本文選題：二維整數(shù)值時間序列 + 經驗似然��； 參考：《吉林大學》2016年博士論文

【摘要】：本文主要研究了基于二項稀疏算子的二維整數(shù)值自回歸過程的建模與經驗似然推斷問題.首先,針對含有二項稀疏算子的二維一階整數(shù)值自回歸(BINAR(1))過程,利用經驗似然方法建立參數(shù)的經驗似然比統(tǒng)計量,給出其極限分布以此構造參數(shù)的置信域,提出參數(shù)的假設檢驗問題.其次,利用極大經驗似然估計方法給出參數(shù)的點估計量,并討論了該估計量的極限性質.最后,我們建立了以二維零截斷泊松分布為邊際分布,基于二項稀疏算子的二維一階混合整數(shù)值白回歸(ZTBPINAR(1))過程,研究了該過程的概率統(tǒng)計性質,并證明了該過程的嚴平穩(wěn)性及遍歷性,同時利用多種估計方法討論了參數(shù)估計問題,證明估計量的極限性質,同時基于某實例與其他同類模型進行比較,得出評價結果.
[Abstract]:In this paper, the modeling and empirical likelihood inference of 2-D integral numerical autoregressive processes based on binomial sparse operators are studied. Firstly, for the 2-D one-order integral numerical autoregressive (BINAR1) process with binomial sparse operators, the empirical likelihood ratio statistics of parameters are established by means of empirical likelihood method, and their limit distributions are given to construct the confidence regions of the parameters. The hypothesis test problem of parameters is proposed. Secondly, the point estimator of the parameter is given by using the maximum empirical likelihood estimation method, and the limit property of the estimator is discussed. Finally, we establish a two-dimensional one-order mixed integer white regression process based on binomial sparse operator with 2-D zero-truncated Poisson distribution as the marginal distribution, and study the probability and statistical properties of the process. The strict stationarity and ergodicity of the process are proved. At the same time, the parameter estimation problem is discussed by using a variety of estimation methods, and the limit property of the estimator is proved. At the same time, the evaluation results are obtained by comparison with other similar models based on an example.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O212.1

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本文編號：1934647