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时间序列和预测Time Series & Prediction分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。
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统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Policies Adopted
The close price data for both main factor and secondary factors are obtained for the period 1990-2004 from the website [56]. The training session was fixed for 10 months: January 1 to October 31 of each year on all trading days. In case all the trading days of secondary factors do not coincide with those of the main factor, we adopt two policies for the following two cases. Let Set $\mathrm{A}$ and $\mathrm{B}$ denote the dates of trading in main and secondary factors respectively. If $\mathrm{A}-\mathrm{B}(\mathrm{A}$ minus $\mathrm{B})$ is a non-null set, then the close price of previous trading days in secondary factor has to be retained over the missing (subsequent) days. If $\mathrm{B}-\mathrm{A}$ is non-null set, then we adopt the following policies. First, if the main factor has missing trading days due to holidays and/or other local factors, then no training is undertaken on those days.
Second, in the trading of next day of main factor, we consider the influence of the last day of trading in secondary closing price. After the training is over, the following items including prediction rules (also called Fuzzy Logic Implications (FLI)) and secondary to main factor variation groups are saved for the subsequent prediction phase. The prediction was done for each trading day during the month of November and December. Comparison of the results of prediction with those of Chen et al. [47] is given in authors’ webpage [53], and is not given here for space restriction. The results of prediction (November-December, 2003) with and without adaptation of parameters (standard deviations) of MFs are given in Fig. $2.8$ along with the actual close price.
统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|MF Selection
Experiments are performed with both Gaussian and triangular T1 MFs. The UMF (LMF) of the IT2FS is obtained by taking maximum (Minimum) of the T1 MFs describing the same linguistic concept obtained from different sources. Figure 2.2 respectively provides the construction of IT2FS from triangular and Gaussian T1 MFs, following the steps outlined in Sect. 2.3. The relative performance of triangular and Gaussian MFs is examined by evaluating RMSE of the predicted close price with respect to its actual TAIEX values. In most of the test cases, prediction of close price is undertaken during the months of November and December of any calendar year between 1999 and 2004.
The RMSE plots shown in Fig. $2.8$ reveal that triangular MFs yield better prediction results (less RMSE) than its Gaussian counterpart. For example, the RMSE for TAIEX for the year 2003 using triangular and Gaussian MFs are respectively found to be $37.123$ and $47.1108$ respectively, justifying the importance of triangular MFs over Gaussian ones in the time-series prediction.
The training algorithm is run with the close price time-series data from January $1 \mathrm{st}$ to October 31st on all trading days. For tuning the T1 MFs (before IT2FS construction) for qualitative prediction, the adaption algorithm is run for the period of September 1st to October 31st for the subsequent prediction of November. After the prediction of November month is over, the adaption procedure is again repeated for the month of October 1st to November 30th in order to predict the TAIEX close price in December. Such adaption over two consecutive months is required to track any abnormal changes (such as excessive level shift) in the time-series.
The improvement in performance due to inclusion of adaptation cycles is introduced in Fig. $2.8$ (see [53] for precision), obtained by considering Gaussian MFs. It is apparent from Fig. 2.8a that in presence of adaptation cycles, the RMSE appears to be $47.1108$, while in absence of adaptation, RMSE is found to be $52.771$. The changes in results (RMSE) in presence of adaptation cycles due to use of triangular MFs are illustrated in Fig. 2.8b. Both the realizations confirm that adaptation has merit in the context of prediction, irrespective of the choice of MFs.
时间序列和预测代写
统计代写|时间序列和预测代写TIME SERIES \& PREDICTION代 考|POLICIES ADOPTE
主要因嫊和次要因傃的收盘价数据均来自网站 1990-2004 年期间
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56
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. 培训期固定为 10 个月：每年1月1日至 10 月31日所有交易日。如果次要因拜的所有交易日与主要因筰的交易日不重合，我们对以下两种情况采取两种策略。让集A 和B分别表示主要和次要因嫊的交易日期。如果 $\mathrm{A}-\mathrm{B}(\mathrm{A}$ 減 $\mathrm{B})$ 是一个非空集，则次要因子中前几个交易日的收盘价必须保留在缺失的subsequent天。如果 $\mathrm{B}-\mathrm{A}$ 是非空集，那么我们采用以下策䀩。首先，如果主要因筰由于节假日和/或其他当地因债而缺少交易日，那么这些日子就不会进行培训。
其次，在主要因篟的次日交易中，我们考虑了最后一天交易对二级收盘价的影响。训练结束后，以下项目包括预测规则
alsocalledFuzzyLogicImplications $(F L I)$ 和次要的主要因䋤变化组被保存用于后续预测阶段。预测是针对 11 月和 12 月的每个交易日进行的。与 Chen 等人预 测结果的比较。
47
在作者的网页中给出
统计代写|时间序列和预测代写TIME SERIES \& PREDICTION代 考|MF SELECTION
使用高斯和三角 T1 MF 进行实验。联动优势 $L M F$ 的 IT2FS 是通过采取最大Minimum描述从不同来源获得的相同语言概念的 T1 MF。图 2.2 分别提供了从三角形和 例中，收盘价的预测是在 1999 年至 2004 年之间任何日历年的 11 月和 12 月期间进行的。
RMSE 图如图 1 所示。2.8揭示三角形 MF 产生更好的预测结果lessRMSE比它的高斯对应物。例如，使用三角和高斯 MF 的 2003 年 TAIEX的 RMSE 分别被发现是 $37.123$ 和 $47.1108$ 分别证明了三角 MF 在时间序列预测中相对于高斯 MF 的重要性。
训练算法使用 1 月份的收盘价时间序列数据运行 1 st至 10 月 31 日所有交易日。用于调整 T1 MFbeforeIT $2 F S$ construction对于定性预测，自适应算法在 9 月 1 日 至 10 月 31 日期间运行，用于后续 11 月的预测。11月份的预测结束后，再次对 10 月 1 日至 11 月 30 日的月份重复调整程序，以预测 12 月份的 TAIEX收盘价。需要 连续两个月的这种适应以跟踪任何异常变化 suchasexcessivelevelshift在时间序列中。
图 1 介绍了由于包含自适应循环而带来的性能改进。2.8 see[53]forprecision，通过考虑高斯 MF 获得。从图 2.8a 可以明显看出，在存在适应循环的情况下， RMSE 似平是 $47.1108$, 而在没有适应的情况下, RMSE 被发现是 $52.771$. 结果的变化RMSE 由于使用三角形 MF 而存在适应循环的情况如图 2.8b 所示。这两种实现都 证实了适应在预测的背景下具有价值，而与 MF 的选择无关。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
