导读:本文包含了非线性协整论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:平滑,模型,门限,阈值,相关性,经济增长,误差。
非线性协整论文文献综述
宫冉冉,陈雪东[1]（2019）在《基于两类非线性变换的协整分析及其应用》一文中研究指出通过随机模拟和实证分析,分别对基于Logistic变换和门限变换的两类非线性变换的协整分析和统计套利策略进行研究,讨论非线性时间序列的线性变化方法,给出协整分析的步骤,并制定相应的统计套利策略.最后分别对中国银行、农业银行、中国石化与中国人寿5分钟股票价格数据进行实证分析,结果表明该策略具有较好的盈利能力.(本文来源于《湖州师范学院学报》期刊2019年04期）
徐波[2]（2018）在《灌区水资源供需时序非线性协整关系研究》一文中研究指出我国作为水资源总量的大国,水资源量丰富,但水资源存在着时间和空间上的分布不均。从水资源使用情况的角度来看,农业用水占主要地位,灌区用水又是农业用水的主要组成部分,因此合理规划农业灌区用水,确保灌区用水安全是实现水资源合理调配,促进灌区水资源供需合理利用的重要条件。一般情况下,降水和灌溉水是灌区两大供给项,作物需水是灌区用水的需求项,而水资源供需的不匹配性往往是威胁灌区用水安全的主因。受人类活动、下垫面变化等的影响,灌区水资源供需时序表现为具有一定相关性的不确定性和模糊性,科学辨析和量化灌区水资源供需时序宏观态势和微观细部之间的这种不确定相依性,并以此为基础,寻求灌区水资源供需时序的非平稳性关系,进而科学预测灌溉水量,是灌区进行水资源合理调配、促进灌区用水安全的基础和保障。本文以研究灌区水资源供需时序间相关关系为目的,采用多时间尺度分析方法对灌区水资源供需时序进行细化分析,研究微观条件下的灌区水资源供需时序间相关关系。在此基础上,结合灌区水资源时序的不平稳及非线性相关的特点,采用经济学上的非线性协整方法对时序间的关系进行量化描述,从灌区水资源的自然补给、人工补给以及自然-人工补给叁个角度出发,分别构建灌区降雨量和作物需水量、灌溉水量和作物需水量、降雨量-灌溉水量和作物需水量叁类灌区水资源供需要素的两变量和叁变量非线性协整关系进行分析。主要研究结果如下:(1)使用离散小波变换方法对灌区水资源供需原始序列进行多时间尺度分解,结果表明:灌区水资源供需时序在宏观(原始序列)和微观观察(多时间尺度序列)变化趋势表现出一致性,降雨量呈现出先上升后下降的变化趋势,主要的波动周期为4~5年、6~10年;作物需水量呈现出先下降后上升的变化趋势,主要的波动周期为2~4年、4~8年;灌溉水量呈现出逐渐上升的趋势,主要的波动周期为2~6年、9~11年。(2)考虑灌区水资源供需时间序列不符合正态分布的特性,使用Spearman和Kendall作为相关性系数进行分析,结果表明:多时间尺度下的灌溉水量、降雨量和作物需水量呈现出的相关性关系与原始序列的相关性关系在正负性和关系强弱上保持一致。(3)根据多时间尺度分析结果,结合小波神经网络,分别构建自然补给和人工补给条件下的灌区水资源供需时序两变量多时间尺度非线性协整关系,并与相应的多时间尺度BP神经网络模型和原始序列非线性协整模型进行对比,结果表明:灌溉水量与作物需水量、降雨量和作物需水量两种组合间确实存在非线性协整关系,并且多时间尺度的非线性协整模型预测结果优于多时间尺度BP神经网络预测模型和原始序列非线性协整预测模型的预测结果,非线性协整误差校正方程中的趋势项系数的大小和正负性与相关性分析的结果保持一致,采用多时间尺度分解和非线性协整理论在预测精度上有明显提高;多时间尺度分解结果中,低频项起主要作用。(4)根据多时间尺度分析结果,结合小波神经网络,构建自然-人工补给条件下灌区水资源供需时序叁变量间的多时间尺度非线性协整关系,研究结果表明:灌溉水量、降雨量和作物需水量叁者之间存在非线性协整关系,并且叁变量的多时间尺度非线性协整预测模型优于叁变量多时间尺度BP神经网络预测模型和原始序列的非线性协整预测模型,非线性协整误差校正方程中的趋势项系数的大小和正负性与相关性分析的结果保持一致,采用多时间尺度分解和非线性协整理论在预测精度上有明显提高,且叁变量预测结果优于两变量的预测结果,预测精度较好;多时间尺度分解结果中,低频项起主要作用。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-05-01）
金春蕾[3]（2018）在《非线性多变量协整回归及消费支出上的应用》一文中研究指出消费水平是全球公民公认的生活幸福的主要决定因素之一,对国家的经济周期、产业结构、以及国家政策有重要意义。因此研究我国消费性支出必不可少。自从Granger首次提出了协整这一概念之后,协整理论已经成为研究国民消费支出的重要理论。但大多数文献考虑的模型仅限于单变量回归因子。从实践的角度来看,这显然是有很大限制性的。例如,一个国家的人均二氧化碳排放量不能仅以人均GDP来衡量。人均GDP相同,国家的能源结构可能会极大影响人均排放的二氧化碳。然而目前非线性模型受到“维数灾难”的制约,在多变量协整回归模型方面仍然是一个开放性问题。目前已知的规避“维数灾难”的常用方法有两种,即半参数可加模型和单指标模型。由于本课题主要考虑对含非平稳时间序列的多变量半参数可加及不可加模型的半参数估计,所以需要对协整理论以及模型的估计方法进行具体阐述和应用。作为协整理论以及半参数方法的应用,本课题考虑我国2013年至2017年内人均可支配收入和实际利率对人均消费支出的影响。所选用模型是半参数可加模型,其中人均可支配收入的系数为唯一非参数项。由众多研究表明,该模型更倾向于是非线性的。因此再考虑应用该模型之前,需要对所需变量进行稳定性分析,协整关系分析,所用方法为ADF检测,以及EG两步法。可得出消费支出,可支配收入的log值满足一阶单整性并具有协整关系,实际利率为平稳序列。由于模型具有可加性,可以利用正交序列逼近法,以及核估计法对非参数项进行初步估计。随后根据估计的结果,对非参数项做出合理性假设H0,即假设非参数项为k阶多项式。利用自举法设定检验,对特定的检测量的准确性进行检验。从检验结果可以得知,事实更接近k= 1,3时的模型,此外根据对k= 1,3时模型残差的单位根检验可知,在显着水平0.1下,k= 1情况的残差平稳,k= 3时不平稳。由此可知,近五年国内的人均消费支出与人均可支配收入及实际利率的依赖关系与k= 0,2,3相比,更倾向于表现为k= 1的模型形式,即非参数项(可支配收入的系数)更倾向于表现实际利率的一次多项式,与正交序列逼近法,以及核估计法的估计结果相似。因此,近五年国内的人均消费支出与人均可支配收入及实际利率的依赖关系与= 0.2,3相比,更倾向于表现为k= 1的模型形式,即非参数项(可支配收入的系数)更倾向于表现实际利率的一次多项式.本文的创新点:1.本课题实证分析中所考虑的半参数模型不含零均值条件,并将原有的适用于零均值情况的估计方法,正交序列逼近以及核估计法,经过修改应用到此类模型估计中。同时结合实证问题对自举法的样本生成方式进行调整。2.本课题对所应用的正交序列逼近,核估计法以及基于自举法(Bootstrap)的设定检验过程给出了 Matlab实现。3.对于我国的人均消费支出的研究进行方法整合,即将半参数估计方法与基于自举法的设定检验结合起来,给出更可靠的模型假设,此外该方法也可以根据数据的相依关系应用更适合的自举方法(块自举法,筛自举法)来配合设定检验。(本文来源于《山东大学》期刊2018-04-20）
朱慧明,李小依,游万海,彭成[4]（2016）在《基于贝叶斯PSECM模型的非线性协整能源需求研究》一文中研究指出文章通过面板数据平滑转换模型研究影响能源需求的主要因素。针对面板数据平滑转换模型的序列差分容易造成信息缺失的问题,进行误差修正,构建PSECM模型,刻画变量的非线性特征与变量之间的长期稳定的非线性关系。由于非线性最小二乘算法难以收敛,容易造成参数估计不准确,运用贝叶斯方法分析模型结构,估计模型参数;在此基础上,对新兴市场国家进行实证分析,研究结果表明:贝叶斯算法能够准确地估计模型各参数,证明了贝叶斯PSECM模型的有效性,能源需求弹性与经济水平、能源价格、金融发展水平之间存在长期稳定非线性协整关系。(本文来源于《统计与决策》期刊2016年07期）
涂雄苓[5]（2016）在《我国二氧化碳排放强度与经济增长的关系——基于协整、线性和非线性格兰杰因果检验(英文)》一文中研究指出本文基于协整、线性和非线性Granger因果关系检验探讨了我国1961-2010年间二氧化碳排放强度(CO2)和经济增长(GDP)之间的关系。结果表明,我国二氧化碳排放强度和经济增长有着长期的均衡关系,两者之间的长期关系和因果关系的证据,意味着经济发展会导致环境质量下降,从长期来看,我国经济增长会对的二氧化碳排放强度产生不利影响。此外,线性和非线性Granger因果检验表明,我国二氧化碳排放强度和经济增长之间有长期的单向因果关系,即GDP增长是CO2排放强度的原因。从建议政府制定政策应该考虑目前的环境因素,这有助于让政策制定者和决策者重视保持经济增长的同时遏制碳排放量。(本文来源于《Journal of Resources and Ecology》期刊2016年02期）
严方笠,赵春艳[6]（2016）在《STR—ECM模型非线性协整关系检验问题研究》一文中研究指出文章首先运用基于剩余平方和的F统计量实现协整对非协整、线性协整对非线性协整,以及ES-TR-ECM对LSTR-ECM的检验。其次,用蒙特卡洛10000次试验给出F1、F2、F3统计量的临界值,并模拟数据对有限样本下F1、F2、F3统计量的功效进行检验。最后,用文章的研究与有关研究的统计量进行比较分析,仿真实验表明:提出的检验统计量具有较好的有限样本性质,因此其可行性和适用性较强。(本文来源于《统计与决策》期刊2016年03期）
周丽莉,李露,丁东洋[7]（2015）在《基于单整相依测度的非线性协整检验方法》一文中研究指出在经济和金融时间序列分析中,许多非平稳变量之间表现出复杂的非线性关系。为了有效描述变量间的长期均衡关系和短期动态特征,非线性协整理论逐渐成为时间序列分析领域的研究热点。实现非线性扩展有两种方法,一种是应用向量误差修正模型,但仍然采用线性协整回归。另一种方法是构建非线性协整回归方程。当存在非线性特征时,自协方差不能刻画相依关系,构建非线性协整回归函数可以采用相依结构的单整测度方法,不仅可以在假设检验中避免数据平滑过程,而且很容易通过抽样模拟进行参数估计。(本文来源于《统计与决策》期刊2015年20期）
朱慧明,周峰,曾昭法,李荣,游万海[8]（2015）在《基于贝叶斯平滑转移模型的汇率非线性协整关系研究》一文中研究指出针对平滑转移模型参数估计不确定性导致的协整检验方法相对复杂问题,提出基于平滑转移模型的贝叶斯非线性协整分析。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,结合参数的后验条件分布特征设计Metropolis-Hasting-Gibbs混合抽样方案,据此估计平滑转移模型的参数,并对回归残差进行贝叶斯单位根检验,解决参数估计过程中遇到的参数估计不确定性及协整检验复杂的问题;利用人民币对美元汇率与中美两国的利率数据进行实证分析。研究结果表明:MH-Gibbs抽样方案能够有效估计平滑转移模型的参数,中美汇率波动和利差之间存在平滑转移协整关系。(本文来源于《运筹与管理》期刊2015年04期）
孙荣[9]（2015）在《含滞后效应的非线性协整分析》一文中研究指出线性协整方法对非平稳经济和金融变量时间序列的计量经济学分析已经比较成熟,但许多宏观经济变量序列以及金融变量序列间的关系往往表现为非线性。文章以NLLS估计为基础提出反映滞后效应的非线性协整回归模型的非线性协整检验方法,统计模拟结果显示该方法具有较小的水平扭曲和较高的势。通过对中国财政支出与城镇居民可支配收入进行实证分析得出两者之间不存在线性协整而存在非线性协整关系,并且这种关系具有滞后效应。(本文来源于《统计与决策》期刊2015年02期）
张莹[10]（2014）在《非线性分位协整关系研究》一文中研究指出本文基于"长、短期记忆"概念,提出一种更加具有普遍形式的非线性分位协整概念,给出这种分位协整关系的检验方法,最后针对我国沪深股市与国际主要股市间的联动关系进行了相关实证研究,得出了与以往研究学者在不同视角下的分析结论。(本文来源于《21世纪数量经济学（第15卷）》期刊2014-10-17）
非线性协整论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
我国作为水资源总量的大国,水资源量丰富,但水资源存在着时间和空间上的分布不均。从水资源使用情况的角度来看,农业用水占主要地位,灌区用水又是农业用水的主要组成部分,因此合理规划农业灌区用水,确保灌区用水安全是实现水资源合理调配,促进灌区水资源供需合理利用的重要条件。一般情况下,降水和灌溉水是灌区两大供给项,作物需水是灌区用水的需求项,而水资源供需的不匹配性往往是威胁灌区用水安全的主因。受人类活动、下垫面变化等的影响,灌区水资源供需时序表现为具有一定相关性的不确定性和模糊性,科学辨析和量化灌区水资源供需时序宏观态势和微观细部之间的这种不确定相依性,并以此为基础,寻求灌区水资源供需时序的非平稳性关系,进而科学预测灌溉水量,是灌区进行水资源合理调配、促进灌区用水安全的基础和保障。本文以研究灌区水资源供需时序间相关关系为目的,采用多时间尺度分析方法对灌区水资源供需时序进行细化分析,研究微观条件下的灌区水资源供需时序间相关关系。在此基础上,结合灌区水资源时序的不平稳及非线性相关的特点,采用经济学上的非线性协整方法对时序间的关系进行量化描述,从灌区水资源的自然补给、人工补给以及自然-人工补给叁个角度出发,分别构建灌区降雨量和作物需水量、灌溉水量和作物需水量、降雨量-灌溉水量和作物需水量叁类灌区水资源供需要素的两变量和叁变量非线性协整关系进行分析。主要研究结果如下:(1)使用离散小波变换方法对灌区水资源供需原始序列进行多时间尺度分解,结果表明:灌区水资源供需时序在宏观(原始序列)和微观观察(多时间尺度序列)变化趋势表现出一致性,降雨量呈现出先上升后下降的变化趋势,主要的波动周期为4~5年、6~10年;作物需水量呈现出先下降后上升的变化趋势,主要的波动周期为2~4年、4~8年;灌溉水量呈现出逐渐上升的趋势,主要的波动周期为2~6年、9~11年。(2)考虑灌区水资源供需时间序列不符合正态分布的特性,使用Spearman和Kendall作为相关性系数进行分析,结果表明:多时间尺度下的灌溉水量、降雨量和作物需水量呈现出的相关性关系与原始序列的相关性关系在正负性和关系强弱上保持一致。(3)根据多时间尺度分析结果,结合小波神经网络,分别构建自然补给和人工补给条件下的灌区水资源供需时序两变量多时间尺度非线性协整关系,并与相应的多时间尺度BP神经网络模型和原始序列非线性协整模型进行对比,结果表明:灌溉水量与作物需水量、降雨量和作物需水量两种组合间确实存在非线性协整关系,并且多时间尺度的非线性协整模型预测结果优于多时间尺度BP神经网络预测模型和原始序列非线性协整预测模型的预测结果,非线性协整误差校正方程中的趋势项系数的大小和正负性与相关性分析的结果保持一致,采用多时间尺度分解和非线性协整理论在预测精度上有明显提高;多时间尺度分解结果中,低频项起主要作用。(4)根据多时间尺度分析结果,结合小波神经网络,构建自然-人工补给条件下灌区水资源供需时序叁变量间的多时间尺度非线性协整关系,研究结果表明:灌溉水量、降雨量和作物需水量叁者之间存在非线性协整关系,并且叁变量的多时间尺度非线性协整预测模型优于叁变量多时间尺度BP神经网络预测模型和原始序列的非线性协整预测模型,非线性协整误差校正方程中的趋势项系数的大小和正负性与相关性分析的结果保持一致,采用多时间尺度分解和非线性协整理论在预测精度上有明显提高,且叁变量预测结果优于两变量的预测结果,预测精度较好;多时间尺度分解结果中,低频项起主要作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性协整论文参考文献
[1].宫冉冉,陈雪东.基于两类非线性变换的协整分析及其应用[J].湖州师范学院学报.2019
[2].徐波.灌区水资源供需时序非线性协整关系研究[D].郑州大学.2018
[3].金春蕾.非线性多变量协整回归及消费支出上的应用[D].山东大学.2018
[4].朱慧明,李小依,游万海,彭成.基于贝叶斯PSECM模型的非线性协整能源需求研究[J].统计与决策.2016
[5].涂雄苓.我国二氧化碳排放强度与经济增长的关系——基于协整、线性和非线性格兰杰因果检验(英文)[J].JournalofResourcesandEcology.2016
[6].严方笠,赵春艳.STR—ECM模型非线性协整关系检验问题研究[J].统计与决策.2016
[7].周丽莉,李露,丁东洋.基于单整相依测度的非线性协整检验方法[J].统计与决策.2015
[8].朱慧明,周峰,曾昭法,李荣,游万海.基于贝叶斯平滑转移模型的汇率非线性协整关系研究[J].运筹与管理.2015
[9].孙荣.含滞后效应的非线性协整分析[J].统计与决策.2015
[10].张莹.非线性分位协整关系研究[C].21世纪数量经济学（第15卷）.2014
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