【摘 要】
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该文的主要目的是研究运用小波分析来解决时变AR(p)序列的建模和预报问题,并将 时变AR(p)模型和神经网络方法用于金融数据的预报.首先,作者讨论了时变AR(p)序列的建模问题.先
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该文的主要目的是研究运用小波分析来解决时变AR(p)序列的建模和预报问题,并将 时变AR(p)模型和神经网络方法用于金融数据的预报.首先,作者讨论了时变AR(p)序列的建模问题.先由周期小波分解得到关于小波系数的回归方程,再用一种基于Gram-Schmidt正交化过程的方法进行选元,最后得到时变系数的估计.作者给出了一种比较简单可行的算法,模拟例子表明了这种方法的有效性.最后,将时变AR(p)模型和神经网络方法用于汇率预报 ,并与其它方法作了比较.结果表明,这两种方法都有各自独特的优点.
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