2024年4月9日发(作者：怎样调桌面图标大小)
干预分析模型预测法
干预分析模型(Intervention analysis model)
干预分析模型预测法概述
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什么是干预模型
①干预的含义：时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这类外部事件为干预。是指
预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与 历史实际值拟合程度的优劣。
②研究干预分析的目的：从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过
程的具体影响。
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干预分析模型的基本形式
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一、干预变量的形式
干预分析模型的基本变量是干预变量，有两种常见的干预变量：一种是持续性的干预变量，
表示T 时刻发生以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表示，形式是：
第二种是短暂性的干预变量，表示在某时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数表示，
形式是：
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二、干预事件的形式
干预事件虽然多种多样，但按其影响的形式，归纳起来基本上有四种类型：
a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去，设干预对因变量的影响是固定的，从某一时
刻T开始，但影响的程度是未知的，即因变量的大小是未知的。
这种影响的干预模型可写为
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表示干预影响强度的未知参数。 不平稳时可以通过差分化为平稳序列，则干预模型可调整
为
其中B为后移算子。如果干预事件要滞后若干个时期才产生影响，如b个时期，那么干预
模型可进一步调整为
b. 干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完
全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。
这种形式的最简单情形的模型方程为
更一般的模型是：
c. 干预事件突然开始产生暂时的影响，这类干预现象可以用数学模型描述如下：
当δ = 0时，干预的影响只存在一个时期，当δ = 1时，干预的影响将长期存在。
d. 干预事件逐渐开始产生暂时的影响
干预的影响逐渐增加，在某个时刻到达高峰，然后又逐渐减弱以至消失。这类干预现象可用
以下模型去描绘：
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单变量时间序列干预模型的构造与干预效应的识别
（1）干预模型的构造与干预效应的识别
单变量时间序列的干预模型，就是在时间序列模型中加进各种干预变量的影响。设平稳化后
的单变量序列满足下述模型：
又设干预事件的影响为
列的干预模型为
，其中为干预变量，它等于或，则单变量序
这里
在此模型基础上要根据序列变化的现实资料，对ψ(B)与
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进行识别。
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