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《吉林大学》 2019年
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几类整数值门限和变点模型的统计推断

王晓红  
【摘要】:近年来非线性时间序列模型中最主要的模型-门限模型越来越受到大家的关注.本文主要研究了几类整数值门限及变点模型的统计推断问题.首先,为了刻画整值时间序列的分段现象这一特征,我们提出了一类自激励整值门限自回归(SETGPINAR(1))过程,证明了该过程的基本性质,另外基于CLS方法和CML方法讨论了参数的估计问题,并考虑了预测问题,通过数值模拟研究了估计效果,并用该模型拟合了一组犯罪数据.其次,为了更好地描述时间序列如过度离散或结果变化特征,我们弱化了原有的NBTINAR(1)模型的条件,考虑了一类整值门限自回归(NBTINAR(1))过程,讨论了该过程的基本性质和非参数估计问题,得到了参数的点估计和区间估计,并给出检验该模型非线性的方法,通过数值模拟对比研究了估计的效果.最后,我们从模型定义方面对NBTINAR(1)模型进行有效的扩展,得到CP1-NBINAR(1)模型和广义(9阶延迟NBTINAR(1)模型,初步讨论了新模型的性质和参数估计问题,并将模型应用于一组实际数据中.
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:O212.1

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