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Box-Pierce Q检验的改进方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
管河山;王谦
作者机构:
[管河山; 王谦] 南华大学.经济管理学院
语种:
中文
关键词:
时间序列;平稳性;Q检验;聚类
关键词(英文):
stationarity;Q test;clustering
期刊:
统计与决策
ISSN:
1002-6487
年:
2017
期:
17
页码:
28-32
基金类别:
教育部人文社科青年项目(13YJCZH044)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
管理学院
摘要:
Box-Pierce Q检验采用近似卡方分布分析时间序列的平稳性特征,其检验统计量的参数选取将影响到检验结果。文章多个Q值提取平稳性特征,在此基础上建立新的平稳性判定准则,该准则是自相关函数序列收敛的充分条件;采用欧氏函数作为平稳性特征的相似性度量,借助k-means聚类建立平稳性分类方法;该方法在平稳性分析过程中充分考虑了样本之间的关联性,避免了传统Box-Pierce Q检验对统计分布和临界表的过度依赖。实验结果表明,新方法能有效地处理海量时间序列数据,且准确率高于Q检验和ADF检验。
摘要(英文):
Approximate chi-square distribution is used to analyze the stationarity characteristics of time series in Box-Pierce Q test, whose parameter selection of statistical magnitude affects the test results. This paper extracts a kind of stationary characteristic based on multiple Q values and establish a new judging criterion, which is a sufficient condition for autocorrelation function sequence convergence. Furthermore, the paper uses Euclidean function as a similarity measure for the stationary characteristics, and falls back on K-means clustering to establish stationarity classification method, ...

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