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    Title: 時間序列模型的一場大規模預測測試
    Toward a Large-Scale Forecasting Tournaments on Time Series Models
    Authors: 譚經緯
    Contributors: 陳樹衡
    譚經緯
    Date: 2000
    Issue Date: 2016-04-01 17:14:04 (UTC+8)
    Abstract: 當研究者手中擁有許多預測模型可供其選擇時,如何在一公正客觀的環境下,作模型的評估與最後的選擇,而不會流於因資料過於特定而使其結論不夠穩固?本文即依此目的,建立了一套預測模型選擇的評估程序(詳見第三章或流程圖一);基本概念上,這是一套可跨樣本、樣本資料長度可不同,且具大樣本漸次特性的「隨機資料」評估方式。然而,候選模型的考慮,完全端視使用者基本之信仰與考量;本文即選擇了八大類各具代表性之模型:Random Walks、Linear ARMA、State Space ARMA、ARFIMA、Markov Switching、GARCH、N_N_AR與N_N_Wavelets(詳見第二章),前四種屬於線性模型,後四種則為非線性模型,同時以Random Walks模型為比較標竿(benchmark),用以預測國際股價指數「每日」資料(共11國,參見表三)與「每分鐘」資料(共10國,參見表四)之報酬率,模型預測績效之評估方式則利用三種指標:MSE、MAE與MAPE。另外本文特色是清楚的將八大類模型所使用的軟體(主程式包含Matlab、SAS、Ox與Excel)其來源與特色加以簡介說明(參見表一與第二章,其中有相當比例為學術專用的免費共享軟體),以期對有興趣再行深入研究的人員能有跡可尋,將可大量縮減其程式規劃之時間,充分達到資源共享與專業分工的目的。
    Description: 博士
    國立政治大學
    經濟學系
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#A2002000473
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[經濟學系] 學位論文

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