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Application of Auto-regressive Linear Model in Understanding the Effect of Climate on Malaria Vectors Dynamics in the Three Gorges Reservoir
1
作者 WANG Duo Quan GU Zheng Cheng +2 位作者 ZHENG Xiang GUO Yun TANG Lin Hua 《Biomedical and Environmental Sciences》 SCIE CAS CSCD 2014年第10期811-814,共4页
It is important to understand the dynamics of malaria vectors in implementing malaria control strategies. Six villages were selected from different sections in the Three Gorges Reservoir fc,r exploring the relationshi... It is important to understand the dynamics of malaria vectors in implementing malaria control strategies. Six villages were selected from different sections in the Three Gorges Reservoir fc,r exploring the relationship between the climatic |:actors and its malaria vector density from 1997 to 2007 using the auto-regressive linear model regressi^n method. The result indicated that both temperature and precipitation were better modeled as quadratic rather than linearly related to the density of Anopheles sinensis. 展开更多
关键词 Application of auto-regressive Linear model in Understanding the Effect of Climate on Malaria vectors Dynamics in the Three Gorges Reservoir AUTO
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Vector Autoregressive (VAR) Modeling and Projection of DSE
2
作者 Ahammad Hossain Md. Kamruzzaman Md. Ayub Ali 《Chinese Business Review》 2015年第6期273-289,共17页
In this paper, vector autoregressive (VAR) models have been recognized for the selected indicators of Dhaka stock exchange (DSE). Bangladesh uses the micro economic variables, such as stock trade, invested stock c... In this paper, vector autoregressive (VAR) models have been recognized for the selected indicators of Dhaka stock exchange (DSE). Bangladesh uses the micro economic variables, such as stock trade, invested stock capital, stock volume, current market value, and DSE general indexes which have the direct impact on DSE prices. The data were collected for the period from June 2004 to July 2013 as the basis on daily scale. But to get the maximum explorative information and reduction of volatility, the data have been transformed to the monthly scale. The outliers and extreme values of the study variables are detected through box and whisker plot. To detect the unit root property of the study variables, various unit root tests have been applied. The forecast performance of the different VAR models is compared to have the minimum residual. Moreover, the dynamics of this financial market is analyzed through Granger causality and impulse response analysis. 展开更多
关键词 vector autoregressive var model impulse response analysis Granger causality
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基于在线LASSO VAR和EGARCH模型的风场功率集成概率预测 被引量:2
3
作者 王鹏 李艳婷 张宇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期845-858,共14页
由于风速波动性大,风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性,但方差可能随时间变化,即具有异方差性.为提升预测精度,基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数... 由于风速波动性大,风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性,但方差可能随时间变化,即具有异方差性.为提升预测精度,基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数自回归条件异方差(EGARCH)模型,提出一种考虑异方差性的风场级功率集成概率预测模型.首先使用在线LASSO VAR模型预测风力机的有功功率,再利用自回归条件异方差检验验证残差的异方差性,并利用信息冲击曲线和动态显著线评估正负残差对未来条件方差的不对称影响.然后针对异方差性和不对称性,使用EGARCH模型对单风力机有功功率的残差进行预测,得到有功功率的条件方差.最后,考虑各风力机有功功率的相关性,将风场中各风力机的有功功率求和,得到整个风场总有功功率的概率预测结果.将该方法应用于中国华东某地风场,验证了该模型能有效提高预测精度. 展开更多
关键词 在线LASSO var 异方差 指数条件异方差模型 概率预测
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基于TVP-VAR模型的安全生产时变特征及因素分析
4
作者 张江石 冒香凝 刘伟 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期5-13,共9页
为研究安全生产受经济波动冲击所产生的时变特征,从而更好地匹配经济和安全发展速度,基于近30年(1990—2020年,下同)我国安全生产状况波动趋势,采用灰色关联度分析法计算各宏观因素对事故风险的累积贡献度,并引入具有时变参数的TVP-VAR... 为研究安全生产受经济波动冲击所产生的时变特征,从而更好地匹配经济和安全发展速度,基于近30年(1990—2020年,下同)我国安全生产状况波动趋势,采用灰色关联度分析法计算各宏观因素对事故风险的累积贡献度,并引入具有时变参数的TVP-VAR模型,探索各因素在不同时期对安全生产状况的动态冲击作用。研究结果表明:就业结构、产业结构、人口效应和城市化进程构成生产安全事故状况主要驱动力,在1998,2004,2015年3个重要时点的时变性较弱,在不同提前期受其自身特征影响较大;30年间就业结构、产业结构、人口效应的影响大小震荡衰减,短期内促使安全生产状况恶化,中长期内对其起抑制作用;城市化进程冲击效果循序渐进,短期内对安全生产状况起改善作用,中长期给维护安全生产带来新的威胁。研究结果可为未来经济发展和安全生产的持续良性互动提供一定参考思路。 展开更多
关键词 生产安全 宏观经济 动态特征 时变参数向量自回归模型(TVP-var)
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Localizing structural damage based on auto-regressive with exogenous input model parameters and residuals using a support vector machine based learning approach
5
作者 Burcu GUNES 《Frontiers of Structural and Civil Engineering》 SCIE EI CSCD 2024年第10期1492-1506,共15页
Machine learning algorithms operating in an unsupervised fashion has emerged as promising tools for detecting structural damage in an automated fashion.Its essence relies on selecting appropriate features to train the... Machine learning algorithms operating in an unsupervised fashion has emerged as promising tools for detecting structural damage in an automated fashion.Its essence relies on selecting appropriate features to train the model using the reference data set collected from the healthy structure and employing the trained model to identify outlier conditions representing the damaged state.In this paper,the coefficients and the residuals of the autoregressive model with exogenous input created using only the measured output signals are extracted as damage features.These features obtained at the baseline state for each sensor cluster are then utilized to train the one class support vector machine,an unsupervised classifier generating a decision function using only patterns belonging to this baseline state.Structural damage,once detected by the trained machine,a damage index based on comparison of the residuals between the trained class and the outlier state is implemented for localizing damage.The two-step damage assessment framework is first implemented on an eight degree-of-freedom numerical model with the effects of measurement noise integrated.Subsequently,vibration data collected from a one-story one-bay reinforced concrete frame inflicted with progressive levels of damage have been utilized to verify the accuracy and robustness of the proposed methodology. 展开更多
关键词 structural health monitoring damage localization auto-regressive with exogenous input models one-class support vector machine reinforced concrete frame
原文传递
Impact of Inflation, Dollar Exchange Rate and Interest Rate on Red Meat Production in Turkey: Vector Autoregressive (VAR) Analysis
6
作者 Senol Celik 《Chinese Business Review》 2015年第8期367-381,共15页
In this study, impact of inflation (WPI--Wholesale Price Index), exchange rate, and interest rate on the production of red meat in Turkey was examined using the vector autoregressive (VAR) model. The model consist... In this study, impact of inflation (WPI--Wholesale Price Index), exchange rate, and interest rate on the production of red meat in Turkey was examined using the vector autoregressive (VAR) model. The model consisting of variables of dollar exchange rate, inflation rate, interest rate, beef, buffalo meat, mutton, and goat meat production amounts has been estimated for the period from 1981 to 2014. It has been detected that there is a tie among the dollar exchange rate, inflation rate, interest rate, and the amount of red meat production in Turkey. In order to determine the direction of this relation, Granger causality test was conducted. A one-way causal relation has been observed between: the goat meat production and dollar exchange rate; the buffalo meat production and the mutton production; and the beef production and the mutton production. To interpret VAR model, the impulse response function and variance decomposition analysis was used. As a result of variance decomposition, it has been detected that explanatory power of changes in the variance of dollar exchange rate, inflation rate, and interest rate in goat meat production amount is more than explanatory power of changes in the variances of mutton, beef, and buffalo meat variables. 展开更多
关键词 vector autoregressive var model impulse response analysis variance decomposition unit root test CAUSALITY red meat
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数字经济与实体经济融合发展研究
7
作者 温凤媛 《沈阳师范大学学报(社会科学版)》 2024年第1期68-73,共6页
数字化时代,数字经济已经成为推动我国经济社会发展的新动力。基于2002—2021年数字经济与实体经济数据,构建向量自回归模型来探究数字经济、实体经济两组数据之间的联系,利用脉冲响应函数和方差分解法,探究二者之间的动态交互关系及当... 数字化时代,数字经济已经成为推动我国经济社会发展的新动力。基于2002—2021年数字经济与实体经济数据,构建向量自回归模型来探究数字经济、实体经济两组数据之间的联系,利用脉冲响应函数和方差分解法,探究二者之间的动态交互关系及当存在外部冲击时模型中变量对其反应速度。研究发现:数字经济与实体经济之间存在着长期稳定的协整关系,存在单向的格兰杰因果关系,即数字经济是实体经济增长的格兰杰原因;数字经济对实体经济具有驱动作用,可以为经济高质量发展提供有力支撑。 展开更多
关键词 数字经济 实体经济 向量自回归模型
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基于支持向量分位数回归多期VaR测度 被引量:11
8
作者 许启发 张金秀 蒋翠侠 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期202-214,共13页
为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证... 为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证指数、香港恒生指数和标准普尔500指数进行实证研究,VaR回测检验结果表明基于支持向量分位数回归模型的多期VaR风险测度在样本内与样本外都有良好的表现. 展开更多
关键词 多期var 分位数回归 支持向量回归 GARCH模型
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基于VAR模型的产业结构变动与农业经济增长关系研究——以安徽省为例 被引量:13
9
作者 胡春阳 鲍步云 刘朝臣 《经济经纬》 CSSCI 北大核心 2011年第6期57-61,共5页
产业结构变动在较长时期内促进了我国工业化进程和经济增长,但随着三次产业比例和份额的调整,产业结构变动对经济增长的贡献将逐渐下降并让位于资本和技术进步,而由此引起的传统部门与现代部门之间的产业失衡则成为当前亟待解决的问题。
关键词 产业结构 农业经济增长 var模型 协整分析 向量误差修正模型
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应用VAR模型分析电力期货与现货价格关系 被引量:6
10
作者 何川 杨立兵 +1 位作者 李晓刚 周浩 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期36-39,57,共5页
电力期货是防范、转移电力现货市场价格风险的有效工具。目前世界上先进行电力市场化改革的国家都纷纷建立起了电力期货市场。文中基于向量自回归(VAR)模型,通过协整检验、因果检验、方差分解等计量经济学方法,结合北欧电力期货交易数据... 电力期货是防范、转移电力现货市场价格风险的有效工具。目前世界上先进行电力市场化改革的国家都纷纷建立起了电力期货市场。文中基于向量自回归(VAR)模型,通过协整检验、因果检验、方差分解等计量经济学方法,结合北欧电力期货交易数据,对电力期货与现货价格的关系进行研究。结果显示,电力期货与现货价格之间存在显著的长期均衡关系,变化趋势一致且逐渐趋于收敛,同时,电力期货对现货的引导关系远大于现货对期货的引导关系,期货市场在价格发现中起主导作用。 展开更多
关键词 电力期货 价格发现 var模型 协整检验 因果检验 方差分解
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中国证券市场分割的VAR模型检验 被引量:6
11
作者 范钛 张明善 刘彤 《华东经济管理》 2003年第5期99-101,共3页
中国证券市场作为我国经济体制改革探索时期建立并迅速成长的新兴产物,以其特有的复杂股权结构、市场结构和投资者结构,形成了A、B、H股等多个子市场并存的市场分割体制。由于证券市场分割直接影响到中国资本市场的长期可持续发展,对这... 中国证券市场作为我国经济体制改革探索时期建立并迅速成长的新兴产物,以其特有的复杂股权结构、市场结构和投资者结构,形成了A、B、H股等多个子市场并存的市场分割体制。由于证券市场分割直接影响到中国资本市场的长期可持续发展,对这一问题的研究将为未来我国资本市场战略管理决策提供重要参考。本文通过VAR(向量自回归)模型,对我国A、B、H股证券市场的价量关系进行葛兰杰因果关系检验,最终对中国证券市场分割的市场有效性程度和信息不对称现象进行了系统研究,为中国证券市场分割的理论与决策提供了重要参考。 展开更多
关键词 中国 证券市场 市场分割体制 var模型检验 价量关系 向量自回归 股权结构 市场结构 投资者结构 资本市场 葛兰杰因果关系检验 信息不对称
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基于VAR模型实证分析云南省教育投入与经济增长的关系 被引量:25
12
作者 邓媛 李瑞光 《技术经济与管理研究》 北大核心 2009年第4期18-20,30,共4页
采用向量自回归模型(VAR),通过协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数对云南省教育投入与经济增长的关系进行实证分析,结果表明云南省教育投入与经济增长之间存在着互为因果的长期均衡关系,教育投入对经济增长的贡献率为24.3%。
关键词 var 教育投入 经济增长 协整检验 格兰杰因果检验
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多元自相关过程的VAR控制图 被引量:7
13
作者 杨穆尔 孙静 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2008年第2期298-303,共6页
为了解决多元自相关过程的残差T^2控制图对小偏移不灵敏的问题,本文利用批量-均值法的思想,结合VAR模型的渐近分布,设计了多元自相关过程的向量自回归(VAR)控制图.只要子组样本量足够大,VAR控制图可以对过程出现的各种偏移进行有效控制... 为了解决多元自相关过程的残差T^2控制图对小偏移不灵敏的问题,本文利用批量-均值法的思想,结合VAR模型的渐近分布,设计了多元自相关过程的向量自回归(VAR)控制图.只要子组样本量足够大,VAR控制图可以对过程出现的各种偏移进行有效控制.通过对比残差T^2控制图的控制效果,得出VAR控制图对小偏移灵敏、残差T^2控制图对大偏移灵敏的结论,联合使用VAR控制图和残差T^2控制图可更有效地监控多元自相关过程。 展开更多
关键词 多元统计过程控制 自相关过程 向量自回归模型
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理解中国货币政策调控模式:“稳杠杆”还是“降杠杆”?——基于TVP-VAR模型的实证研究 被引量:12
14
作者 刘金全 陈德凯 《西安交通大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2017年第6期1-8,共8页
采用时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型对宏观杠杆率、经济增长与货币政策之间的动态关联机制进行实证研究。结果显示,当前阶段较高的宏观杠杆率水平以及过快的杠杆率增速都会阻滞经济的正常增长;而货币政策在"降杠杆"与"... 采用时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型对宏观杠杆率、经济增长与货币政策之间的动态关联机制进行实证研究。结果显示,当前阶段较高的宏观杠杆率水平以及过快的杠杆率增速都会阻滞经济的正常增长;而货币政策在"降杠杆"与"稳杠杆"中存在冲突,紧缩性的货币政策会小幅提高杠杆率而不利于"降杠杆",但其也能够显著降低杠杆率波动水平而有利于"稳杠杆"。因此,政府应当在"降杠杆"与"稳杠杆"中有所权衡。当前阶段应该保持中性偏紧的货币政策环境,确保短期内抑制杠杆率过快的上涨势头,同时全面推进供给侧结构性改革,促进经济长期增长来逐步消化高杠杆。 展开更多
关键词 宏观杠杆率 经济增长 货币政策 去杠杆 TVP-var模型
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基于VAR模型的制造业价值链攀升影响因素研究——以江苏为例 被引量:15
15
作者 简晓彬 周敏 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2013年第15期61-68,共8页
以向量自回归(VAR)模型为基础,运用协整检验、格兰杰因果检验、方差分解和脉冲响应分析等技术,综合考察了技术创新、生产性服务业、产业集群、制造业规模等因素对江苏制造业价值链攀升的影响。研究发现:制造业价值链、技术创新、生产性... 以向量自回归(VAR)模型为基础,运用协整检验、格兰杰因果检验、方差分解和脉冲响应分析等技术,综合考察了技术创新、生产性服务业、产业集群、制造业规模等因素对江苏制造业价值链攀升的影响。研究发现:制造业价值链、技术创新、生产性服务业三者之间存在长期均衡关系,且生产性服务业是制造业价值链的Granger原因,制造业价值链是技术创新的Granger原因,但技术创新不是制造业价值链的Granger原因;脉冲响应和方差分解表明,各因素对制造业价值链攀升的影响顺序依次是生产性服务业、技术创新、产业集群指数和制造业规模,它们对制造业价值链总方差的贡献分别为28.1%、20.5%、6.3%和2.6%,说明四者对制造业价值链攀升具有重大影响,但生产性服务业影响更大。据此,提出了加快发展生产性服务业、加大技术创新力度、加速产业集群升级、壮大企业规模等政策建议。 展开更多
关键词 制造业价值链 向量自回归(var)模型 技术创新 生产性服务业 产业集群指数 制造业规模
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基于VAR的江西省种植业、林业、畜牧业和渔业的动态关系 被引量:1
16
作者 周早弘 雷瑶 +3 位作者 李淑英 喻荣 熊晓洪 尹泳兰 《贵州农业科学》 CAS 北大核心 2009年第11期190-195,共6页
利用江西省1992-2007年的种植业、林业、畜牧业、渔业产值指数,建立VAR模型,运用渐进分析法模拟的脉冲响应函数,研究江西省种植业、林业、畜牧业和渔业之间的动态关系。结果表明:种植业、林业产值不仅对来自自身的1个单位标准误差信息... 利用江西省1992-2007年的种植业、林业、畜牧业、渔业产值指数,建立VAR模型,运用渐进分析法模拟的脉冲响应函数,研究江西省种植业、林业、畜牧业和渔业之间的动态关系。结果表明:种植业、林业产值不仅对来自自身的1个单位标准误差信息的反应最大,同时分别对渔业和畜牧业的冲击反应最大。而对各个行业产值与第一产业总产值之间的简单相关系数的分析也表明,在对第一产业总产值的贡献排名中,种植业排名居首位,其余排名顺序为畜牧业、渔业和林业。 展开更多
关键词 种植业 林业 畜牧业 渔业 动态关系 var 江西省
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长江经济带跨界污染对区域经济增长的影响——基于COD排放空间分布特征的分析
17
作者 孙思迪 韩毅 杨博文 《工程管理科技前沿》 CSSCI 北大核心 2024年第1期75-81,共7页
本文通过泰尔指数、向量自回归(VAR)模型等刻画长江经济带跨界污染排放对区域经济增长的影响。结果表明:在样本区间2005-2020年间,长江经济带九省二市污染排放总体呈波动下降的趋势,但存在显著的空间差异;VAR模型显示长江经济带污染排... 本文通过泰尔指数、向量自回归(VAR)模型等刻画长江经济带跨界污染排放对区域经济增长的影响。结果表明:在样本区间2005-2020年间,长江经济带九省二市污染排放总体呈波动下降的趋势,但存在显著的空间差异;VAR模型显示长江经济带污染排放量的变化无法缩小污染排放差异,而污染排放差异的变化则会降低污染排放量;经济增长对污染排放有抑制作用,而污染排放并不会推动经济的增长,反而呈现出一定的负向效应;长江经济带污染排放差异与经济增长表现出微弱的相关性。因此,应进行科学有序开发,建立长效保护机制,在控制排放总量的同时注意消除区域差异,将短期效益与长期愿景相结合,探索因地制宜的环境规制措施,以此来推动长江经济带跨界水污染的协同治理。 展开更多
关键词 长江经济带 跨界污染 泰尔指数 向量自回归(var)模型 协同治理
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中国股票价格指数关联性的VAR分析 被引量:11
18
作者 杨莉 吴虹生 《贵州财经学院学报》 2004年第4期16-19,共4页
A、B股市场的联动关系及二者之间的长期趋势已成为股市研究的热点问题。运用Granger因果检验及向量自回归模型(VAR)对A、B股价指数的关联性进行检验和分析。实证结果表明:沪深A股股价指数对B股股价指数有较强的引导作用,并且二者之间存... A、B股市场的联动关系及二者之间的长期趋势已成为股市研究的热点问题。运用Granger因果检验及向量自回归模型(VAR)对A、B股价指数的关联性进行检验和分析。实证结果表明:沪深A股股价指数对B股股价指数有较强的引导作用,并且二者之间存在着短期相关关系,而长期均衡关系并不显著。由此,可以认为在短期内A股市场对B股市场具有指导作用。 展开更多
关键词 中国 股票价格指数 关联性 var GRANGER因果检验 向量自回归模型
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货币流动性对中国农产品价格的影响——基于随机波动的TVP-VAR模型的实证分析 被引量:10
19
作者 王森 蔡维娜 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2016年第2期36-43,共8页
考察货币的流动性与农产品价格的关系是经济领域的重要课题,这涉及如何制定合适的货币政策来诱导农产品价格的合理区间,使农业生产健康稳定地可持续发展。选择2000年1月到2014年12月的月度数据,建立TVP-VAR模型,在不同经济环境下,观察... 考察货币的流动性与农产品价格的关系是经济领域的重要课题,这涉及如何制定合适的货币政策来诱导农产品价格的合理区间,使农业生产健康稳定地可持续发展。选择2000年1月到2014年12月的月度数据,建立TVP-VAR模型,在不同经济环境下,观察货币流动性对中国农产品价格是否具有时序性特征的影响,以便增强货币政策的作用力度。主要研究结论是:农产品价格对货币流动性存在滞后性反应;农产品价格对不同来源的货币流动性在中长期中出现反方向效应;农产品价格对货币流动性的响应在不同经济状况下的作用程度不同。 展开更多
关键词 货币流动性 TVP—var模型 马歇尔K值 短期国际资本流动 农产品价格
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发达国家量化宽松货币政策对产出的溢出效应——基于VAR模型的实证分析及国际间比较 被引量:2
20
作者 李萌 刘岩松 吴晔军 《财经理论研究》 2016年第1期81-90,共10页
本文通过构建向量自回归(VAR)模型,以美国为代表,分析了发达国家量化宽松政策在扩张和退出情形下对产出的溢出效应。结果表明:1.面对美国量化宽松政策的冲击,新兴经济体产出的脆弱性远高于发达工业国家;2.无论美国的量化宽松政策进一步... 本文通过构建向量自回归(VAR)模型,以美国为代表,分析了发达国家量化宽松政策在扩张和退出情形下对产出的溢出效应。结果表明:1.面对美国量化宽松政策的冲击,新兴经济体产出的脆弱性远高于发达工业国家;2.无论美国的量化宽松政策进一步扩张还是退出,其对发达国家产出的溢出效应均为正向;3.由于经济水平、贸易结构、地理位置和金融开放程度存在差异,溢出效应分化明显;4.一国的外汇市场管制会对货币政策国际传导造成时滞,并弱化其影响。 展开更多
关键词 量化宽松政策 产出 溢出效应 var 国际间比较
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