基于小波分析与贝叶斯估计的组合统计建模

发布时间：2018-07-17 15:17

【摘要】：小波分解方法可以实现时间序列的分解。利用小波分析分解出趋势项序列与周期项序列,分别对两部分序列建立ARMA模型进行预测,并重构序列。为了降低估计效率的代价,本文引入MCMC方法对趋势项和周期项序列建立的ARMA模型参数进行估计,得出自回归系数与剩余项(趋势项序列减去自回归项的预测值),并利用OLS方法对剩余项重新估计,最后重组序列。利用样本外数据进行预测分析,我国铁路货运量数据的实证分析结果表明,小波分析的引入可提高预测效果,基于小波分析与MCMC-OLS估计组合方法与其他方法相比,预测效果更好。
[Abstract]:Wavelet decomposition method can be used to decompose time series. The trend item sequence and the periodic item sequence are decomposed by wavelet analysis, and the ARMA model is established to predict the two parts of the sequence, and the sequence is reconstructed. In order to reduce the cost of estimation efficiency, this paper introduces MCMC method to estimate the parameters of ARMA model established by trend term and periodic term sequence. The self-regressive coefficient and the residual term (trend item series minus the prediction value of autoregressive term) are obtained, and the residual term is reestimated by using OLS method, and the final recombination sequence is obtained. The empirical analysis of railway freight volume data in China shows that the wavelet analysis can improve the prediction effect, and the combination method based on wavelet analysis and MCMC-OLS estimation is better than other methods.
【作者单位】： 桂林理工大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41101136) 国家社会科学基金项目(13CJY075) 广西财经学院数量经济学重点实验室项目(2014) 广西空间信息与测绘重点实验室项目(15-140-07-33)
【分类号】：O174.2;O212.8

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本文编号：2130074