分位数误差校正模型及应用

发布时间：2017-08-16 21:31

  本文关键词：分位数误差校正模型及应用

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【摘要】：误差校正模型具有较好的预测能力,在时间序列分析中占据重要地位。将误差校正模型从均值框架推广到分位数框架,提出了分位数误差校正模型的概念,并给出一整套建模技术:模型表示、参数估计、模型定阶、诊断检验、密度预测等。通过数值模拟,将其与经典的均值误差校正模型、分位数自回归模型进行比较,发现分位数误差校正模型极大地提高了预测的准度与精度。此外,选取中国货币供应与物价水平之间关系作为研究对象,实证检验了分位数误差校正模型的条件密度预测能力。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;阜阳师范学院经济学院;
【关键词】： 分位数回归 误差校正 条件概率 预测精度
【基金】：国家自然科学基金(71071087) 教育部人文社会科学研究规划基金项目(14YJA790015) 安徽省哲学社会科学规划基金项目(AHSKY2014D103) 合肥工业大学产业转移与创新发展研究中心招标项目(SK2014A073)的资助
【分类号】：F224.0;F822.2;F726
【正文快照】： 误差校正模型(ECM)最初由Sargan(1964)提出,后经Davidson等(1978)进一步完善,其最大特点是将时间序列的长期均衡和短期波动有机结合在一起,往往可以取得良好的预测效果。起初,ECM并没有引起足够的重视,直到Engle和Granger等(1987)建立Granger表现定理,从理论上证明了协整系统

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1 蒋翠侠;;分数维非线性协整及误差校正模型[J];统计与决策;2007年10期

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本文编号：685640