• 论文 •

### 基于Jackknife模型平均方法的中国港口集装箱吞吐量预测

1. 1. 中央民族大学统计系, 北京 100081; 2. 广东金融学院信用管理系,广州 510521; 3. 中国标准化研究院,北京 100191; 4. 中国信息通信研究院, 北京 100191
• 出版日期:2020-04-25 发布日期:2020-05-30

GAO Yan, ZHOU Jianhong, WANG Haitao, ZHANG Huanhuan. Forecasting Chinese Ports Container Throughput Based on the Jackknife Model Averaging Method[J]. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, 2020, 40(4): 729-737.

### Forecasting Chinese Ports Container Throughput Based on the Jackknife Model Averaging Method

GAO Yan1 ,ZHOU Jianhong2, WANG Haitao3, ZHANG Huanhuan4

1. 1. Department of Statistics, Minzu University of China, Beijing 100081; 2. Department of Credit Management, Guangdong University of Finance, Guangzhou 510521; 3. China National Institute of Standardization, eijing 100191; 4. China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191
• Online:2020-04-25 Published:2020-05-30

This paper applies the Jackknife model averaging (JMA) method to average the multivariate vector autoregressive model. This method is utilized to forecast six Chinese ports container throughputs. Due to the asymptotic optimality of the JMA estimator under a setting that assumes exogeneity of regressors but allows for both serial correlation and heteroscedasticity, it is more suitable for forecasting ports container throughputs which have large volatility, complexity and irregularity. Besides, compared to univariate vector autoregressive model, JMA with multivariate vector autoregressive model considers the related influencing factors among ports. The empirical analysis shows that the JMA method performs better than some commonly used model selection and model averaging methods in most cases.

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