多维时间序列模型及其在经济领域中的应用

在处理经济领域中的多维动态数据和非线性模型中,应用门限自回归模型TAR(一种多维时间序列模型)得到了好的结果。引进极限环的概念说明门限自回归模型的特性,并说明在一定条件下,门限自回归模型可以用来描述含有较复杂周期规律的随机系统。用TAR模型分析中国国民收入增长速度和积累率。     

门限CARR模型的实证研究——以上证市场为例

金融数据的波动往往存在着非线性的特征,为了更好地刻画上证市场股价指数的波动特征,将门限模型与CARR模型相结合,构建了门限CARR模型。首先借鉴门限自回归条件持续期模型(TACD)的建模方法,构建门限CARR模型;其次选取2002年1月4日至2012年2月15日的上证综合股价指数的日数据进行研究,通过非线性检验和门限值识别的方法找到样本序列的门限值;最后建立了拟合上证股票市场波动的非线性特征的门限CARR模型,得到上证股票市场在高、低波动下的不同波动特征。     

带随机延滞的门限ARCH模型的稳定性

引入了带随机延滞的门限自回归条件异方差模型,讨论了这个模型的极限行为,并给出了该模型以几何速率收敛的充分条件.该模型将固定延滞的衍生的门限自回归条件异方差模型推广为延滞受到一个有限状态马氏链控制的衍生的门限自回归条件异方差模型,能更好的拟合现实世界中的诸多实际问题.同时,推广了自回归条件异方差模型,增强了模型的适应性,能够更好的拟合金融市场中价格行为波动的现象.     

随机环境下非线性时间序列模型的渐近行为

推广了广泛用于金融经济领域的自回归条件异方差模型,提出了随机环境下的幂变换门限自回归条件异方差模型.新模型通过引入有限状态马氏链,增加了环境突变对模型的影响,使得模型具有了更为广泛的适应性.同时,得出了随机环境下的幂变换门限自回归条件异方差模型以几何速率收敛的充分条件.     

随机环境下的幂变换门限ARMA-ARCH模型的极限行为

提出了随机环境下的幂变换门限自回归滑动平均自回归条件异方差模型,得出了其以几何速率收敛的充分条件．     

门限自回归模型在水稻需水量预测中的应用

通过对三江平原井灌水稻各生育阶段需水量的长系列资料分析，建立了自激励门限自回归模型(SETAR MODEL)。采用9个参数有效地描述了水稻需水量各个生育期在多种气象及其它影响因子的作用下的周期变化的非线性复杂系统。模型拟合与预测精度较高，可在灌区规划管理与优化水稻灌溉制度中应用。     

城市日用水量预测的部分线性自回归模型

根据城市用水量影响因素及特点,针对线性回归模型与线性自回归模型误差较大的缺点,建立了城市日用水量的部分线性自回归预测模型,其中线性部分考虑日用水量,非线性部分考虑当天的最高温度,该模型综合了非参数回归模型与线性自回归模型的优点,因此在拟合与预测精度上比线性回归与线性自回归模型有所提高,证明该方法在城市日用水量预测中是有效的.     

随机环境下一维门限自回归TAR模型

利用马氏链的随机稳定性理论,分析了随机环境下一维门限自回归TAR模型,研究了由其决定的迭代序列的几何遍历性,给出了其以几何速率收敛的一个充分条件.     

利用NARMA模型辨识非线性时变结构系统

为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后,将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式.利用短时时不变假设,通过改变模型参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题.建立系统参数的随机游动模型,引入Kalman滤波算法估计系统的参数,实现对非线性时变结构系统的辨识.最后对一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统进行了仿真,结果表明:该方法可以有效地跟踪非线性时变结构系统的参数变化.遗忘因子的对比试验表明只有选择合适的遗忘因子才能得到合理的结果.     

美国经常项目赤字持续性探讨与实证

本文首先在代际预算约束下推导出经常项目赤字可持续的充分条件。据此条件建立了含有单位根过程的两状态门限模型检验1947-2006年间美国经常项目赤字的持续性。实证结果表明美国经常项目赤字序列具有明显的非线性门限效应,结合两门限区制样本的分布特点,认为1947-1983年间美国经常项目赤字可持续,但自1983年尤其是1998年后美国经常项目赤字难以持续。     

基于小波的GARCH模型及其在汇率中的应用

将GARCH模型和小波多分辨分析相结合,通过小波Mallat算法把RMB／HKD汇率一阶差分数据分解为若干层时间序列,然后用GARCH模型对每层的单支重构信号进行预测,综合每层的预测值得到原时间序列的预测值．实证研究表明：结合小波后的预测效果要优于传统的预测模型;且RMB／HKD汇率没有明显的杠杆效应．     

基于EGARCH模型对中国黄金市场的实证研究

应用向量白回归EGARCH模型,对中国黄金市场与外汇市场问的收益与波动溢出效应进行经验分析。研究显示：美元兑人民币汇率和中国黄金不存在收益溢出效应,欧元兑人民币汇率对黄金存在负向溢出效应;危机期间市场之间新息冲击的“杠杆效应”减弱,对黄金走势持乐观态度,但波动性比较大。     

自适应调制编码系统门限调整算法研究

从保证自适应编码调制系统目标误帧率的角度出发,提出了一种保证实时误帧率的优化门限值算法（ITA）。此算法根据移动台反馈的信道估计值和上一帧数据的对错,实时调整每种调制编码方式的下门限。数值和链路仿真表明,ITA比3GPP提案中的门限调整方法能更稳定地保证系统误帧率;当反馈时延超过10 ms时,ITA算法采用自回归（AR）模型进行信道预测比采用瞬时值预测,有更高的系统吞吐量和更稳定的误帧率性能。     

机床主轴轴向热误差一阶自回归建模方法

针对机床主轴热误差经验建模法缺乏物理意义,建模精度和鲁棒性受热变形伪滞后效应影响较大的问题,从理论角度推导出一种具有明确物理意义且不受伪滞后效应影响的主轴热误差建模方法.将主轴简化为一维杆件,考虑主轴圆柱面与空气的对流散热,利用传热学得到一维杆在单端热源条件下温度场和热变形的解析表达式;对热变形表达式进行形式变换,推导...     

TGARCH模型预测高炉铁水硅质量分数

为了更好地反映高炉铁水硅质量分数序列的高波动特性,利用门限广义自回归条件异方差（TGARCH）模型对硅质量分数序列进行预测.应用Portmantea Q检验、拉格朗日乘子检验以及非对称项系数显著性检验,验证了高炉铁水硅质量分数序列存在异方差性和非对称性.在此基础上将TGARCH模型应用于高炉铁水硅质量分数预测,采用极大似然估计法确定参数,建立TGARCH(1,1,1)预测模型,并采用命中率和误差率2种评价准则对预测结果进行分析.这种方法克服了以往模型没有考虑序列非对称性影响的缺陷,更加适合于高炉铁水硅质量分数的预测.将预测模型应用于包钢6号高炉,取得了较好的预测效果.     

变系数EV模型在人民币汇率中的应用

将自适应变系数EV模型在计算机模拟实验的基础上推广到人民币汇率应用中,并利用该模型对人民币美元汇率的月度数据进行拟合预测.实证研究结果表明:自适应变系数EV模型的拟合效果优于FAR模型、AFAR模型的拟合效果,其预测精度也是这几种模型中最优的,可以为研究人民币美元汇率今后的趋势提供帮助.     

基于TVAR模型的语音增强技术

在分析语音信号的时变自回归TVAR(Time VaryingAutoregressive)模型及其模型参数的随机演化模型的基础上,基于粒子滤波器(ParticleFilter)对TVAR模型参数的序列估计,提出了一种语音增强算法.算法通过引入反射系数,快速简捷实现了模型稳定性的判断,保证了跟踪的模型的稳定性.实验结果表明,算法可以很好地跟踪非平稳信号,采用该方法处理过的语音,信噪比SNR(Signal to NoiseRatio)明显提高,听觉质量得到了很大的改善.     

利用轴承状态信息的维修决策

针对当前机床轴承的可靠性评估不涉及使用过程中状态特征量的特点,提出了基于状态量监测维修的视情维修决策。首先,通过加速度传感器采集轴承的运行状态信息。然后,对其提取均方根、频率中心等状态特征量,并建立了以威布尔分布为失效率函数的比例风险模型( Weibull proportional hazard model, WPHM),再通过牛顿迭代法结合同类型部件的寿命数据估算出风险模型中的3个参数。最后,建立了基于威布尔比例风险模型的维修时机决策模型,利用同类型部件寿命数据确定维修的失效阈值,根据此阈值即可进行维修决策。结果表明：该决策能够明显提高机床轴承的可利用率,最大程度地发挥机床的有效寿命。