重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (3): 228-239.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.03.033
苏理云ａ，梁昌海ａ，李凤兰ｂ，赵胜利ａ，宋江敏ａ
摘要： 函数系数自回归模型（ＦＡＲ）在非线性时序数据分析应用中，当样本值两端存在数据偏少或异常值的情况，模型回归系数的估计精度不高和稳定性差，引入局部加权散点平滑（ＬＯＷＥＳＳ）方法，优化ＦＡＲ模型的估计。首先采用重标极差分析法（Ｒ／Ｓ）计算Ｈｕｒｓｔ指数，并判别序列特征，再建立ＦＡＲ模型并估计回归系数，最后结合ＬＯＷＥＳＳ平滑方法优化ＦＡＲ模型，建立ＬＯＷＥＳＳＦＡＲ模型（ＬＷＦＡＲ模型）。通过模拟实验和国泰基金收益率实证分析、预测，表明：ＬＷ-ＦＡＲ模型克服了ＦＡＲ模型存在异常值时的缺陷，并提高了模型的预测精度和稳定性。
中图分类号:
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