时间序列建模方法应用研究

发布时间：2017-09-16 17:45

  本文关键词：时间序列建模方法应用研究

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【摘要】：本文从传统时间序列分析 ARIMA模型体系和灰色时间序列分析理论的一些思想出发,对随机性和确定性这两种不同性质的时间序列做一些应用研究,目的是:一、认识产生观测序列的数据生成机制;二、对序列未来的可能取值给出预测。对于随机性时间序列,本文从传统时间序列分析方法的思想出发结合非参数统计的方法建立统计模型,研究序列数据生成机制。以某商业银行头寸管理问题为例,用密度函数的非参数核估计方法,借助计量经济学软件EViews6.0,拟合出净头寸密度函数的近似表达式,得到密度函数的具体形式,再由参数的矩估计法,得到密度函数中有关参数的估计值,从而确定密度函数,进行统计推断,建立头寸数据的生成模型,从而为实现银行头寸的管理提供依据和方法。对于确定性的时间序列,本文从灰色系统理论的基本思想出发,研究多个关联性的时间序列。首先对这些时间序列进行一次或多次累加(减),并根据数据性质构造新序列,然后对所有这些序列建立多元线性(或非线性)回归模型(区别于灰色预测法的GM(1,1)和GM(r,h)模型),给定显著性水平α,在置信度1-α下对每个回归方程进行显著性检验,若检验通过则利用微分、差分关系建立相应的单个微分方程模型,进而建立微分方程组模型,揭示这些确定趋势时间序列之间的动态关系,对序列未来的可能取值给出预测。这里以海南省1995-2014年的GDP和年度接待旅游人数为例,建立二元的方程组模型,对未来海南省的GDP、旅游人数进行预测。
【关键词】：时间序列 模型 预测 回归
【学位授予单位】：海南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O211.61
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究的背景及意义7
• 1.2 时间序列分析研究现状7-8
• 1.3 本文主要研究内容和创新点8-11
• 第二章 时间序列模型理论11-17
• 2.1 基本概念11-12
• 2.2 平稳时间序列模型12-14
• 2.2.1 白噪声和一般线性序列12
• 2.2.2 滑动平均过程12-13
• 2.2.3 自回归过程13-14
• 2.2.4 自回归滑动平均过程14
• 2.3 非平稳时间序列模型14-17
• 2.3.1 随机游动14-15
• 2.3.2 自回归滑动平均求和模型15-17
• 第三章 随机性时间序列的建模及其应用17-27
• 3.1 建模背景17-18
• 3.2 建模思想18-19
• 3.2.1 核密度估计原理18-19
• 3.2.2 数学建模过程19
• 3.3 实证分析19-25
• 3.4 结束语25-27
• 第四章 确定性时间序列的建模及其应用27-39
• 4.1 建模思想27
• 4.2 建模原理27-30
• 4.3 建模框架下的著名微分方程组模型30-31
• 4.4 实证分析31-36
• 4.5 与灰色预测法的比较36-38
• 4.6 结束语38-39
• 第五章 结论与展望39-41
• 参考文献41-43
• 攻读硕士学位期间发表论文清单43-45
• 致谢45-46
• 学位论文答辩委员会决议46

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 牛玉坤;胡晓华;;基于非参数核估计方法的中国股市收益率分布研究[J];海南师范大学学报(自然科学版);2013年04期

2 胡晓华;吉承儒;虞敏;;灰色预测法的进一步推广及应用[J];大学数学;2013年01期

3 高伟;李佼瑞;;多维时间序列的条件独立性检验及其在股市相依关系中的应用[J];统计与信息论坛;2012年09期

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本文编号：864530