几类整数值门限时间序列模型的统计推断

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1、分类号:O212.1单位代码:10183研究生学号:2015311018密级:公开吉林大学博士学位论文几类整数值门限时间序列模型的统计推断StatisticalInferenceforSeveralClassesofInteger-valuedThresholdTimeSeriesModels作者姓名:李晗专业:概率论与数理统计研究方向:时间序列分析指导教师:王德辉教授培养单位:数学学院2018年6月几类整数值门限时间序列模型的统计推断StatisticalInferenceforSeveralCl

2、assesofInteger-valuedThresholdTimeSeriesModels作者姓名:李晗专业名称:概率论与数理统计研究方向:时间序列分析指导教师:王德辉教授学位类别:理学博士论文答辩日期:2018年6月5日授予学位日期:2018年月日论文评阅人:答辩委员会组成:姓名职称工作单位姓名职称工作单位盲审专家正高级清华大学主席纪宏教授首都经济贸易大学盲审专家正高级山东大学成员刘扬教授中央财经大学盲审专家正高级华中科技大学孙建国教授吉林大学朱复康教授吉林大学张勇教授吉林大学未经本论文作者的书

3、面授权,依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则,应承担侵权的法律责任。吉林大学博士学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其它个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声

4、明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:2018年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院:本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容,愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊(光盘版)电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿,希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版,并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用,同意按章程规定享受相关权益。论文级别:□硕士■博士学科专业:概率论与数理统计论文题目:《几类整数值门

5、限时间序列模型的统计推断》作者签名:指导教师签名:2018年月日作者联系地址(邮编):吉林大学数学学院(130012)作者联系电话:18166891326提要本文主要研究几类门限时间序列模型的建模与统计推断问题.首先,为了刻画整数值时间序列的阈值性,我们考虑了一类自激励整数值门限自回归(SETINAR)过程的非参数推断问题,基于经验似然方法讨论了该模型的参数估计和非线性检验问题,通过数值模拟研究了经验似然估计的效果,并将其应用于美国宾州匹兹堡市的一组吸毒犯罪数据的实证分析之中.其次,为了进一步精细刻

6、画整数值时间序列的非线性结构,我们提出一类随机系数整数值门限自回归(RCTINAR)过程,讨论了该过程的严平稳性、遍历性和矩的存在性,给出了过程参数的条件最小二乘估计和条件最大似然估计,同时给出了估计量的渐近分布.通过数值模拟方法给出了模型的边际分布和预测条件分布,并研究了估计的效果,用所提出的模型拟合了一组德国麻疹病数据.最后,为了刻画取值范围有限的整数值时间序列的非线性性,我们考虑了一类二项门限自回归(SET-BAR)过程的经验似然推断问题,讨论了模型的性质和参数的经验似然推断,得到了参数的极大

7、经验似然点估计和区间估计,以及估计量的渐近分布.通过模拟对比研究了估计的效果.并用所提出的模型拟合了一组传染病数据.i中文摘要几类整数值门限时间序列模型的统计推断作者姓名李晗专业名称概率论与数理统计指导教师王德辉教授整数值非线性时间序列观测数据在生产生活中普遍存在,例如某种流行病的发病人数、某医院某段时间的门诊病人数等.本文研究了几类非线性时间序列的建模与统计推断问题,主要内容分为三部分.第一部分,我们考虑了一类自激励整数值门限自回归过程的推断问题,基于经验似然方法研究了模型参数的估计和检验问题.通

8、过数值模拟研究了估计的效果和检验的功效,并用该模型拟合了一组实际数据.第二部分,我们提出一类随机系数整数值门限自回归过程,研究了模型的基本性质和参数估计问题,同时考虑了预测问题.最后,将模型应用到一组实际数据当中,并对比了各种不同模型的拟合效果.第三部分,我们考虑了一类二项门限自回归模型的经验似然推断问题,给出了参数的极大经验似然估计和估计量的渐近分布.下面具体介绍本文的主要结果.1.SETINAR(2,1)过程的经验似然推断为刻画整数值时间序列观测数据的阈值特征,我

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