【摘 要】
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采用信号分解方法对时间序列分解提取出子成分及趋势,可以更好地研究时间序列的趋势性和周期性。以零空间追踪算法(NSP)和经验模态分解(EMD)方法为代表的信号提取方法已经被
【机 构】
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民生银行研究院,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61571438)
论文部分内容阅读
采用信号分解方法对时间序列分解提取出子成分及趋势,可以更好地研究时间序列的趋势性和周期性。以零空间追踪算法(NSP)和经验模态分解(EMD)方法为代表的信号提取方法已经被应用于经济、金融等时间序列研究中。一定时期内存、贷款与GDP的统计数据存在着随时间变动的波动性和趋势性特征。本文在研究信贷投放对于我国东北、中部、西部、东部地区的贡献度及各区域存贷比时,采用信号分解算法中的零空间追踪算法在分解出时间序列的趋势成分后再进行相关性分析和区域间对比,能够更好地展现信贷对于经济增长的作用,进而研究信贷投放对我国不
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