基于协整与误差修正模型福建省农民消费需求与农村金融发展关系研究-论文.zip

向量自回归和误差修正模型PPT

互联网金融背景下,P2P网贷的研究具有重要的理论参考价值。在金融生态环境视角下,从经济发展、金融发展、政府治理能力和制度文化与诚信建设4个方面构建了P2P网贷发展影响因素的回归模型,在此基础上运用了Eviews8.0对影响P2P网贷发展的关键影响因素进行了多重检验。参考了2013-2017年的月度数据,运用时间序列分析,采取协整检验、误差修正模型和格兰杰因果关系等系统考察了金融生态环境和P2P网贷发展的关系。结果表明:金融发展对P2P网贷发展在长期和短期内都有较大的促进作用,二者互为格兰杰因果关系,具有双向互动机制,其余因素对P2P网贷发展无明显影响。

风速的随机性和间歇性等特点使得目前风电场参数预测模型存在较大的预测误差，对此提出了采用马尔科夫链（MC)方法对模型的预测误差进行修正。分别求出参数的实际值与模型预测值之间的误差序列，利用模糊C-均值聚类算法对其进行状态划分；根据各误差状态计算出MC状态转移概率矩阵，进而计算模型预测误差修正值，最终得到精度较高的预测值。采用MC方法分别对广义回归神经网络(GRNN)模型、T-S模糊神经网络模型以及Elman神经网络模型的预测误差进行修正，并应用MC修正后的3种模型对山西某风电场测风塔不同步长风速进行预测仿真实验研究，分析讨论了MC对各预测模型误差的修正效果。仿真结果表明，所提出的误差修正方法能够有效提高测风塔风速预测精度，为预测模型的误差修正提供了一种有效的实用的方法。