经济周期波动的函数型时序分解方法——基于CPI的实证分析

摘要：

建立一个函数型时序分解模型,根据交叉验证方法将数据分为趋势项、周期项和随机项,因而提取出的趋势项具有较好的泛化能力；提出的基于调节粗惩系数的转折点选取法,通过优化粗惩系数较好地分割了CPI的扩张期和收缩期,可判断经济指数的转折点.另外利用傅里叶变换(FFT)提取数据主频,改进了周期型基函数,相比于传统的傅里叶基函数,新的周期基函数对周期项的拟合精度较高.通过对近十年和近两年的CPI数据进行分析,结果表明季节影响较为明显,而且最后的组合模型预测精度较高.

关键词：经济周期、函数型数据分析、时序分解模型、交叉验证、CPI

所属期刊栏目：29

分类号：F224.9;O212(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家自然科学基金重点项目《高维复杂数据分析理论及其在投资决策中的应用》71031006;国家自然科学基金项目《提高支持向量机处理复杂数据效能的方法研究》61273291;山西省回国留学人员科研基金项目《面向复杂数据的支持向量机学习方法及应用研究》2012-008

在线出版日期：2014-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：22-28