小波技术在时间序列经济计量分析中的创新应用与实践探索.docx

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2025-07-24 发布于上海
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小波技术在时间序列经济计量分析中的创新应用与实践探索

一、引言

1.1研究背景

在经济领域，时间序列数据是按时间顺序排列的观测值序列，广泛应用于经济预测、市场分析和政策制定等方面。传统的时间序列经济计量分析方法，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等，在处理线性、平稳时间序列数据时具有一定的优势，能够通过历史数据的统计特征来建立模型，从而对未来趋势进行预测。例如，在分析某公司的销售额时，传统方法可以根据过去几年的月度销售额数据，通过计算自相关和偏自相关系数等指标，来确定合适的ARIMA模型参数，进而预测未来几个月的销售额。

然而，现实经济世界中的时间序列