时间序列分位数回归模型的实证分析

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1、时间序列分位数回归模型的实证分析EmpiricalAnalysisofTimeSeriesQuantileRegressionModel专业概率论与数理统计研究生盛选义指导教师梁冯珍副教授天津大学理学院二零一二年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名

2、：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要时间序列分析作为一种重要的预测方法，已被广泛的应用于社会生活和科学研究中。分位数回归是一种估计响应变量条件分位数的方法，它不仅对于误差分布

3、没有要求，而且可以比较全面的度量出因变量对响应变量条件分布的影响。由于分位数回归优良的特性，其理论得到不断的完善。而将分位数回归应用到时间序列之中，则可增加时间序列分析的应用范围和预测能力。本文首先介绍了分位数回归的相关理论知识，包括分位数回归的基本思想，概述了分位数回归模型的参数估计方法，并介绍了分位数回归的统计推断理论和性质。然后讨论了时间序列，介绍了时间序列的基本定义及建模过程，并将分位数回归方法应用到时间序列系数求解之中。最后结合了我国1950年-2005年的对外贸易总额数据进行实证分析，经过数据预处理和模型识别后，建立了时间序列分位数

4、回归模型。并利用所得模型对数据进行了预测，与实际数据对比，表明模型具有较好的预测和应变能力。关键词：分位数回归；时间序列；参数估计；预测AbstractAsanimportantpredictionmethod,timeseriesanalysishasbeenimpliedinsociallifeandscientificresearchbroadly.Quantileregressionisamethodwhichisusedtoestimateconditionquantileofresponsevariable.Itnotonlyhas

5、norestrictiontoerror’sdistribution,butalsohasacompletelydiscriptionoftheeffectionbetweenindependentvariablesandresponsevariable.Becauseofitsadvantage,quantileregressiontheoryisdevelopedquickly.Wegetdifferenttimeseriesafterestimatingtheparametersoftimeserieswithquantileregres

6、sion,whichgreatlyimprovedthepredictabilityandapplicationrangeoftimeseries.Fistly,paperintroducethetheoryofquantileregression,Itgivesussomemethodofparameterestimationandinferencetheoryincludingsomecharacteristicofquantileregression..Thentalkingabouttimeserieswhichmakesushavea

7、goodmindoftimeseries,Quantileregressionisusedtoestimatetheparametersoftimeseriesmodel.Attheendofthispaper,wemodelthetimeserieswithtotalforeigntradedataofchinabetween1950to2005.Thendothepredictionandcomparethepredictdatawiththerealdata.Thecomparisonshowsthetimeseriesquantiler

8、egressionmodelhasagoodabilityofpredictionandgreatadvantageindifferentcondit