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多维时序定阶方法对偏最小二乘回归模型预报精度的改进

The Method of Pricing Order of the Multivariate Autoregression Model for Amelioration of Forecast Precision of the Partial Least-Squares Regression Model

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【作者】 崔斌； 李慧； 吴国富；

【Author】 CUI Bin,\ LI Hui,\ WU Guo-fu (Academy of Mathematics and System Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China)

【机构】 中国科学院数学与系统科学研究院； 中国科学院数学与系统科学研究院 北京100080； 北京100080； 北京100080；

【摘要】 运用时间序列多维自回归模型的定阶方法 ,解决了偏最小二乘回归模型中自变量的选择问题 .通过对我国财政收入的预报分析表明 ,这两种统计模型的结合使用 ,较大程度地提高了预报精度

【Abstract】 This paper makes use of the method o f pricing order of the Multivariate Autoregression Model to resolve the choosing problem of variable about the Partial Least-Squares Regression Model. The indi cation of forecast analysis for China′s fiscal expenditures, the combination of the two kinds of models can raise the forecast precision.

【关键词】 多维自回归模型； 定阶； 偏最小二乘回归模型； 预报精度；
【Key words】 multivariate autoregression model； pricing order； partial least-squares regression model； forecast precision；
  • 【文献出处】 数学的实践与认识 ,Mathematics In Practice and Theory , 编辑部邮箱 ,2003年08期
  • 【分类号】O212
  • 【被引频次】8
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