特征,能提升车流量预测结果的准确性,从而为交通管理提供更可靠的数据。