• 年份
  • 2012(1)
  • 核心收录
  • 中国人文社会科学引文数据库(CHSSCD)(1)
  • 中文社会科学引文索引(CSSCI)(1)
  • 北京大学中文核心期刊目录(北大核心)(1)
  • 刊名
  • 统计与决策(1)
  • 作者单位
  • 上海理工大学(1)
  • 语种
  • 汉语(1)
  • 关键词
  • 多项式算子(1)
  • 小波分解(1)
  • 时间序列(1)
  • 模型法(1)
  • 自回归模型(1)
  • 预测(1)
  • 更多...

  • 作者
  • 李星野(1)
  • 陈升(1)
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  • 基于小波分解自回归模型的CPI预测北大核心CHSSCDCSSCI
    摘要:文章利用小波分析与自回归模型相结合的方法来建模分析时间序列,这种方法主要是在尺度函数逼近和自回归模型的基础上建立的。小波分析提供了一种多尺度函数逼近的方法,而自回归模型能够预测时间序列。文章的对CPI序列进行了离散小波分解,并重构得到了尺度序列和每层的细节序列;然后分别对其建立自回归模型并预测每个序列的下一个值,将得到的预测值相加得到了CPI预测值,再用预测值,利用建立的模型进行预测;最后,用标准差来衡量估计量的好坏。