【摘要】：小波分解方法可以實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的分解。利用小波分析分解出趨勢(shì)項(xiàng)序列與周期項(xiàng)序列,分別對(duì)兩部分序列建立ARMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并重構(gòu)序列。為了降低估計(jì)效率的代價(jià),本文引入MCMC方法對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)序列建立的ARMA模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),得出自回歸系數(shù)與剩余項(xiàng)(趨勢(shì)項(xiàng)序列減去自回歸項(xiàng)的預(yù)測(cè)值),并利用OLS方法對(duì)剩余項(xiàng)重新估計(jì),最后重組序列。利用樣本外數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,我國(guó)鐵路貨運(yùn)量數(shù)據(jù)的實(shí)證分析結(jié)果表明,小波分析的引入可提高預(yù)測(cè)效果,基于小波分析與MCMC-OLS估計(jì)組合方法與其他方法相比,預(yù)測(cè)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.
【作者單位】： 桂林理工大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41101136) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(13CJY075) 廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2014) 廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(15-140-07-33)
【分類號(hào)】：O174.2;O212.8

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本文編號(hào)：2130074