几种误差下非参数回归模型的预测方法研究

发布时间：2021-10-29 20:31

　　在时间序列数据分析中,由于许多实际数据表现出的是未知的或很难确定的非线性趋势结构,甚至误差结构也相当复杂,异方差和相依关系并存,这使得传统的时间序列分析方法面临挑战。本文以几种复杂误差下的非参数回归模型的预测方法为切入点展开讨论。文中考虑四种误差情形下的非参数回归模型:同方差下的MA模型和ARMA模型;异方差下的MA模型和ARMA模型。基于多项式样条方法,按照均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）最小原则,通过Monte Carlo模拟和实证分析比较非外推法、线性外推法和非线性外推法这三种预测方法的适应性,从而得到较好的预测方法。具体内容和主要成果如下:（1）对于同方差的MA模型。模拟算例表明,按照MSE和MAE最小准则来看,外推法在拟合方面整体上优于非外推法,三种方法预测的优劣次序为:线性外推法、非线性外推法、非外推法。通过对分行业增加值构成-金融业增加值的实证分析,得到了与模拟算例相似的结果。（2）对于同方差的ARMA模型。模拟算例表明,按照MSE和MAE最小准则来看,外推法在拟合方面没有明显优势,但三种方法预测的优劣次序为:线性外推法、非线性外推法、非外推法。通过对人均国内生... 

【文章来源】：河南科技大学河南省

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 理论意义与应用价值
    1.3 国内外研究现状
    1.4 预备知识
    1.5 本文的结构安排
    1.6 本章小结
第2章 同方差下残差MA模型的预测方法
    2.1 预测方法
    2.2 模拟算例
    2.3 实证分析
    2.4 本章小结
第3章 同方差下残差ARMA模型的预测方法
    3.1 预测方法
    3.2 模拟算例
    3.3 实证分析
    3.4 本章小结
第4章 异方差下残差MA模型的预测方法
    4.1 预测方法
    4.2 模拟算例
    4.3 实证分析
    4.4 本章小结
第5章 异方差下残差ARMA模型的预测方法
    5.1 预测方法
    5.2 模拟算例
    5.3 实证分析
    5.4 本章小结
第6章 结论
    6.1 主要结论
    6.2 研究展望
参考文献
附录Ⅰ 分行业增加值构成-金融业增加值(%)
附录Ⅱ 人均国内生产总值指数(上年=100)
附录Ⅲ 国内生产总值指数(上年=100)
附录Ⅳ 分行业增加值构成-金融业增加值(%)
致谢
攻读学位期间的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]多源数据跨国人口迁移预测[J]. 汪子龙,王柱,於志文,郭斌,周兴社.  浙江大学学报(工学版). 2019(09)
[2]基于神经网络与非参数核方法CPI的ARMA预测与非线性改进[J]. 孙冠华.  统计与决策. 2018(16)
[3]基于线性回归法和时间序列法的石油产量预测研究[J]. 任芳玲,任思东,李佳佳.  河南科学. 2018(06)
[4]平滑转移自回归模型及其应用[J]. 李娜,郑少智.  统计与决策. 2018(10)
[5]混合样本下非参数核回归估计的渐近性质[J]. 杨秀桃,杨善朝.  应用数学. 2018(02)
[6]-混合误差下非参数回归模型估计量的收敛速度（英文）[J]. 胡琪,黄倩,杨文志,李晓琴.  数学季刊(英文版). 2017(04)
[7]基于非参数核回归模型的隐含波动率预测[J]. 戴秀菊,舒志彪.  福州大学学报(自然科学版). 2018(02)
[8]固定设计异方差非参数回归模型的预测方法[J]. 武新乾,程芳.  统计与决策. 2017(17)
[9]两类思想时间序列建模方法在医疗收入趋势周期预测中的应用[J]. 李望晨,王在翔,肖文静,张利平.  中国卫生统计. 2017(02)
[10]基于函数系数自回归模型的风速时间序列预测[J]. 李余琪,张刚林,甘敏.  数学的实践与认识. 2017(08)



本文编号：3465346