基于多元时序滞后协整回归模型的复杂趋势预测技术

摘要

本专利“基于多元时序滞后协整回归模型的复杂趋势预测技术”提出一种基于时间序列滞后协整的线性回归模型，通过克服模型困难和编程困难，实现了对宏观经济指标的复杂趋势、周期性趋势和长期趋势的适时和高精度预测。其技术要点在于：（A）对与主要预测变量关系密切的各个变量进行先行、一致、滞后分析，平移它们，使与主要预测变量形成最佳的相关；（B）将主要预测变量与各个经过平移处理的时间序列变量进行多元线性回归，使它们形成滞后协整的关系；（C）对滞后协整形成的回归残差变量白噪声的时间序列进行外推预测，并回复到原始变量的原始数据，做出最后预测。实例计算显示了本发明理论可靠，方法切实可行，预测精度高，方便实用的优越性。