x×物业首期入伙已定于2004年11月下旬,入伙准备工作略有滞后。根据 时间紧、任务重、工作量大,发展商对大厦物业管理要求严、标准高等特点 做到有计划、按步骤地完成大厦的入伙准备工作,保证首期业主入伙顺利进 行;同时本着措施落实、人员落实、任务落实和责任落实的原则,为充分展示 ×房地产有限公司和xx物业公司的形象,根据实际特制定本入伙方案

时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入

16.1 动态经济模型：自回归和分布滞后模型 16.2 伪回归现象：非平稳时间序列 16.3 平稳性检验 16.4 协整时间序列 16.5 随机游走模型 16.6 logit模型 16.7 总结

本章我们讨论分析时间序列数据（检验序列相关性，估计ARMA模型，使用分布滞后，非平稳时间序列的单位根检验）的单方程回归方法

本章我们讨论分析时间序列数据(检验序列相关性,估 计ARMA模型,使用分布滞后,非平稳时间序列的单位根检 验)的单方程回归方法

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118

8.1 随机解释变量（一般性了解） 8.2 工具变量 8.3 滞后变量（一般性了解） 8.4 虚拟变量（重点）（其中分段线性回归不讲） 8.5 时间变量

• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例

针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

采用颗粒流软件PFC2D从细观上对侧限压缩下的非均匀花岗岩岩样进行了声发射(AE)时空特征研究.结果表明,随着围压的增加,岩样破坏的峰值荷载提高,破坏形式由突发失稳逐渐转变为渐进式破坏.岩样声发射的峰值出现时间和岩样的峰值破坏不同步,存在一定的滞后,大约出现在峰后90%峰值荷载处.在岩样破坏前均存在声发射的相对平静期,围压的大小不仅对声发射的时序特征有显著影响,而且声发射相对平静期也随着围压的增加而延长.通过对应变能的追踪,发现在声发射相对平静期存在应变能被吸收的现象,验证了在岩石破坏过程中存在损伤愈合过程