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自回歸時間序列誤差分位數(shù)的默示有效估計(jì)及預(yù)測區(qū)間

發(fā)布時間:2018-02-14 22:05

  本文關(guān)鍵詞: AR(p) 非高斯分布 預(yù)測區(qū)間 滾動預(yù)測 Yule-Walker殘差 出處:《蘇州大學(xué)》2015年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:我們提出了一個新的自回歸時間序列AR(p)誤差分位數(shù)的估計(jì)量,它是基于YuleWalker殘差的核光滑化.在一些假設(shè)條件下,我們證明了這個新的估計(jì)量默示有效于用真實(shí)誤差估計(jì)的分位數(shù),因此它具有后者的漸近正態(tài)分布.利用這個新的估計(jì)量,我們構(gòu)造出了AR(p)未來值的預(yù)測區(qū)間,證明了其漸近達(dá)到事先規(guī)定的置信水平.大量數(shù)據(jù)模擬研究驗(yàn)證了文章的理論結(jié)果,同時我們以對一例實(shí)際數(shù)據(jù)的應(yīng)用闡釋提出的方法.
[Abstract]:In this paper, we propose a new estimator of the error quantiles of the autoregressive time series, which is based on the kernel smoothing of the YuleWalker residuals. We prove that the new estimator is effective for quantiles estimated with real errors, so it has the asymptotic normal distribution of the latter. It is proved that it is asymptotically up to a predetermined confidence level. A large number of data simulation studies verify the theoretical results of the paper, and at the same time, we propose a method to illustrate an actual data application.
【學(xué)位授予單位】:蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:O211.61

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本文編號:1511727

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