【摘 要】
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小波分解方法可以实现时间序列的分解。利用小波分析分解出趋势项序列与周期项序列,分别对两部分序列建立ARMA模型进行预测,并重构序列。为了降低估计效率的代价,本文引入MCM
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41101136）, 国家社会科学基金项目（13CJY075）, 广西财经学院数量经济学重点实验室项目（2014）, 广西空间信息与测绘重点实验室项目（15-140-07-33）
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小波分解方法可以实现时间序列的分解。利用小波分析分解出趋势项序列与周期项序列,分别对两部分序列建立ARMA模型进行预测,并重构序列。为了降低估计效率的代价,本文引入MCMC方法对趋势项和周期项序列建立的ARMA模型参数进行估计,得出自回归系数与剩余项（趋势项序列减去自回归项的预测值）,并利用OLS方法对剩余项重新估计,最后重组序列。利用样本外数据进行预测分析,由我国铁路货运量数据的实证分析结果表明：小波分析的引入可提高预测效果,以及基于小波分析与MC-MC-OLS估计组合方法比其他方法具有比较好的预测效果
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