全社会用电量的非参数回归模型及实证分析
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·问题提出 | 第12页 |
| ·用电量分析的统计模型研究状况 | 第12-13页 |
| ·非参数自回归条件异方差模型的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容和目的 | 第14-15页 |
| 第二章 时间序列及ARMA(p,q)模型 | 第15-27页 |
| ·时间序列 | 第15-16页 |
| ·时间序列分类 | 第16-17页 |
| ·时间序列平稳性检验 | 第17-18页 |
| ·AR(p)模型 | 第18-19页 |
| ·ARMA(p,q)模型 | 第19-20页 |
| ·ARMA(p,q)模型识别 | 第20页 |
| ·ARMA模型定阶 | 第20-22页 |
| ·ARMA(p,q)模型参数估计 | 第22-24页 |
| ·ARMA模型的适应性检验 | 第24-25页 |
| ·ARMA(p,q)模型预测 | 第25-27页 |
| 第三章 非参数自回归条件异方差模型 | 第27-41页 |
| ·非参数回归模型来源 | 第27页 |
| ·非参数自回归模型及非参数自回归条件异方差模型 | 第27-28页 |
| ·核函数选择及其模拟试验 | 第28-32页 |
| ·NARCH的自回归阶数p的确定和窗宽的改进 | 第32-34页 |
| ·交错鉴定窗宽选择法的改进 | 第34-36页 |
| ·经黄金分割法改进后的交错鉴定窗宽选择法模拟实验 | 第36-38页 |
| ·非参数估计方法 | 第38-39页 |
| ·非参数自回归条件异方差模型的建立 | 第39-41页 |
| 第四章 实证分析 | 第41-51页 |
| ·样本选取及说明 | 第41-42页 |
| ·数据预处理及检验 | 第42-44页 |
| ·数据的描述性统计量 | 第44页 |
| ·社会用电量模型建立 | 第44-46页 |
| ·ARMA模型模式识别及定阶 | 第44-45页 |
| ·ARMA(2,1)模型参数估计 | 第45-46页 |
| ·建立社会用电量数据非参数自回归条件异方差模型 | 第46-49页 |
| ·模型预测 | 第49-51页 |
| 第五章 社会用电量与GDP增长关系分析 | 第51-54页 |
| ·社会用电量与经济增长关系描述 | 第51页 |
| ·用电量和GDP数据收集及分析 | 第51-52页 |
| ·社会用电量与GDP模型的关系分析 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 本文结论 | 第54页 |
| 研究展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第59页 |
