【摘 要】
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Hansen在2007年首次提出了马洛斯模型平均(Mallows Model Averaging,MMA)的方法,它是通过最小化马洛斯准则来计算每个模型的权重。而我们这篇文章是扩展了马洛斯型模型平均的
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Hansen在2007年首次提出了马洛斯模型平均(Mallows Model Averaging,MMA)的方法,它是通过最小化马洛斯准则来计算每个模型的权重。而我们这篇文章是扩展了马洛斯型模型平均的三个主要理论。其一是Hansen(2007)的马洛斯模型平均(MMA),其二是Xie(2015)的预测模型平均(PredictionModel Averaging,PMA),其三是Zhang et a1.(2015)的基于KL距离的模型平均(Kullback-Leibler Model Averaging,KLMA)。在此基础上我们证明了在包含了滞后项的自回归数据中,马洛斯型模型平均也可以达到渐近最优性。之后的蒙特卡洛模拟中,我们采用了自回归分数整合滑动平均模型(ARFIMA)作为数据生成过程。通过选取不同的样本集来比较不同的方法优劣。在本文的最后我们对中国的新建住宅价格指数(New Housing Price Index,NHPI)北京地区的数据进行一阶差分,得出一组平稳的时间序列数据。回归结果显示预测模型平均(PMA)在大部分情况下要优于其它的分析方法,这也为我们的时间序列数据预测提供了一个新的方法。
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