檢視干预分析模型预测法的原始碼

{| class="wikitable" align="right"
|-
|<center><img src=https://p5.itc.cn/images01/20231012/c35330fb600a4000b4f4636cd7c5f295.jpeg width="350"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/727596738_120159670 来自 搜狐网 的图片]</small>
|}

'''干预分析模型预测法'''是中国的一个学术名词。

为什么汉字是方块字，这个问题虽然没有明确的考证，但从古人观察世界的方式中便可窥见一斑。《淮南子·览冥训<ref>[https://www.sohu.com/a/308106207_99925737 经典古文100篇（34） 淮南子·览冥训]，搜狐，2019-04-15</ref>》说：“往古之时，四极废，九州裂。天不兼覆，地不周载，火炎炎而不灭，水浩洋而不息，猛兽……于是女娲炼五色石以补苍天，断鳌足以立四极。”在古人心目中，“天圆地方<ref>[https://www.sohu.com/a/301654842_99917622 “天圆地方”的汉字不是你想的那么简单]，搜狐，2019-03-16</ref>”，地是方形的，而且在这四方形地的尽头，还有撑着的柱子。

==名词解释==

干预的含义：时间[[序列]]经常会受到特殊事件及态势的[[影响]]，称这类外部事件为干预。是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与 历史实际值拟合程度的优劣。

研究干预分析的目的：从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。

干预分析模型的基本形式

一、干预变量的形式

干预分析模型的基本变量是干预变量，有两种常见的干预变量：一种是持续性的干预变量，表示T 时刻发生以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表示，形式是：

干预分析模型预测法

第二种是短暂性的干预变量，表示在某时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数表示，形式是：

干预分析模型预测法

二、干预事件的形式
干预事件虽然多种多样，但按其影响的形式，归纳起来基本上有四种类型：

a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去，设干预对因变量的影响是固定的，从某一时刻T开始，但影响的程度是未知的，即因变量的大小是未知的。
这种影响的干预模型可写为

Y_t=\omega S^T_t

表示干预影响强度的未知参数。 不平稳时可以通过差分化为平稳序列，则干预模型可调整为

(1-B)Y_t=\omega S^T_t

其中B为后移算子。如果干预事件要滞后若干个时期才产生影响，如b个时期，那么干预模型可进一步调整为

Y_t=\omega B^b S^t_t

b. 干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。
这种形式的最简单情形的模型方程为

Y_t=\frac{\omega}B{1-\delta B}S^T_t,0<\delta<1

更一般的模型是：

Y_t=\frac{\delta B^b}{1-\omega_1B-\ldots-\omega_r B^r}S^T_t,0<\omega<1

c. 干预事件突然开始产生暂时的影响，这类干预现象可以用数学模型描述如下：
Y_t=\frac{\omega B^b}{1-\delta B}P^T_t,0<\delta<1

当δ = 0时，干预的影响只存在一个时期，当δ = 1时，干预的影响将长期存在。

d. 干预事件逐渐开始产生暂时的影响

干预的影响逐渐增加，在某个时刻到达高峰，然后又逐渐减弱以至消失。这类干预现象可用以下模型去描绘：

Y_t=\frac{\omega}{1-\delta_1 B-\ldots-\delta_r B^r}P^T_t

==参考文献==
[[Category:800 語言學總論]]