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一、问题的提出作为统计学一个重要分支学科 ,现代时间序列分析的发展十分惊人 ,尤其是近二十年来 ,人们已不再满足于平稳、线性的时间序列分析 ,如AR、MA、ARMA、ARIMA等 ,越来越多的人将视野投向非平稳时间序列、谱分析、时间序列的线性系统、非线性时间序列及非线性系统、空间序列、不等间隔抽样等问题的研究。TAM模型属于非线性时间序列分析的范围 ,是我国香港地区的学者汤家豪 (参见 [12 ,13])先生于 1978年提出来的 ,由于该模型具有一些重要的性质特征 ,如比 :设置“门坎”(门限 ) ,然后通过门限的控制作用 ,保障模型自身的稳… 相似文献
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假定A_1,A_2,…,A.,A及(a)、(b)、(c)、(d)如文“体上幂等矩阵的一个性质”中所设,用一个反例说明了(a)、(c)(?)(b)、(d)在一般的体上是不成立的,而在四元数体上成立. 相似文献
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55.
以一科期末考试成绩数据为考核指标,对性别、地域、组成、入学年龄等客观因素进行方差分析。结果表明:单因素方差分析中的性别因素、家庭组成因素对学生的成绩有显著影响。性别因素:男同学平均成绩比女同学平均成绩高出8.19分,男同学优于女同学。组成因素:双亲家庭学生的平均成绩比单亲家庭学生的平均戍绩高出7.61分,双亲家庭优于单亲家庭。非参数方差分析中地域因素秩变量具有显著差异。城镇学生成绩秩变量优于农村学生成绩秩变量。平均成绩城镇同学比农村同学高出5.17分。 相似文献
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面对金融市场的大量不确定性因素,如何合理选择有效的定价因子并构建科学的资产定价体系,一直是金融理论研究的核心问题之一。本文利用图嵌入的方法,基于稀疏表示和低秩表示策略,深度挖掘潜含在数据集中的内在结构,构建了能够同时揭示数据局部结构信息和全局结构信息的集成学习策略,以实现不同维度的多源数据融合。从CAPM和APT理论出发,通过集成预测的方法构建量化多因子资产选择模型,代表性地选择了卷积神经网络、梯度提升决策树、时间序列及支持向量机等模型进行单一预测,并通过稀疏低秩的图近似最小二乘回归集成策略进行优化。实证结果表明基于集成预测的稀疏低秩策略其资产选择能力更强,超额收益率更高。采用机器学习的非线性预测方法更有利于揭示金融系统的复杂特性。实证结论对投资组合管理具有重要指导意义。 相似文献
58.
我国证券投资基金绩效持续性实证研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文在消除新股配售这一非经营性因素对基金净值的影响后,采用相关检验、马尔可夫检验、相邻秩差检验和半期平均秩差检验等非参数方法对基金的短期绝对绩效和相对绩效的持续性及基金的长期绩效持续性进行了检验.研究发现,我国证券投资基金具有短期相对绩效和长期相对绩效的持续性但不具有短期绝对绩效的持续性. 相似文献
59.
韦俊 《盐城工学院学报(社会科学版)》1997,(4)
在高等代数中,许多关于矩阵的秩的性质的证明是比较复杂的.因此提出用近世代数中的同态基本定理来证明这些性质,这种方法简洁明了,便于接受. 相似文献
60.