基於小波分析的非平穩時間序列分析及其套用

《基於小波分析的非平穩時間序列分析及其套用》是依託華東師範大學，由陸智萍擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於小波分析的非平穩時間序列分析及其套用
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：陸智萍
• 依託單位：華東師範大學

項目摘要

本項研究中，我們將結合數據的長記憶性、季節性、非平穩性等多種特徵，建立具有普遍意義的非平穩季節/周期長記憶模型，提出新的半參數估計方法，通過有限樣本行為的研究為實證分析提供可靠的參考依據。主要內容包括（1）基於小波分析，提出新的常數長記憶參數、時變長記憶參數函式的半參數估計方法 （2）從理論上證明新的估計方法的一致性和漸近性質（3）通過蒙特卡洛模擬，考慮在不同樣本大小下，小波算法的穩健性，與現有其它參數估計方法進行比較，研究其有限樣本行為 （4）研究在不同類型（弱相關或者不相關）的噪聲干擾下，小波算法的有限樣本行為（5）基於小波分析提出預測方法 （5）把理論研究的結果套用於金融、經濟等諸多領域，使得我們更好地把握金融市場的巨觀趨勢和微觀結構。

結題摘要

本項目研究計畫要點是研究基於小波分析的非平穩時間序列分析及其套用。本項目按計畫進行。同時根據國際研究發展狀況，增加了兩個方面的研究內容：(1)利用經驗似然時間序列參數進行推斷及其套用；(2)基於經驗似然進行模型選擇及其套用。基於以上研究計畫要點和研究內容，本項目共完成9篇科研論文，其中已發表的論文5篇，已發表的SCI論文2篇，國核心心論文3篇，已經投稿仍在評審中的論文4篇。項目組成員多次參加國內和國外學術會議，有2人次在會議上做學術報告；出國訪問交流2人次；邀請國外專家訪問2人次。本項目獨立培養10名碩士研究生，參與培養了2名博士研究生。