本文關(guān)鍵詞：時(shí)間序列平穩(wěn)性分類識(shí)別研究　出處：《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》2016年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 時(shí)間序列 平穩(wěn)性 特征提取 分類

【摘要】：平穩(wěn)性檢驗(yàn)是時(shí)間序列回歸分析的一個(gè)關(guān)鍵問題,已有的檢驗(yàn)方法在處理海量時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)顯得乏力,檢驗(yàn)準(zhǔn)確率有待提高。采用分類技術(shù)建立平穩(wěn)性檢驗(yàn)的新方法,可以有效地處理海量時(shí)間序列數(shù)據(jù)。首先計(jì)算時(shí)間序列自相關(guān)函數(shù),構(gòu)建一個(gè)充分非必要的判定準(zhǔn)則;然后建立序列收斂的量化分析方法,研究收斂參數(shù)的最優(yōu)取值,并提取平穩(wěn)性特征向量;最后采用k-means聚類建立平穩(wěn)性分類識(shí)別方法。采用一組模擬數(shù)據(jù)和股票數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)進(jìn)行對比,實(shí)證結(jié)果表明新方法的準(zhǔn)確率較高。
[Abstract]:Stationary test is a key problem in time series regression analysis. The existing testing methods are weak in dealing with massive time series data. The accuracy of the test needs to be improved. A new method of stationary test based on classification technology can be used to deal with massive time series data effectively. First, the autocorrelation function of time series is calculated. Constructing a sufficient and non-necessary criterion; Then the quantization analysis method of sequence convergence is established to study the optimal value of convergence parameters and extract stationary eigenvector. Finally, using k-means clustering to establish a stationary classification identification method. Using a set of simulation data and stock data to analyze, the ADF test PP test and KPSS test to compare. The empirical results show that the accuracy of the new method is high.
【作者單位】： 南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;廈門大學(xué)王亞南經(jīng)濟(jì)研究院;
【基金】：教育部青年基金項(xiàng)目《海量金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法研究》(13YJCZH044)
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 一、引言時(shí)間序列是一類典型的隨機(jī)數(shù)據(jù),基于隨機(jī)變量的歷史和現(xiàn)狀推測其未來需要假設(shè)隨機(jī)變量的歷史和現(xiàn)狀具有代表性或可延續(xù)性,樣本時(shí)間序列展現(xiàn)了隨機(jī)變量的歷史和現(xiàn)狀;隨機(jī)變量基本形態(tài)維持不變也就是要求樣本數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征仍能延續(xù)到未來,稱這些統(tǒng)計(jì)量(均值、方差、協(xié)

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本文編號：1421014