今天中国论文网小编为大家分享毕业论文、职称论文、论文查重、论文范文、硕博论文库、论文写作格式等内容.1. 门限回归结果
时间序列建模基本步骤是：
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①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。
2. 门限回归用什么软件TArchT软件是一种用于建筑施工图设计的“工具集”软件，这种软件的特点可以用“易、泛、厚、韧、容”五个字来概括，充分体现了工具集建筑软件的理念。使用TArchT软件构筑的立体模型称之为TARCH模型。 TARCH模型在现实生活中的应用： 汇率常表现出方差时变的特点,常表现出波动聚集的现象,也即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另外一段时间上。
经典的时间序列模型(如ARMA模型)以不能较好地拟合此类数据。
自回归条件异方差(ARCH)模型,把方差和条件异方差区分开,让条件方差随过去误差也即一系列的历史信息冲击而变化,为解决异方差而提供新的途径。
广义自回归条件异方差(GARCH)让条件方差作为过去误差和之后条件方差的函数而变化,更好地体现出波动聚集效应。
市场对坏消息的反应往往比对好消息的反应更为迅速,这种非对称性,往往用带门限的GARCH(TARCH)和指数GARCH(EGARCH)模型来反应。
3. 门限回归结果不一样TArchT软件是一种用于建筑施工图设计的“工具集”软件，这种软件的特点可以用“易、泛、厚、韧、容”五个字来概括，充分体现了工具集建筑软件的理念。使用TArchT软件构筑的立体模型称之为TARCH模型。 TARCH模型在现实生活中的应用： 汇率常表现出方差时变的特点,常表现出波动聚集的现象,也即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另外一段时间上。
经典的时间序列模型(如ARMA模型)以不能较好地拟合此类数据。
自回归条件异方差(ARCH)模型,把方差和条件异方差区分开,让条件方差随过去误差也即一系列的历史信息冲击而变化,为解决异方差而提供新的途径。
广义自回归条件异方差(GARCH)让条件方差作为过去误差和之后条件方差的函数而变化,更好地体现出波动聚集效应。
市场对坏消息的反应往往比对好消息的反应更为迅速,这种非对称性,往往用带门限的GARCH(TARCH)和指数GARCH(EGARCH)模型来反应。
4. 门限回归结果的解读门限自回归模型，又称阈模型，简称TAR模型，它是一种非线性模型。
门限自回归模型由汤家豪（Tong）1978年提出，用来解决一类非线性问题。门限自回归模型在拟合实际数据时具有较好的性质，但是由于建立门限自回归模型的步骤比较复杂、不易掌握，而且比较费时、费力，这阻碍了门限自回归模型的应用。直到ROEYS.TSAY提出了相对来说比较简易的建模及检验方法后,这类模型才被人们广泛的应用。
5. 门限回归模型是干嘛的①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。
6. 门限回归结果怎么看用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列
7. 门限回归结果不一致门限效应是指当某一经济参数达到特定值后，将引起另一经济参数突然转向其他发展形式的现象，特定的临界值称为门限值。门限回归模型的基本思想是以跳跃点为界对样本值进行归类，各自回归后比较系数差异，从而找出门限值。
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