时间序列混合模型及其在原油价格预测中的应用
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    在时间序列建模时,随机扰动项经常表现出非高斯性质,造成传统的时序模型的估计和预测偏误.针对这个问题,提出一种新的时间序列混合模型———多维高斯混合转移分布模型(MGMTD模型),用来处理残差项不是白噪声的情况,并提出采用遗传算法进行参数估计.将新提出的MGMTD模型应用于对国际原油价格的预测分析中,进行模型的可行性检验.实证结果显示,MGMTD模型可以得到较好的预测结果.

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郭帅1 来鹏2.时间序列混合模型及其在原油价格预测中的应用[J].南京信息工程大学学报,2010,(3):280~283

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  • 收稿日期:2009-10-14
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