Local Least Product Relative Error Estimation for Varying Coefficient Multiplicative Regression Model

In this article, we consider the varying coefficient multiplicative regression model, which is very useful to model the positive response. The criterion of least product relative error(LPRE) is extended to the varying coefficient multiplicative regression model by kernel smoothing techniques. Consistency and asymptotic normality of the proposed estimator are established. Some numerical simulations are carried out to assess the performance of the proposed estimator. As an illustration, the ethanol data is analyzed.

数控机床热误差补偿模型稳健性比较分析

数学模型的精度特性和稳健性特性对数控机床热误差补偿技术在实际中的实施性影响不容忽视。对数控加工中心关键点的温度和主轴z向的热变形量采用多种算法建立了预测模型,对不同算法拟合精度进行分析。同时进行全年热误差跟踪试验,获得了机床在不同环境温度和不同主轴转速的试验条件下的敏感点温度和热误差值。以此为基础,对各种预测模型的预测精度进行比较验证不同模型的稳健性。结果表明,多元线性回归算法的最小一乘、最小二乘估计模型以及分布滞后模型在改变试验条件时预测精度下降,而基于支持向量回归机原理的热误差补偿模型仍能保持较好的预测精度,稳健性强。这为数控机床热误差补偿模型的选择提供了具有实用价值的参考,具有很好工程应用性。

支持向量回归机在数控加工中心热误差建模中的应用

研究并选择最佳模型对数控加工中心加工过程中的主要误差源-主轴热误差进行补偿,以便提高机床的加工精度。以leaderway-V450加工中心为实验对象,对主轴热误差支持向量回归机模型和多元回归模型进行了分析对比。首先,根据夏季数据建立了多元回归模型和支持向量回归机模型。然后,将夏季另一批数据和秋季数据分别代入两种模型计算各模型补偿精度。最后,根据两种模型的精度变化规律比较两者稳健性。实验结果表明:支持向量回归机夏季模型用于补偿夏季和秋季热误差补偿标准差都小于2μm,而多元回归模型用于补偿夏季数据补偿标准差小于2μm,用于补偿秋季数据补偿标准差大于8μm。数据显示支持向量回归机模型用于热误差补偿不仅具有较高精度,同时具有较好鲁棒性。

支持向量分类和多宽度高斯核

支持向量分类中,高斯核不区分样本中各个特征的重要性,显然各个特征对分类的贡献一般是不相同的.为了体现这种差别从而提高支持向量机的泛化性能,文中提出了多宽度高斯核的概念.多宽度高斯核增加了支持向量机的超级参数,进一步地,文中提出了多参数模型选择算法.算法利用误差界自动实现模型选择.通过实验验证了多宽度高斯核和多参数模型选择算法的有效性.

汇率变动与我国货币需求非线性误差修正

文章引入汇率变动变量对开放经济条件下我国货币需求函数进行研究。经验结果表明:(1)汇率变动是影响我国长期货币需求稳定的关键因素,且汇率变动对我国货币需求有正向的影响;(2)线性误差修正模型描述我国广义货币需求动态并不合适,非线性误差修正模型则能对广义货币需求的短期动态机制进行较好的解释。

我国财政政策效应与经济周期波动的关联性分析

利用平滑迁移向量自回归模型对中国经济周期不同阶段财政政策效应的动态特征进行了对比分析,结果发现:随着经济周期的波动,中国财政政策效应会发生显著变化,政府支出对私人投资的影响在经济衰退时表现为挤入效应,而到经济扩张时又转变为挤出效应,从而形成了非线性效应,但政府支出对产出和私人消费并未产生非线性效应;政府税收对产出、私人消费和私人投资的影响在经济衰退时期明显大于经济扩张时期,并且政府税收对产出和私人消费具有非线性效应。在当前经济新常态背景下,政府可通过扩大财政支出和结构性减税的方式保障经济平稳增长,但长期内需警惕政府投资和持续减税所产生的不利影响。

经济制度变迁与中国经济增长——基于1952～2010年数据的分类检验

本文运用时间序列分析中的协整检验、格兰杰因果检验及向量误差修正模型等方法,实证分析了经济制度变迁三个分类指标在1952～2010年各自对中国经济增长的贡献。结论显示:三个分类指标均与中国经济增长之间存在显著的格兰杰因果关系;长期来看,产权多元化程度、对外开放程度及分配格局变化都与人均产出存在协整关系,也都能够有效促进人均产出的增加;短期来看,对外开放程度及分配格局变化对人均产出具有显著的正向影响,而产权多元化程度的正向影响则十分有限。

SINS误差建模方法及其关系研究

通过SINS导航系统误差模型在相同参考坐标系下不同数学形式表示的误差方程,以及相同数学形式表示的系统误差模型方程在不同参考坐标系间的转换关系,针对t-坐标系和c-坐标系推理不同数学表示形式的导系统误差模型,得出各种SINS系统误差模型的适用范围及条件.该结果对SINS系统误差建模具有一定的指导意义.

基于公交分担率的公共交通与空气质量协整关系分析

文章构建了公共交通与健康城市空气质量协整分析模型,定量分析了公共交通对城市空气质量的影响,:选取二氧化硫浓度年均值、公共交通全方式分担率为定量分析指标,建立向量误差修正模型,分析公共交通和空气质量的协整关系,,对公交全方式分担率和二氧化硫指标的长期均衡关系采用JJ检验法进行协整检验和格兰杰因果关系检验,结果显示二者之间存在长期均衡关系,公交全方式分担率是二氧化硫浓度年均值的格兰杰原因,而后者不是前者的格兰杰原因。

基于数据流聚类的多目标跟踪算法

针对传统多目标跟踪算法在航迹初始阶段易受杂波干扰,提出一种交互多模型核预估数据流聚类的多目标跟踪算法(CE_DMTT)。对数据流进行在线聚类,并运用交互式多模型预估类核位置,缩小聚类搜索范围,同时引入Renyi熵,对聚类进行自适应提取,获取潜在航迹。然后基于潜在航迹运用多假设跟踪算法实现实时跟踪。仿真结果表明,该算法有效减少计算复杂度,提高系统实时性。

中国金融风险周期监测与央行货币政策非对称性效果识别

本文采用时变参数因子增广向量自回归模型(TVP-FAVAR),并基于动态模型平均法测度了金融子系统变量的时变权重,通过加权计算得到我国金融风险周期指数(FRI)。然后改进构建了分区制货币政策模型系统,并采用逻辑平滑转换向量自回归模型(LST-VAR)研究了高低区制下,价格型和数量型货币政策对金融风险的传导效应,在此基础上,设计并测度了我国货币政策的时滞效应。研究发现,我国金融风险具有明显的两区制特征,样本区间内FRI大多时期处于低风险区制,而高风险区制的时间段与国内外重大金融风险事件相吻合。两种紧缩的货币政策均有利于抑制金融风险及其波动,且在高风险区制的抑制效应更为显著。对于货币政策时滞效应,数量型货币政策对金融风险的抑制作用大于价格型货币政策,但2008、2012和2015年三个高金融风险期的时滞效应均较小。最后,根据研究结果提出相应政策建议。

马尔可夫参数自适应IMM算法在列车定位中的应用

目前高速列车定位系统在列车加减速、转弯(以下简称机动)等过程中普遍存在着定位精度低、稳定性差等问题,采用交互多模型算法是解决此问题的一条可行途径。但由于传统交互多模型算法使用参数固定的马尔可夫概率转移矩阵,使得在模型切换过程中存在由模型滞后带来定位误差增大的问题。对此,采用模型误差压缩率在匀速运动(CV)、匀加速(CA)、匀速率转弯(CT) 3种运动模型间定义误差压缩率之比,并用此信息实现马尔可夫概率转移矩阵参数自适应调整。将其作为全球定位系统/惯性导航系统/直接数字化X射线摄影GPS/INS/DR组合定位系统的滤波算法,仿真结果表明:提出的算法在列车模型切换时刻前后的定位误差小于传统交互多模型算法。

基于视频检测的轨道交通短时客流预测研究

为提高客流预测的精度,构建轨道交通站点客流多变量时间序列预测模型。基于视频检测的轨道交通短时客流预测研究采用方向梯度直方图特征描述器与支持向量机分类器识别行人目标,利用Camshift算法对目标跟踪,从而获取客流量和客流速度参数,并根据协整关系构建客流多变量预测的向量误差修正模型,最后利用南京鼓楼车站4A通道的视频数据进行模型验证和对比分析。实例验证结果表明:构建的向量误差修正模型具有较好的预测性能,客流量和速度预测的MAPE值都小于8%,优于相同样本下ARIMA(0,1,1)的预测性能。

基于乘法观测模型的多视线矢量定位误差修正方法

针对相对定位估计系统,详细分析了因视线矢量的加法观测模型中观测矢量不是单位矢量,而导致定位计算中观测矢量内积期望值与实际值不符,造成了计算误差.基于乘法观测模型得到了带有修正项的内积期望计算式,数值仿真表明其精度远高于原有期望计算值.提出了对定位计算中多视线矢量观测误差的矢量旋转修正方法.通过仿真算例验证了修正算法的有效性,视线矢量间夹角与误差均方差比值越小,定位精度提高程度越大.

我国多机制非线性金融状况指数分析

文章构建了多机制逻辑平滑转换自回归（MR-LSTAR）模型和FCI的多机制平滑转换编制公式,基于构建的模型和公式,选择货币供应量、利率、汇率、股价和房价1998年1月至2016年6月的月度数据,实证测度了我国3机制非线性金融状况指数（3R-NFCI）,同时与2机制非线性FCI（2R-NFCI）和1机制线性FCI（1R-FCI）进行了比较分析。结果表明：3R-NFCI是经济增长更好的先行、相关和预测指标,同时我国货币政策的经济效应具有非对称特征,传导机制具有多机制非线性特征。

我国货币—产出非对称影响关系的实证研究

货币与产出之间的非对称影响关系研究,近年来在宏观经济学领域受到了广泛的关注。本文运用平滑迁移向量误差修正(STVECM)模型,对1989—2007年我国货币与产出之间是否存在非对称影响关系展开实证分析。引入年产出增长率、年货币增长率以及年通货膨胀率的年度变化作为转移变量,线性检验表明我国货币、产出和价格系统存在显著的非线性;通过模型估计识别了我国货币—产出关系的经济和/或政策状态相依性;运用非线性Granger因果关系检验进一步证明了两者之间是一种非对称关系。概括来说,我国货币对产出的影响关系具有明显的非对称性,其依赖于经济周期的高速增长和低速增长阶段、货币供给的高速增长和低速增长阶段以及通货膨胀率的加速和减速阶段。

非线性误差校正模型中的阈值协整检验——基于阈值协整向量未知的扩展

Kapetanios等(2006)假定阈值协整向量已知,在误差校正模型中使用指数函数刻画非线性调节效应,并使用FNEC统计量检验非线性阈值协整。本文基于Kapetanios等(2006)的模型设定,将阈值协整向量由已知扩展为未知,并借鉴Hansen和Seo(2002)的方法估计阈值协整向量和构造F*NEC统计量检验非线性阈值协整。仿真试验表明:本文方法估计的阈值协整向量具有近似无偏、对称的分布和相对较高的精度,并且其随样本容量的变化特征符合一致性。进一步,在有限样本下,F*NEC与FNEC的水平扭曲没有显著差异,但FN*EC的检验势高于FNEC。

我国产出缺口与通胀菲利普斯曲线形态的研究——基于LSTVAR模型的实证分析

菲利普斯曲线通过把通货膨胀与经济增长结合起来而成为了宏观经济研究的基石。考虑到两者之间的关系可能存在非线性以及经济系统的反馈性,本文基于季度数据首次建立了我国1995-2009年间两者之间的平滑转换向量自回归模型,结果表明两者之间具有显著的非线性,并且非线性转换由逻辑函数刻画,转换变量为滞后二期通胀率。广义脉冲响应分析表明样本期内我国经济系统的冲击主要来自总需求方面,且现阶段的菲利普斯曲线是凹的。

门限向量乘积误差模型对沪深两市波动溢出分析

本文提出创新性模型即门限向量乘积误差模型(TVMEM),这种新模型是将向量乘积模型(VMEM)与机制转换的门限自回归模型相结合。利用TVMEM分析沪深两市的已实现波动率,发现沪市的内在机制促使沪深两市波动溢出具有显著非线性和非对称性特点。基于TVMEM考虑机制转换问题能够有效分析变量间的信息传导方向,这一点优于已有的分析波动溢出模型。

平滑转换向量乘积误差模型及对中国股市高频交易数据的应用

基于平滑转换理论本文提出了平滑转换向量乘积误差模型（STVMEM）。给出了模型极大似然估计迭代算法的初值选取方法和参数似然估计相结合的参数估计具体过程。参数估计具有一致性和渐进正态性。模拟结果表明参数估计具有良好的有限样本性质。利用信息分解形式的STVMEM对中国股市成交量、持续期和波动率之间关系进行分析,发现成交量冲击与波动率、波动冲击与持续期之间具有非线性关系。