第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

1．时间序列（ARIMA）模型回顾 时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是： （1）这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化

3.1 指数评价模型 3.1.1 单因子指数 3.1.2 多因子指数 3.1.3 空气污染指数 3.2 环境质量的分级聚类模型 3.2.1 积分值分级法 3.2.2 模糊综合评价法 3.3 污染物的运动变化模型 3.3.1 污染物在环境介质中的运动变化 3.3.2 污染物运动变化的基本模型

第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型

以某钢厂连铸生产中的二冷水控制模型为研究重点．在分析工况和合理假设的基础上．按照传热学理论导出板坯传热微分方程,用数值计算方法求解微分方程,经回归处理后,得出不同工况下的配水控制模型．仿真实验与生产试验证明了模型是有效的,试验验证的16Mn钢控制模型参数可用于指导生产．

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

第一节 概述 第二节 系统结构模型化技术 第三节 主成分分析及聚类分析 第四节 状态空间模型 第五节 系统工程模型技术的新进

针对现实生活中存在的库存刺激需求的现象,建立了生产库存系统的最优控制模型.模型中生产率和价格为控制变量,库存为状态变量,并且生产率是有界的,需求率同时依赖于库存和价格.运用最大值原理对模型进行求解,根据模型参数的不同取值,获得了三种可能的解,并对其进行了详细分析.最后将模型应用于具体算例,得到了系统状态的具体变化过程,通过与需求不依赖于库存的情形相比较,得到了需求依赖于库存所产生的影响

为了满足某厂1580热连轧机宽度控制精度需求,提高宽展模型的广泛适用性,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,对热轧粗轧区立轧-平轧过程进行了模拟.根据模拟数据,系统地分析了轧件宽度、厚度、轧辊直径、立辊侧压量和厚度压下量对\狗骨\宽展、自然宽展和绝对宽展的影响规律.利用模拟数据并结合现场数据构造了FES(finite element simulation)\狗骨\宽展模型和自然宽展模型,并建立了PSO-BP神经网络(粒子群BP神经网络).最后,FES宽展模型与PSO-BP神经网络相结合预报第1、3和5道次的宽展,其预报值与实测值误差在1mm以内的均达到了99%以上,达到了宽度控制的精度要求

互联网的发展一日千里，电子商务的应用也不断发展。目前第二代基于 Web Services的系统结构刚刚出现，我们力求反映这个全新的系统结构。 系统基于商业模型、功能模型、顾客行为模型，以及IT资源的四层模型 组成。介绍了新的应用程序开发模型和Web Service架构，详细分析基于 Web Service架构中的三个要素：SOAP、WSDL和UDDI