【摘要】：小波分解方法可以實現(xiàn)時間序列的分解。利用小波分析分解出趨勢項序列與周期項序列,分別對兩部分序列建立ARMA模型進行預測,并重構序列。為了降低估計效率的代價,本文引入MCMC方法對趨勢項和周期項序列建立的ARMA模型參數(shù)進行估計,得出自回歸系數(shù)與剩余項(趨勢項序列減去自回歸項的預測值),并利用OLS方法對剩余項重新估計,最后重組序列。利用樣本外數(shù)據(jù)進行預測分析,我國鐵路貨運量數(shù)據(jù)的實證分析結果表明,小波分析的引入可提高預測效果,基于小波分析與MCMC-OLS估計組合方法與其他方法相比,預測效果更好。
[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】： 桂林理工大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(41101136) 國家社會科學基金項目(13CJY075) 廣西財經(jīng)學院數(shù)量經(jīng)濟學重點實驗室項目(2014) 廣西空間信息與測繪重點實驗室項目(15-140-07-33)
【分類號】：O174.2;O212.8

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本文編號：2130074