基于BOX-COX变换的计量模型研究及实证分析

著名的数据变换方法BOX-COX变换是现今拟合线性模型常用的方法,它能把一组随机分布的数据变换成为我们所需要的形式,这样的形式应符合线性模型拟合所需要的条件。由于我们平时在金融领域所收集到的数据大多不符合线性模型拟合的条件,因此研究BOX-COX变换是非常必要的。本文基于BOX-COX变换已有的理论成果进行进一步研究,以R软件为工具,建立一个新的模型,用极大似然进行参数估计,并成功预测了医疗行业相关数据的趋势和走向。