最后,将模型应用于实证研究,一是讨论其在中国股市收益自相关性分析的应用,发现收益序列呈现出典型的门限效应和异质效应；二是使用该模型来研究中国通货膨胀的非线性动态特征,并给出通货膨胀波动趋势的条件密度预测。3)在非平稳时间序列分位数回归建模方面,基于分位数协整理论,检验中国“费雪效应”的存在性及异质性。定量研究在不同分位点处名义利率和通货膨胀之间真实回归关系,并建立相应的分位数误差校正模型,用于刻画名义利率由短期波动向长期均衡动态调整速度在不同分位点处的差异。结论表明,基于分位数协整方法能够得到比传统均值协整检验更为深刻的结果,不仅能够检验出中国经济系统在哪些状态(分位点)下存在“费雪效应”及“费雪效应”的强弱,而且能够通过不同状态下的调整速度差异,全面地刻画“费雪效应”的异质性。 本文由张家港弯管机网站采集网络www.wangaunjimuju.net4)在“贫信息”数据的预测建模方面,将分位数回归与灰色预测模型相结合,建立基于中位数回归的灰色预测系列模型：LAD-GM(1,1)模型、LAD-GM(2,1)模型、LAD-GM(1,1)幂模型及LAD-MGM(1,m)模型,并给出参数估计方法增加了精准化-电动液压滚弧机数控弯管机价格低全自动滚圆机多少钱。通过与传统的最小二乘准则比较,发现本文提供的方法不仅能够有效提高模型的预测精度,而且能够克服最小二乘准则下参数估计稳健性较差、易出现病态性的缺点,充分提高各类灰色预测模型的适用性数据预测与分类是数据挖掘领域非常重要的研究课题,长期以来受到了广泛的关注。数据预测与分类理论是管理科学、经济、数学、计算机等不同学科相互交叉融合的结晶,并已经被广泛应用于能源价格市场分析、金融市场价格预测和风险控制、生物信息识别、商务智能客户行为分析等众多领域。近年来,随着信息技术、互联网技术的迅猛发展,云计算、大数据分析的逐步成熟,复杂数据预测与分类研究充满了机遇与挑战,一方面,随着上述新兴技术、产业的发展与推广,大量实时在线数据的快速收集得以实现,以数据预测与分类为代表的数据挖掘技术将在更多的领域中发挥更大的作用。另一方面,从数据维度、数据类型以及数据体量等不同层面来看,数据对象正变的越来越多样化、复杂化,这极大的增加了精准化和精细化挖掘的难度,同时也从知识获取的准确性、合理性、可靠性以及实用性等多个方面对数据预测与分类研究提出了更高要求。本文在对国内外数据预测与分类有关基础理论、实现方法和建模策略进行梳理和总结的基础上,重点从数据的维度复杂性、频域特征复杂性、多源信息识别与匹配三个方面出发,紧密围绕数据预测与分类的关键问题,以电力系统负荷数据、电力市场价格数据为主要研究对象和案例,对复杂数据预测与分类问题展开研究。本文的主要研究内容及创新点总结如下：增加了精准化-电动液压滚弧机数控弯管机价格低全自动滚圆机多少钱 本文由张家港弯管机网站采集网络www.wangaunjimuju.net