时间序列课程论文格式下载

毕业论文参考文献汇总

大学生活要接近尾声了，毕业论文是毕业生都必须通过的，毕业论文是一种有计划的检验大学学习成果的形式，写毕业论文需要注意哪些格式呢？以下是我精心整理的毕业论文参考文献，希望能够帮助到大家。

1、唐国兴，计量经济学——理论、方法和模型，复旦大学出版社，1988。

2、张寿、于清文，计量经济学，上海交通大学出版社，1984。

3、邹至庄，经济计量学，中国友谊出版公司，1988。

4、古扎拉蒂 计量经济学(上，下)，中国人民大学出版社2000年中译本。

5、伍德里奇，计量经济学导论——现代观点，中国人民大学出版社2003年中译本。

6、William H. Greene, Econometrics, 4th ed. 清华大学出版社2001年影印本。

7、汉密尔顿，时间序列分析，中国社会科学出版社1999中译本。

8、易丹辉，数据分析与Eviews应用，中国统计出版社2002。

9、张晓峒主编，计量经济学软件Eviews使用指南，南开大学出版社2003。

10、拉姆.拉玛丹山《应用计量经济学》，机械工业出版社2003中译本。

11、Box, Jenkins, Reinsel《时间序列分析：预测和控制(第三版)》，中国统计出版社，1997年中译本。

12、陆懋祖《高等时间序列计量经济学》，上海人民出版社，1999。

13、韩德瑞、秦朵《动态经济计量学》，上海人民出版社，1998。

14、谢识予、朱弘鑫《高级计量经济学》复旦大学出版社，2005。

15、弗朗西斯《商业和经济预测中的时间序列模型》，中国人民大学出版社，2002。

16、朱平芳《现代计量经济学》，上海财经大学出版社，2004。

17、Pindyck R S, Rubinfeld D L, Econometrics Models and Economic Forecasts, 4th ed. The McGraw-Hill Companies, Inc. 1998.

18、Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, Econometric Methods, 4th ed., McGraw-Hill.

19、Wallace T D, Silver J L. Econometrics-An Introduction. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1988.

20、Gujarati, D. N., 1995, Basic Econometrics, 3nd. ed., McGraw-Hill.

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[4]晋燕“目标体验自主探究”课堂教学模式的研究与实践课题方案，《教育前沿与探索》

[5]马连湘郭桂萍广告学实践教学环节与方案的设计，《吉林广播电视大学学报》

[6]专业指在专业人才培养目标描述中，毕业生就业岗位涉及广告行业的专业。

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[3]杨先顺，建构我国广告创新型教育模式的思路[n当代传播，2008(5)．

[4]张信和，苏毅超．广告专业“业务专案组”型毕业设计的教学实践与探讨[J]．成人教育，2004(12)．

[5]陈培爱．中外广告史[M]北京：中国物价出版社，2001．

传统时间序列聚类的缺点： 1）时间序列聚类的研究一般采用等长划分，会丢失重要特征点，对聚类结果有负面影响。 2）采用时间序列测量值不能准确度量相似度。 如下埃博拉出血热、卫生部在数值上很相似，但教育部和卫生部在形状更相似。若是以形状作为度量传统的欧氏距离可能就不太合适了。 不等长时间序列滑窗STS聚类算法： 1）通过标准分数z_score预处理，消除时间序列观测值数量级差异的影响。 2）更改了相似度计算的方式，采用基于滑窗的方法计算不等长序列的距离。 3）采用类k-means的聚类算法的中心曲线计算方法。 时间序列数据因其趋势信息的直观展现形式，广泛应用于社交网络、互联网搜索和新闻媒体数据分析中。例如：Google应用搜索流感的相关信息的时间序列预测流感爆发趋势。根据某话题热度时间序列数据趋势的规律性，通过聚类区分不同类型的时间序列数据。同一类簇的Twitter话题具有相同或相似的发展趋势，进而应用于话题的发展趋势的预测。 时间序列聚类算法可以分为两类。 1）基于原始数据的时间序列聚类算法。 2）基于特征的时间序列聚类算法。 基于特征的时间序列聚类算法指根据原始数据从时间序列中提取形态特征（极值点位置、分段斜率）、结构特征（平均值、方差等统计值特征）、模型特征（模型的预测值），从而根据这些特征值进行聚类。这类方法的优点解决了不等长时间序列聚类问题，缺点是减弱了原始数据值得影响，聚类的形状趋势信息往往比较粗糙。 3. HOW 一、距离度量公式 STS距离计算的是累加时间序列间每个时间间隔斜率差的平方，公式 如上图所示，g1、g2和g2、g3的欧式距离的数值更相近。g1、g2的STS距离大于g2、g3的数值。在形状距离上，STS距离计算方式表现更好，一定程度上可以解决欧式距离度量时间序列局部特征信息确实和受观测数值数量级差异影响大的问题，但是依旧无法度量不等长时间序列的距离。 基于滑窗的STS距离公式。 如上图所示，当计算不同长度的时间序列的s和r的距离时，先不断平移时间序列s，然后找到s和r距离最近的字段，就如同上图虚线之间的位置，此时s和r距离最近，这个最近距离作为s和r之间的距离。 二、预处理过程 z-score标准分数用数据观测值和观测值平均值的距离代替原观测值。z-score处理后的数据平均值为0，标准差为1。标准差的作用是统一量纲，去除数值的数量级差异影响。 总结 本论文提出了形状距离的不等长时间序列的聚类方法。我们可以学到的有 1）z-score统一量纲，消除数值数量级差异，聚类效果更好。 2）计算x和y时间序列的STS距离，可以平移其中一个时间序列，求最小值作为STS距离值，这就消除了同一时间序列不同起始点的影响。