精华内容
下载资源
问答
  • 此外,包括省级和市级环境法律在内的66%的地方立法滞后问题,平均滞后时间为2547.8天。 此外,国家环境法律与地方环境法律之间存在许多法律冲突。 为了帮助中国建立和谐统一的环境法律体系,本研究提出了一些建议...
  • 如图,如果一个线性随机过程可以用白噪声的加权来表示,则称为q阶移动...(这里先不涉及到单位根检验)我们先确定阶数,现自己设定一个滞后两阶的MA模型set.seed(2)#设定种子 x<-rnorm(50,0,1) plot(x,type = '...

    71b139a70777f933a2e78e8d36373314.png

    4afd8414f499e68a89160744ee68f2f6.png

    如图,如果一个线性随机过程可以用白噪声的加权来表示,则称为q阶移动平均过程。

    因为是白噪声的加权之和,所以任何的移动平均模型都是平稳的,也有说是弱平稳的。

    移动平均模型转化为自回归模型的前提是单位根检验中,所有根都要大于1。

    (这里先不涉及到单位根检验)

    我们先确定阶数,现自己设定一个滞后两阶的MA模型

    set.seed(2)#设定种子
    x<-rnorm(50,0,1)
    plot(x,type = 'o')
    y<-rep(0,48)
    for (n in 1:48) {y[n]=x[n+2]+0.8*x[n]
     
    }
    acf(y,lag.max = length(y))
    pacf(y,lag.max = length(y))

    2dcc68774cec369d464dd9bbde8c4baf.png

    cb846e9602df57ad2bb64950bef80662.png

    可以看到二阶钱的系数落于置信区间外较多,因此该移动平均过程的阶数为2(MA模型一般用自相关图确定滞后阶数)

    arima.test(y,order=c(0,0,2),include.mean = F)

    029a0cc2c471922998d7eaecb21b120f.png

    可以看到1阶的系数并不显著,拟合只包含2阶的,

    arima.test(y,order=c(0,0,2),include.mean = F,fixed=c(0,NA))  #fixed 里面是让一阶的系数为0

    788a1f92edbcde952872f282309612e1.png

    可以看到拟合的结果和原模型接近

    R语言也可以直接拟合MA模型数据

    y3<-arima.sim(n=100,list(ma=c(0.8,0.3,0.1)))# list里给的是滞后项的系数
    
    arima.test(y3,order=c(0,0,3),include.mean = F)#进行拟合

    de57a95d7d5f1fa5a74ef1eab2a7c599.png

    当然,这里是我知道原模型区进行拟合,但实际上可以发现,在实际拟合过程中,有其他滞后项的系数也是显著的,这里就要根据AIC等准则选择最优模型。

    展开全文
  • 图1描述的是我们国家“工业化超前,城市化滞后”的现象,图里是2015年的数据。左边纵轴为城市化率和工业化率,右边纵轴为城市化率与工业化率之比。工业化程度,我们用第二产业占GDP的比重来衡量,中国是40.9%,世界...

    【文/徐远】

    我国迄今为止的经济成就,主要归功于工业化的快速推进;迄今为止我国的经济结构扭曲问题,根源也在快速的工业化。用一句不太准确的话概括,就是“成也萧何,败也萧何”。

    图1描述的是我们国家“工业化超前,城市化滞后”的现象,图里是2015年的数据。左边纵轴为城市化率和工业化率,右边纵轴为城市化率与工业化率之比。工业化程度,我们用第二产业占GDP的比重来衡量,中国是40.9%,世界平均是27.1%,代表发达国家的七国集团(美、英、德、法、日、意、加)是23.7%。也就是说,中国工业化率比世界平均高,比发达国家也高,高得还不止一点点,高了将近一倍。

    5a82f7b9bae19e0e611bdb9f236d0afc.png

    图1:工业化超前,城市化滞后

    然后再看城市化率,2015年中国是55.6%,之后大概每年增加一个多百分点,世界平均是53.8%,中国和世界平均差不多。如果和代表高收入国家的七国集团比的话,它们大概是80%多,我们是57%,还有20多个百分点的差距,所以城市化还有很大的空间。

    怎么看这个数据呢?我们不妨稍微说细一点。

    第一,和可比国家比,中国的城市化率是偏低的。这里补充一个数,没在图上,就是中高收入国家2015年的平均城市化率是65%,这一年中高收入国家的人均GDP是8076美元,中国是8069美元,很接近。看起来,和大致可比国家比,中国的城市化率还是低很多,低了10个百分点。

    第二,我们国家的城市化率这个数据,是需要斟酌的。上图统计的是常住人口,还有一个是户籍人口,户籍人口的城市化率低很多,目前户籍人口城市化率只有41%。把非户籍常住人口算“半城市化”的话,中国的城市化率是49%。这样看的话,上升的空间就更大了。

    综合起来看,中国的工业化是比其他国家高的,城市化是比其他国家低的,如果算一下它们的比率,你会发现这个比率就很好玩。我们国家的城市化率/工业化率是1.4,世界平均是2.0,七国集团是3.4,我们比别人差了很多。所以,“工业化超前,城市化滞后”是我国经济发展的一个非常重要的特征。

    归纳出这个特征之后,再来看看其他主要国家的城市化率/工业化率。

    下图2最右边是中国,左边这一组是发达国家,大多数是4.0以上,德国和日本工业化程度稍微高一些,城市化稍微低一点,是3.0左右,右边是发展中国家,金砖五国,别的国家都比我们高,唯一一个跟我们差不多的是印度,但印度是一个很穷的国家,印度人均收入1700美元,是中低收入国家,是我们的1/5多一点。当中国的收入是印度5倍,发达程度是印度5倍,这个比率跟印度差不多的时候,只能说明中国的比率太低了。

    00a33e1762221fb81e5f85bd53437bc6.png

    图2:主要国家的城市化率/工业化率

    那么,如何理解“工业化超前,城市化滞后”的现象?这个现象和我们国家之前的快速工业化是直接相关的。工业化发展可以很快,是因为学习技术、培养劳动力、积累资金的速度都可以很快,有了这些,工业就是复制、升级、迭代、再复制的过程,可以非常非常快。

    城市不一样,城市是个复杂系统,比工业制造复杂得多,城市化不是个简单复制的过程,而是个生长发育的过程。简单复制,很容易造出“鬼城”。即便采用复制的办法,也只能复制一部分,比如硬件的部分,可以部分采用复制的办法,其实也已经很难了,建筑和规划都是很难的工业技术。软件部分,就更加不是复制能够解决的了。所以,城市很难复制,需要下很大功夫,会慢很多。工业化超前,城市化滞后,说白了就是工业发展太快了,城市化没有那么快。

    我们如此强调工业化超前,城市化滞后这个现象,是因为这个现象是我们国家几乎一切重要经济结构问题的根源。我们一个一个来看。

    比如说“过度投资”,就是投资占GDP比重过高的问题。工业发展这么快,为了配合工业以及房地产的发展,好多地方都是需要投资的,这个阶段投资高不是天经地义、理所当然的吗?不投资的话,哪来那么多设备,哪来那么多房子,哪来那么多公路、铁路、机场,怎么搞生产?所以说中国“过度投资”这种说法首先就无视了中国快速工业化的背景,无视了工业化的实际要求,在细节上也许有些道理,容易引起共鸣,但是在大格局上、大方向上是有问题的。

    另外,补充一个资料,在几乎所有经济体的快速增长阶段,都有个现象叫作投资过度。工业革命以来,最早期是荷兰和英国,当时投资占比大概不到20%,为什么比我们现在低呢,因为当时很穷,工业发展过程中首先要吃饱肚子,剩下的储蓄才能投资。后来是德国和美国,它们就到了20%多,接着是日本,日本顶峰的时候投资占比30%多。日本虽然在二战前就完成了工业化,但是二战后也需要有重建的工作,要重新“发展”一次。再后来是其他发展中经济体,比如亚洲“四小龙”,它们发展的时候顶峰是投资占比30%多,我们现在是40%多。

    有个规律是越晚起步的国家,投资占比越高,有两个原因。第一个原因是后发国家的发展路径是清楚的,因为先发国家已经把路蹚出来了,后发国家只需要去实现这个路径,面临的方向性的不确定性小,关键是怎么实现而已。第二个原因是因为后发,路径清楚,发展会比较快,资金动员能力也会比较强,可供动员的储蓄也会比较多。

    所以,投资占比高几乎是伴随着每一个国家的快速工业化进程的,中国根本不是一个特殊现象,只是普遍现象的一个案例,是一个经典案例而已。所以“投资过度”这句话是完全错误的,它既没有考虑世界范围内的一般规律,也没有考虑我国快速工业化、快速经济增长的大背景。只是简单和现在的发达国家比,就得出“投资过度”的结论,是很不负责任的。

    然后再说内需不足。内需不足是什么意思呢?就是出口占GDP的比重太高了,反映出内部需求不足。这个观点,是有很多问题的。

    首先说一下,投资过度和内需不足这两个判断,本身就是矛盾的。投资本身就是内需,投资多了,应该是内需过度,怎么又说内需不足呢?这两个事情放在一起,内在的逻辑就是矛盾的。

    所以,投资过度和内需不足放在一起,说的只能是消费需求不足。这么说有道理吗?对不起,你上当了。消费是千家万户的事情,大家知道怎么花钱,知道该存多少钱。其实操心别人怎么花钱,还不如操心别人的收入怎么提高。人民的收入提高了,或者对未来的收入预期上去了,消费自然会上去。不谈收入,直接谈消费,刺激别人的消费,其实是一种耍流氓。

    现在我们来看一下图3。这张图想说的是,所谓内需不足,和“工业化超前,城市化滞后”是密切相关的。横轴是城市化率/工业化率,纵轴是净出口占GDP比重,我们看的是世界十大经济体(去掉印度,因为收入太低,产业结构不可比)。

    78fc10b28240ef4ac0b3880508e00af8.png

    图3:内需不足和“工业化超前,城市化滞后”密切相关

    这张图显示的基本信息是:城市化越发达的国家,净出口占比越低,这个规律非常清楚。可以看到中国就在这个拟合线旁边,并没有偏离这个趋势。换句话说,中国所谓的净出口占比过高,或者说内需不足,无非就是城市化和净出口占比规律的一个样本点而已,毫不奇怪。

    这其中的道理是什么?城市发达的国家,内部市场才会发达。农村市场不会发达的。市场发达了,才有各种消费,才有各种内需。市场不够发达,自己需求不了,总需求不够,只好卖给别人,表现为净出口。道理就是这么简单。

    我们国家改革开放以来,特别是加入WTO以来,工业化进程如此迅速,内需怎么跟得上?内需跟不上工业复制和工业膨胀的速度,所以就卖给别人,这很正常。太阳底下从来没有新鲜事。而且从企业家的角度讲,卖给别人这么好卖,还省心,为什么不卖?因此所谓的内需不足,只是我们增长阶段的一个现象,是“工业化超前,城市化滞后”的一个派生现象,和世界经济一般规律并没有什么不一致的地方,不值得大惊小怪。

    图3看的是经济的支出方面,是净出口占GDP的比重。图4看的是经济的生产方面,是服务业占GDP的比重,横轴还是城市化率/工业化率。

    d37af1ed601fa7a04a5f8a4a50da2d2e.png

    图4:城市化越发达的国家服务业占比越高

    我们可以清楚看到,城市化越发达的国家,服务业占比越高,也是大致在一条直线上。中国服务业占比低,但是也基本落在这条线上,中国跟这个规律并没有太大区别,只是更为显著而已。所以中国服务业滞后也只是“工业化超前,城市化滞后”的一个表象。

    这里面的道理也很简单。没有城市,没有大城市,服务业很难真正发展起来。大家想一想,在农村怎么发展服务业。农村可以有个小卖部,有个诊所,再大一点的就开不了了,因为没有人口聚集,没有人口和商业的流量,成本就摊不开,没法持续下去。

    举个例子,农村有很好的学校吗?可能有,但是一定非常非常少。为什么?农村人口密度太低,孩子少,老师们收入低,其他机会也少。同样是教书,老师们更愿意去城里,同样是教书,城里的条件好,收入高,孩子也多。收入之外,讲教学的成就感的话,城里也好很多。

    城里面什么都有,老师们在城里面有自己的社会关系网,有医院,有各种各样的娱乐设施。他在农村干什么?上完课可能只能去打打篮球了,或者上完课就直接回城里,因为家在城里。留在农村没太多事情做,也很难找到好玩的事情,很难找到有趣的人,有趣的人都愿意去城里,因为他们也要扎堆。没有好玩的事情、没有好玩的人,剩下的人也会走的,于是好玩的人越来越少,农村越来越不好玩。

    总而言之,在农村,因为人越来越少,服务业是发展不起来的。服务业是需要一个很大的流量来支撑的,要不然做不起来。

    不仅学校,医院、银行也都是这样。银行的经理知道,在农村开个分支网点多贵,人吃马喂都是要花钱的。农村一共就那么几个人,就那么点经济流量,农村开个网点很难挣钱,不赔钱就不错了。没有密度、没有流量的地方,服务业就是做不起来。这是最基本的经济逻辑,不可能错,也改变不了,除非你把农村变成城市。把农村变成城市,不仅要修桥铺路,最重要的是要有人。

    回头想一想,以前我们描述农村的时候,有一个说法大家一定还记得,叫作“自给自足的自然经济”。这词什么意思?就是什么都自己来,吃饭自己煮,衣服破了妈妈缝,再久远一点的时候,鞋子也是妈妈做的。什么都自己做,还要什么服务业?服务业不就是花钱买服务吗?什么都自己家里做,就没有服务业了。

    为什么农村经济“自给自足”?这是个复杂的问题,一下子不容易说清楚。一眼看去,跟收入水平低、经济密度低、交易成本高有很大关系。赶个集买东西要半天,还不如在家里自己动手做,于是分工起不来,效率就低,技术也没法进步,收入也增长不起来。

    千年的乡村,就陷在一个低收入的陷阱中,直到城市发展起来。有了城市,才有分工,才有经济增长,然后反过来促进城市的进一步发展。对于城市促进分工和增长的神奇力量,我们一定要有足够的敬畏。我们脱胎于农业国,很多人的乡土情结很重,因此敬畏城市这一点特别重要。

    简单总结一下,所谓的服务业滞后,和中国的城市发展水平有着很大的关系。说白了,还是工业化很快,城市化没这么快。刚才说的这么多经济结构问题,包括过度投资、净出口占比过大、服务业滞后,其实都是“工业化超前,城市化滞后”的派生现象,没什么奇怪的。

    站在这个历史时点上,想清楚这些事,历史原来如此简单。

    (本文整理自北大国发院教授徐远所著《从工业化到城市化》,中信出版集团出版。)

    6a09bde10c0439a2bc14421aa3980c39.png

    从工业化到城市化:未来30年经济增长的可行路径

    徐远 著

    展开全文
  • 您知道指标存在的问题:指标越准确,它们越滞后于价格。 在约翰埃勒斯(John Ehlers)的书籍和研讨会中,他反复解决了这个问题,并提出了许多指标,这些指标几乎没有...取线到价格的平均垂直距离。 将结果除以标..

    您知道指标存在的问题:指标越准确,它们越滞后于价格。

    在约翰埃勒斯(John Ehlers)的书籍和研讨会中,他反复解决了这个问题,并提出了许多指标,这些指标几乎没有滞后。他在《股票和商品》杂志2020年2月刊中的“反射:新的零滞后指标”一文中提出的新指标几乎没有滞后地从价格曲线中消除趋势。

    指标有两种计算方法:ReFlex和TrendFlex。


    ReFlex指标的算法

    使用低通滤波器平滑价格曲线。

    从N根K线前的价格到当前价格绘制一条线。

    取线到价格的平均垂直距离。

    将结果除以标准偏差。

     

    TrendFlex指标的算法

    使用低通滤波器平滑价格曲线。

    将最后N个价格与当前价格的平均差。

    将结果除以标准偏差。


     

    因此,指标是经过过滤和标准化的移动平均线,但具有价格差异。Ehlers提供的TradeStation代码与Zorro的lite-C非常相似,因此编码指标只需几分钟。这是C版本:

    根据上述算法说明,数据为价格曲线,周期为N。如果您熟悉C编程,那么遇到的唯一不寻常的一行就是这一行:

    vars Filt = series(Data [0]),MS = series(0);

     

    该行将时间序列分配给变量Filt和MS。到目前为止,一切都很好。但是,如果为指标分配时间序列,则用正确的初始值填充它非常重要。这是Filt系列的最新价格Data [0]。

    如果我们用0代替它会发生什么?Filt是根据Ehlers的“ SuperSmoother”算法进行的低通滤波后的价格。如果低通滤波器以0开头,则它将从0逐渐爬升到滤波后的价格。这将使该过滤器的初始值无效。

    因此,这是我进行指标编程的第一个重要提示,请始终使用应生成的范围内的值初始化时间序列。

    为什么我们使用全局时间序列?我们本来可以定义静态数组。我可以看到一些为其他平台编写了相同指标的同事做到了这一点。当平台仅支持具有单个资产和单个时间范围的策略时,这是可以的。

    但是,当在同一策略中以不同的时间范围和不同的价格曲线调用指标时,静态数组将全部混合在一起,并且指标产生错误的值。如有疑问,请使用系列。那是我的第二个建议。

    一个小的C脚本,用于绘制2019 SPY曲线的指标:

    您可以看到指标几乎没有滞后。剩下的问题是如何以及如何使用它们。在文章中,Ehlers对指标的目的非常沉默。所以我的第一个想法是将它们用于交易信号。

    由于它们顺应价格曲线的峰值和谷值而没有滞后,因此我的想法是在谷底处建立多头,并在峰值时反转做空。所以我将这些行添加到绘图脚本中:

    但是结果很糟糕。当我使用变体来生成交易信号(如交叉或区域)并增加测试周期时,并不会变得更好。当然,某些变体会产生积极的结果,但它们不会通过现实检查。

    但是,指标在+/- 2范围内,几乎没有滞后。这使得它们成为机器学习系统(例如深度学习ANN)的无趋势输入的不错选择。也许有人为他们找到了另一个好用处!

    脚本2020归档文件中提供了Zorro平台的C语言指标。可以使用#include语句将它们添加到任何交易系统中。

     


     

    蜂鸟数据 trochil.cn

    致力于为金融从业者提供高质价廉的金融数据,通过蜂鸟API,任何人都可以获取海量金融数据,并将数据整合到第三方应用程序,包括数据分析、回溯检验、量化交易、财经/金融APP等多维应用场景。

     

    致力于提供开源金融数据库,整合20+交易所的实时报价、历史数据及新闻流,并提供高效的API接口,为金融从业者提供免费获取数据的渠道。数据库覆盖A股、港股、美股、外汇、数字货币、国内期货和宏观经济。

    展开全文
  • 在得出Galí和Gertler(1999)和Holmberg(2006)的混合新凯恩斯氏菲利普斯曲线(HNKPC)时,假定后向公司将其价格指数设为上期新设定的平均价格加上上期的通货膨胀率,从而得出在菲利普斯曲线方程中,该方程将当前...
  • 与之相反,采用考虑吸附滞后效应的煤层气藏物质平衡方程确定的气藏地质储量值及平均含水饱和度变化值与实际值之间的误差较小,说明了所构建的煤层气藏物质平衡方程的有效性和正确性,可准确地评价煤层气藏的可采储量和...
  • 文章目录筒单移动平均线加权移动平均线指数...滞后的技术指标,只有趋势形成后,才能捕捉到 筒单移动平均线 最基本的移动平均线是 简单移动平均线。 计算出有关价格数据的算术平均值,就得到了这样的平均线。举...

    • 最早采用的、流行的分析工具之一。
    • 长处在于,它构成追踪趋势,使技术分析者有能力捕获主要市场运动。
    • 当市场处在趋势明显状态时这种工具最能发挥效能。
    • 滞后的技术指标,只有趋势形成后,才能捕捉到

    筒单移动平均线

    • 最基本的移动平均线是
      • 简单移动平均线。
    • 计算出有关价格数据的算术平均值,就得到了这样的平均线。举例来说,假

    加权移动平均线

    在加权移动平均线的计算方法中,先对每一个有关的价格数据
    分配一个不同的权重,再计算它们的平均值。几乎所有的加权移动平
    均线都采取“前沿加重”的方式。这就是说,最近价格数据的权重显著
    大于过去价格数据的权重。分配权重的具体做法,取决于研究者个人
    的偏好。

    指数加权移动平均线与MACD摆动指数

    双移动平均线

    • 两根移动平均线组合在一起的用法有多种
    • 将它们构造成一个超买/超卖指标,即摆动指数。
    • 短期移动平均线减去长期移动平均线,就得到摆动指数值
    • 大于0,短期的移动平均线处在较长期的移动平均线的上方。
    • 实质是将短期的市场力度同长期的市场力度比较。
    • 短期移动平均线对最近价格敏感,
      • 如果短期大輻度高于(或低于)长期,就认为市场处超买(超卖)

    • 第二种用法
      • 观察短期移动平均线与长期移动平均线的交叉,获信号。
    • 如果短期向上或向下穿越了长期,就是趋势变化的警告。
    • 如果短期向上穿越长期,看涨。
    • 在日本称黄金交叉。
    • 如果3天向上穿越了9天,则构成黄金交叉

    • 监测当前的收市价与5天移动平均线之间关系,构成短期超买/超卖指标

    • 图13.4

    在这里插入图片描述

    • 5天移动平均值1.10,当日收价1.14,有0.04超买。
    • 下半图的曲线就是由当前的收价与5天移动平均线的差构成的。
    • 通过双移动平均线方法(收市价看成参数为1的移动平均线)
    • 当它达到400点的超买(0.04美元)时,市场脫弱
    • 同时具备看跌蜡烛图信号
      • 1,有孕线。
      • 2,超买撞上了另孕线;
      • 3,十字线;
      • 4,孕线。
    • 市场既可抛售、横向伸展来释放超买。
    • 1和3间,超买通过横向伸展行情释放。
      • 2和4期间,借助两段抛售行情。
    • 通常,当市场处于超买状态时,不应卖出做空。
    • 当然,多头者面对这种市场状态,应当采取保护性措施。
    • 超卖的市场上,应采取与上述相反的措施

    在这里插入图片描述

    • 也可把两条移动平均线同时绘制在价格图表上。
    • 当较短期的移动平均线向上穿越了长期的移动平均线时,构成看涨
    • 图13.5中,既有一个看涨的黄金交叉,也有一个平底锅底部。
    • 这个平底锅底部形态得到了7月2日的窗口的验证。
    • 这个窗口在7月上半个月是如何起到支撑作用的,还注意,图示的较短期移动
      平均线是如何在市场的上涨行情中起到支撑的。

    • 用两均线之差作为寻找相互验证/相互背离信号的工具
    • 上升时,希看,短期与长期间的距离不断扩大,表示两条均线差的曲线处正值区内,且数值逐步增大,
    • 如果上涨,而短期移动平均线与长期移动平均线之间的差距却在缩小,就表明,短期市场力度难以为继。
    • 暗示上涨可能结束。

    在这里插入图片描述

    • 图13.6用刷形图形式显示两条均线之差。
    • 在1和2,价格上涨,短、长期均线也扩张,呼应市场。
      • 短期均线比长期均线上升更快。
      • 好的征兆,显示当前的上升趋势仍将持续。
    • 在点3所示的期间内
      • 从2月23日开始,市场形达0.50的上涨行情,
      • 但其移动平均线之差却处在收缩,
      • 反映出短期市场力度减弱。
      • 此处还形成了一个乌云盖顶

    • A点,出现黄金
    • 形成该黄金交又数日之前,市场还产生一根看涨的倒锤
    • B点死亡。
    • 点C期间,价格有所上涨,但短期不能穿越到长期上方(摆动指数维持在零线之下)。
    • 4月2日和3日,还形成乌云盖顶,它也发出看趺。

    展开全文
  • 本移动平均线,使用十分简单的过程来降低时间滞后,就是基于增加移动平均周期。
  • 上一节介绍了自回归过程 ,本节介绍移动平均过程 以及...根据白噪声滞后的阶数分为一阶和高阶。一阶的移动平均过程 具有以下形式: 其中, 为白噪声: , 。 为待估计参数。常数 为 的均值。因为对等式两边求期望 。...
  • 第三代移动平均线 MetaTrader 指标 — 是标准移动平均线(MA)的先进版,在较长MA时段执行简单的减少滞后性的程序。这种方法由M. Duerschner首次描述于他的文章Gleitende Durchschnitte 3.0 (德语)。当前版设定λ = ...
  • 提出一种基于纹理的木材显微细胞图像分类算法。通过非下采样的Contourlet变换模极值密度提取图像纹理特征,并采用K近邻...实验结果表明:平均识别正确率在85%以上。提出的方法能有效地实现对木材显微细胞图像的分类。
  • 我们研究了MFD环路尺寸与拥堵异质性(密度的标准偏差)和网络性能(平均乘客出行时间)之间的关系,发现两者均与环路宽度直接相关,而与环路高度则弱相关。 此外,我们根据拥塞发生和偏移时间将MFD环路分为两个部分...
  • ARIMA模型的基本思想是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。 ARMIA模型有四种形式:移动平均模型-MA(q)、自回归模型-AR(p)、自回归...
  • 同时,应力对红外射的控制效应具有时间滞后性,50 mm×50 mm×50 mm煤样的红外辐射方差突变平均滞后其应力调整时刻约2.7 s,50 mm×50 mm×100 mm煤样的红外辐射方差突变平均滞后其应力调整时刻约2.9 s。
  • 混合自回归移动平均过程

    千次阅读 2015-06-13 14:10:30
    差分方程所谓差分方程即将变量yty_t与它的滞后期联系起来的表达式。 研究变量在第t期的值记为yty_t。假定给出的动态方程将变量y第t期的值与另外的变量wtw_t以及y...移动平均“移动平均”的含义源于YtY_t是最近两期的ϵ
  • 时间序列预测——ARIMA(差分自回归移动平均模型) ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自...ARIMA原理:将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归...
  • 移动平均线分析法

    2009-06-30 03:08:00
    2、滞后性:当股价发生反转时,MA特别是长期MA的行动往往过于迟缓,调头速度落后于趋势,具有滞后性的特点。3、稳定性:MA是N个收盘价的平均数值,相对于波动幅度较大的股价来说,具有相对的稳定性。4...
  • 移动平均线的买卖交易在趋势明显时效果很好,但是一旦遇到牛皮盘整行情,移动平均线所发出的信号就过于频繁而且极其不准确。而MACD恰好能做到:1.在牛皮行情中能够一定程度上克服移动平均线虚假频繁的欺骗性信号;2....
  • 目录 1. 时序滞后阶数 2. ARMA 模型 3. 建立ARIMA模型的步骤 1. 时序滞后阶数 时序的滞后阶数即向后追溯的观测值的数量。...自回归滑动平均模型(Autoregressivemovingaverage model,简称:ARMA模型..
  • 移动平均的本质是一种低通滤波

    千次阅读 2019-09-21 00:29:46
    同时,我们也会清晰地阐述该计算方法仅在理论上有效,而在实际应用中是无法实现的,并由此揭示产生滞后性的原因。 对于简单移动平均来说,在窗口T内,过滤函数在每个时点的取值都是1/T。利用上述公式计算得到的实.....
  • 蜡烛图与移动平均线移动...无论如何,因为移动平均线是一种滞后的技术指标,所以只有在趋势形成之后,它才能捕捉到这种市场变化。简单移动平均线名符其实,最基本的移动平均线是所谓简单移动平均线。计算出有关价格...
  • 结果表明,隧址区岩溶地下水系统储量十分丰富,具有很强的调节能力和过滤作用,致使隧道涌水与降雨的相关程度不高,平均滞后时间长达12.62 d,由此推断,隧道涌水与降雨之间的连通性较差。此研究成果可为隧道后期的防排水...
  • 在时间序列上,具有明显的季节性,蒸散发量月值随温度呈指数增长,降水峰值相对于蒸散发量峰值滞后,平均滞后2个月。在空间分布上,蒸散发量与土壤覆盖类型和地貌单元具有良好的一致性:东部低中山区林地覆盖率高,蒸散发量...
  • ARIMA模型ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型,是用来预测时间序列的一种常用的统计模型,一般记作ARIMA(p,d,q)。ARIMA的适应情况ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时,要保证以下几点:时间序列...
  • 时间序列分析——自回归移动平均(ARMA)模型

    万次阅读 多人点赞 2018-04-23 22:44:55
    一、时间序列与ARMA模型 自回归滑动平均模型(ARMA模型,Auto-Regression and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为基础“混合”而成,具有适用范围...
  • 内容移至:https://oldpan.me/archives/tensorflow-movingaverage 内容总结于《TensorFlow实战Google深度学习框架》 不知道大家有没有听过一阶滞后滤波法: new_value=(1−a)×value+a×ol...
  • 长期均线在判断趋势上一般比较准确,但是长期均线有着严重滞后的问题。我们想得到这样的均线,当价格沿一个方向快速移动时,短期的移动平均线是最合适的;当价格在横盘的过程中,长期移动平均线是合适的。为了达成...
  • (一)、什么是一阶滞后滤波? 一阶滞后滤波是一种数据平滑的手段,通过对本次采样值与上次滤波输出,做概率加权叠加,有效的使得了每次数据的滤波结果不仅仅与本次采样有关还与上次的输出有关,保证了每次的滤波输出...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 13
收藏数 253
精华内容 101
关键字:

平均滞后