经济时间序列的灰色模型研究

经济时间序列的灰色模型研究广东商学院王泽日一、基本理论与方法对于实测的时间序列｛Ｘ（０）ｉ（ｔ）｝，（ｉ＝１，２，…，ｎ；ｔ＝１，２，…，ｍ），一般为随机的，将其累加处理，可获得新序列｛Ｘ（１）ｉ（ｔ）｝，其中｛Ｘ（１）ｉ（ｔ）｝＝ｔｋ＝１Ｘ（０）...     

江苏省经济政策的统计研究

一、江苏省供给和需求对ＧＤＰ的拉动模式及其在政策上的应用　　１．经济分量对总量拉动作用与贡献程度的测定——拉动方程与贡献方程的建立不失一般性,记Ｙ（ｔ）为第ｔ期某项经济总量,Ｙｉ（ｔ）为Ｙ（ｔ）的第ｉ项分量,则Ｙ（ｔ）与Ｙｉ（ｔ）之间存在如下定义方程式：Ｙ（ｔ）＝Σｎｉ＝１Ｙｉ（ｔ）　（ｎ为分量的项数）（１）记Ｙ（ｔ）的增加量与增长率分别为：ΔＹ（ｔ）＝Ｙ（ｔ）－Ｙ（ｔ－１）Ｒ（ｔ）＝［Ｙ（ｔ）－Ｙ（ｔ－１）］／Ｙ（ｔ－１）Ｙｉ（ｔ）的增加量与增长率分别是：ΔＹｉ（ｔ）＝Ｙｉ（ｔ）－Ｙｉ（ｔ－１…     

折扣系数法在建立回归预测模型中的应用

一、折扣最小二乘法 在时间序列预测中，预测变量ｙ的变化主要依赖时间变量ｔ，它们之间具有相关关系 ｙ＝ｆ（ｔ）＋（此处，ｆ（ｔ）一般为ｔ的线性函数或可线性化的函数）。在确定它们之间的回归方程时，一般用最小二乘法。即对于给定的观测值（ｙＴ，ｔ）（ｔ＝１，２，…，ｎ），ｙｔ与ｔ之间满足关系式ｙｔ＝ｆ（ｔ）＋ｔ，需要确定ｆ（ｔ）中的参数，使Ｑ＝取到最小值。这里Ｑ＝对所有的观测点是同等对待的，为了体现近期观测值对未来预测值的影响大，远期观测值对未来预测值的影响小的特点，将不同观测值的误差平方给予不同的权重。…     

中国股票市场的ARCH效应研究

一、引言 金融时间序列往往具有时变方差的特征，即在某些时期的波动十分剧烈，而另一些时期的波动又相对平稳。为了刻画时间序列的这一特征， Ｅｎｇｌｅ于１９８２年提出了自回归条件异方差（ＡＲＣＨ）模型，Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ又于１９８６年进一步提出了广义自回归条件异方差（ＧＡＲＣＨ）模型。ＧＡＲＣＨ模型的本质特征是随机误差项的条件方差服从ＡＲＭＡ过程。设｛ｙｔ｝为一定平稳时间序列，ＧＡＲＣＨ（ｐ，ｑ）模型可表述为： 其中，Φ（Ｌ）为滞后算子Ｌ的多项式，特征方程Φ（２）＝０的根全位于单位圆外。ｖｔ为方差等于 …     

主观预测与定量预测的结合应用

主观预测是根据人们长期积累的经验，对未来经济活动中经济变量的变化作出主观估计．其优越性是使用方便、容易掌握，不需复杂的数学运算．而定量预测法是根据历史数据，按一定的数学模型推导出预测值的方法。定量预测和定性预测方法各有其优点和不足，二者相结合，对同一经济现象预测，其关健在于对两种预测结果的处理上，作者认为可以采用常用的简单算术平均数或加权算术平均数对两种结果求得平均值，作为预测值，其公式为：A一（AI＋A。）／2（A为预测值，AI为主观预测值，A。为定量预测值）或A一（K入十几人）／（KI十几）（尼为主…     

时间序列多期累积量的预测区间及应用

一、引言在时间序列分析的许多实际应用中,考虑的预测区间通常有两种,一种是单期预测区间,另一种是多期联立预测区间。后者是一个新的研究领域。对时间序列Ｘｔ,可观察时间ｔ＝１,２,…,ｎ,建立单期预测区间是指对给定的α,找到常数Ｃ使Ｐ（｜Ｘｎ＋ｋ－Ｘｎ（ｋ...     

统计预测方法的特点研究

一、统计预测方法的分类研究现代预测方法的发展,往往是各种预测方法的交叉运用,相互渗透,很难有截然的划分。因此,在分类问题上不能绝对化。但按预测的性质,大致上可分为定性预测法、回归预测法（包括经济计量模型法）、时间序列预测法和组合预测法四类。１．定性预...     

国外经济预测机构对中国经济增长作出评估

1999年已接近尾声，包括JP·摩根、东亚银行、恒生银行、摩根·斯坦利（亚洲）在内的世界经济研究预测机构也纷纷修正了他们对中国经济增长的预测值。在各机构10月份最新推出的中国1999年实际＊InP增长率预测中，最高为HSBCEc。n。mies预双u的7．7％，最低为FAf研究所预测的6．     

预测误差的辨证思考—现实与理论的差距导致的背逆

预测误差的辨证思考—现实与理论的差距导致的背逆欧阳进孙议政ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅａｕｔｈｏｒｍａｉｎｔａｉｎｓｔｈａｔｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｍｕｔｕａｌｅｆｅｃｔｓａｍｏｎｇｆｏｒｅｃａｓｔ,ｐｒａｃｔｉｃｅａｎｄｆｕｔｕｒｅ．Ｔｈｉｓｍｕｔｕａｌｅｆ...     

汇率预测及其经济基本面：基于多元自适应可变窗算法的构建

在人民币国际化不断推进、人民币汇率双向波动加强的背景下，构建具有优良预测能力的人民币汇率预测模型意义重大。参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确，同时还取决于能否迅速探测参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数。本文构建了多元自适应可变窗算法以及时监测模型参数的时变特征，探测最大化参数同质区间。结果显示：①在中长期（3至24个月）的美元、欧元、英镑和日元兑人民币汇率的样本外推预测中，多元自适应可变窗算法能显著优于随机游走模型、购买力平价模型、弹性货币模型、利率平价模型、泰勒规则模型与偏移型泰勒规则模型这六种汇率预测主流模型，其预测能力也显著优于实时窗宽选择算法与自回归模型；在美元兑人民币汇率中长期（3至24个月）预测中，其预测误差MAE度量相比于次优模型能降低 25%～50%。②多元自适应可变窗算法能迅速捕捉美元、欧元、英镑和日元兑人民币汇率的拐点，预测人民币汇率走向并刻画人民币汇率的周期性变化，其长期（向前9个月）方向性趋势样本外推预测精度比次优模型提高了16%～40%。③断点前后的汇率动态结构性变化显示“811”汇改促进了经济基本面对汇率预期重要性的显著提升与市场风险偏好的转变。“811”汇改之后，人民币汇率预期更易受外部冲击影响。加速利率市场化建设、提高国内收入、稳定物价、坚持带管制的浮动汇率制度与有效的资本管制相结合等措施对促进汇率市场化、防止汇率风险具有重要意义。