【摘 要】
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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）是一个双随机过程,由马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列,以及由各个状态生成的观测序列组成。HMM具有结构简明、扩展性强等优点,广泛地应用于金融经济、DNA预测、语音识别等领域。HMM应用过程中,如何估计HMM包括状态数在内的所有参数一直是学者们研究的问题,本文针对状态数未知的HMM,提出了一种基于首中时的新估计方法。该方法根据HMM
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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）是一个双随机过程,由马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列,以及由各个状态生成的观测序列组成。HMM具有结构简明、扩展性强等优点,广泛地应用于金融经济、DNA预测、语音识别等领域。HMM应用过程中,如何估计HMM包括状态数在内的所有参数一直是学者们研究的问题,本文针对状态数未知的HMM,提出了一种基于首中时的新估计方法。该方法根据HMM的首中时构建特征集,并基于该特征集,通过奇异值分解（SVD）和K-means聚类对HMM进行参数估计。新方法的优点是可以准确、高效地识别隐状态的数量,对发射分布具有鲁棒性,对初始值不敏感,并且估计量是渐近一致的。数值模拟结果表明,当观测序列足够长时,新方法的性能优于其他方法。我们将HMM应用于中国经济周期的研究。研究过程中,我们发现经济周期不可观测且阶段有限,可以视作HMM中的隐状态,但时间序列一般具有相关性,这与HMM观测值条件独立假设不相符。因此,我们对HMM进行推广,形成马尔可夫区制转移模型（Markov Switching Model,MSM）,并结合指标特点对模型加以改进,构建了一个能够综合利用高频数据和低频数据的经济周期计量模型,即马尔可夫区制转换混频数据回归（MS-MIDAS）模型。选取月度货运量数据以及季度GDP数据对我国经济周期进行识别与预测,并提供了一种新的方法估计模型参数。实证结果表明:中国经济周期波动具有非对称性,同时证明了MS-MIDAS模型识别与预测经济周期具有准确性和简洁性。本文证实了巴菲特的观点:货运量是经济状况的晴雨表。
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