【摘 要】
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PM2.5浓度数据具有函数型数据的特性,并且时常出现极端情况.本文结合函数型数据分析和广义分位数回归两种方法,用基于函数型主成分和广义分位数回归的时间序列预测方法描述PM2.5浓度的函数动态,刻画PM2.5数据分布的尾部特征,并进行预测.基于北京PM2.5浓度数据,引入风向、风级气象因素,使用上述方法,尝试对PM2.5浓度进行较为有效的预测.实证结果显示,函数型主成分分析能较好地揭示PM2.5浓度的特征和规律,相比于确定性季节成分方法和时间序列ARIAM方法,本文采用的方法具有更小的平均绝对相对误差和均方
【机 构】
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厦门大学王亚南经济研究院,福建厦门361005;厦门大学经济学院,福建厦门361005
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PM2.5浓度数据具有函数型数据的特性,并且时常出现极端情况.本文结合函数型数据分析和广义分位数回归两种方法,用基于函数型主成分和广义分位数回归的时间序列预测方法描述PM2.5浓度的函数动态,刻画PM2.5数据分布的尾部特征,并进行预测.基于北京PM2.5浓度数据,引入风向、风级气象因素,使用上述方法,尝试对PM2.5浓度进行较为有效的预测.实证结果显示,函数型主成分分析能较好地揭示PM2.5浓度的特征和规律,相比于确定性季节成分方法和时间序列ARIAM方法,本文采用的方法具有更小的平均绝对相对误差和均方相对误差,有更好的预测表现.
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