【摘 要】
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突发公共卫生事件发生突然,具有未知性和不确定性,不仅损害人民的生命健康,而且冲击国家和地区的经济,新冠疫情是突发公共卫生事件的典型案例。2019年末,新冠疫情在武汉爆发,迅速蔓延至全国各地,此次疫情不仅严重损害了人民的生命健康,且为了防控疫情采取的停工停产、交通管控等措施给我国经济造成了一定程度的冲击。研究疫情下不同行业的经济情况及变点情况能够为突发公共卫生事件提供经济上的启示,对经济可能出现的变
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突发公共卫生事件发生突然,具有未知性和不确定性,不仅损害人民的生命健康,而且冲击国家和地区的经济,新冠疫情是突发公共卫生事件的典型案例。2019年末,新冠疫情在武汉爆发,迅速蔓延至全国各地,此次疫情不仅严重损害了人民的生命健康,且为了防控疫情采取的停工停产、交通管控等措施给我国经济造成了一定程度的冲击。研究疫情下不同行业的经济情况及变点情况能够为突发公共卫生事件提供经济上的启示,对经济可能出现的变动作出预期准备。本文研究疫情前后部分行业的经济情况及变点情况,在六个行业中各选取一支龙头股票作为研究对象,主要研究内容如下:第一部分研究了行业的经济情况。将SVR问题转化成最优化问题求解,采用高斯核函数作为SVR模型中的核函数,采用模拟退火的粒子群算法对SVR问题中的参数寻优。对六支股票序列分别建立了ARIMA,SVR以及ARIMA-SVR模型,以均方根误差和平均误差百分比作为评价指标,实验结果表明,ARIMA-SVR模型相比ARIMA模型和SVR模型具有更好的预测效果。第二部分研究了行业的变点情况。采用二分段法将多变点问题转化成单变点问题,利用逆伽玛分布和t-分布的性质推导了ARMA模型中变点的贝叶斯估计式。采用贝叶斯方法对六支股票序列的变点情况进行了实证研究,得到了变点的贝叶斯估计值及后验分布图,由此推得了变点出现的时间及可能的原因。
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