時間序列模型的一場大規模預測測試
當研究者手中擁有許多預測模型可供其選擇時,如何在一公正客觀的環境下,作模型的評估與最後的選擇,而不會流於因資料過於特定而使其結論不夠穩固?本文即依此目的,建立了一套預測模型選擇的評估程序(詳見第三章或流程圖一);基本概念上,這是一套可跨樣本、樣本資料長度可不同,且具大樣本漸次特性的「隨機資料」評估方式。然而,候選模型的考慮,完全端視使用者基本之信仰與考量;本文即選擇了八大類各具代表性之模型:Random Walks、Linear ARMA、State Space ARMA、ARFIMA、Markov Switching、GARCH、N_N_AR與N_N_Wavelets(詳見第二章),前四種屬...
Main Author: | 譚經緯 |
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Language: | 中文 |
Published: |
國立政治大學
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Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22A2002000473%22. |
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