發(fā)布時間：2017-08-01 22:09

  本文關(guān)鍵詞：離散值時間序列的統(tǒng)計分析

  更多相關(guān)文章： 離散值的ARMA(p q)模型 讓步比函數(shù) 自回歸系數(shù) HTIC準則 擬合優(yōu)度檢驗

【摘要】：本文主要研究了離散值的ARMA(p, q)模型,在定義了Pegram混合算子*的情況下,研究了DAR(p)的讓步比函數(shù)θ(h),再進一步推廣到一般的DARMA(p,q)模型的θ(h),我們分析了二項分布和一般分布的情況。我們用Yule-Walker方程法、最大似然估計法給出了自回歸系數(shù)φj的估計,以及自回歸系數(shù)的Fisher矩陣等。我們還給出了離散值時間序列模型選擇的新準則：HTIC準則,它比AIC、BIC準則更有效,本文從DAR(p)模型對該準則的適用性推廣到了一般DARMA(p, q)的適用情況,然后文章給出了擬合優(yōu)度檢驗方法。文章的最后給出了皇馬的比賽數(shù)據(jù)分析結(jié)果,通過自相關(guān)、偏相關(guān)系數(shù)圖的分析,還有AIC、BIC、HTIC準則的運用,建立了DAR(2)模型,取得了比較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：離散值的ARMA(p q)模型 讓步比函數(shù) 自回歸系數(shù) HTIC準則 擬合優(yōu)度檢驗
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O211.61
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• 英文摘要6-7
• 1 引論7-9
• 1.1 背景介紹與研究對象7
• 1.2 本文主要內(nèi)容和創(chuàng)新點7-9
• 2 離散值時間序列的概念與性質(zhì)9-24
• 2.1 DAR(p)過程9-10
• 2.2 讓步比函數(shù)10-13
• 2.3 DMA(q)、DARMA(p,q)過程13-15
• 2.4 參數(shù)估計15-18
• 2.4.1 Yule-Walker方程法15
• 2.4.2 最大似然估計15-18
• 2.5 模型選擇的HTIC準則18-22
• 2.6 擬合優(yōu)度檢驗22-24
• 3 數(shù)據(jù)分析24-27
• 4 總結(jié)與展望27-28
• 4.1 內(nèi)容總結(jié)27
• 4.2 未來展望27-28
• 參考文獻28-30
• 致謝30-31

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 施久玉,杜金觀;有限個狀態(tài)時間序列的某些結(jié)果[J];應用數(shù)學學報;1990年01期

2 馮希杰;長江三峽及其鄰區(qū)斷裂活動時間序列[J];華南地震;1991年02期

3 王霞,郭嗣琮,劉淑娟;時間序列模糊滑動預測[J];遼寧工程技術(shù)大學學報(自然科學版);1999年03期

4 溫品人;時間序列預測法的實際應用分析[J];江蘇廣播電視大學學報;2001年06期

5 許清海;混沌投資時間序列的嬗變[J];漳州師范學院學報(自然科學版);2003年01期

6 程毛林;時間序列系統(tǒng)建模預測的一種新方法[J];數(shù)學的實踐與認識;2004年08期

7 高潔;長記憶時間序列適應性預測的應用[J];江南大學學報;2004年05期

8 高潔;孫立新;;長記憶時間序列的適應性預測誤差的譜密度[J];統(tǒng)計與決策;2006年13期

9 楊鐘瑾;;淺談時間序列的分析預測[J];中國科技信息;2006年14期

10 李健;孫廣中;許胤龍;;基于時間序列的預測模型應用與異常檢測[J];計算機輔助工程;2006年02期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周家斌;張海福;楊桂英;;多維多步時間序列預報方法及其應用[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第九屆學術(shù)年會論文集[C];1999年

2 馬培蓓;紀軍;;基于時間序列的航空備件消耗預測[A];中國系統(tǒng)工程學會決策科學專業(yè)委員會第六屆學術(shù)年會論文集[C];2005年

3 盧世坤;李夕海;牛超;陳蛟;;時間序列的非線性非平穩(wěn)特性研究綜述[A];國家安全地球物理叢書（八）——遙感地球物理與國家安全[C];2012年

4 李強;;基于線性模型方法對時間序列中異常值的檢測及證券實證分析[A];加入WTO和中國科技與可持續(xù)發(fā)展——挑戰(zhàn)與機遇、責任和對策（上冊）[C];2002年

5 戴麗金;何振峰;;基于云模型的時間序列相似性度量方法[A];第八屆中國不確定系統(tǒng)年會論文集[C];2010年

6 謝美萍;趙希人;莊秀龍;;多維非線性時間序列的投影尋蹤學習逼近[A];'99系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)交流會論文集[C];1999年

7 張大斌;李紅燕;劉肖;張文生;;非線性時問序列的小波-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成預測方法[A];第十五屆中國管理科學學術(shù)年會論文集（下）[C];2013年

8 黃云貴;;基于時間序列的電網(wǎng)固定資產(chǎn)投資規(guī)模研究[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集（文摘部分）[C];2012年

9 李松臣;張世英;;時間序列高階矩持續(xù)和協(xié)同持續(xù)性研究[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第8卷）[C];2007年

10 陳赫;羅聲求;;歷史橫斷面數(shù)據(jù)的時間序列化[A];科學決策與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學會第六次年會論文集[C];1990年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 ;《時間序列與金融數(shù)據(jù)分析》[N];中國信息報;2004年

2 何德旭 王朝陽;時間序列計量經(jīng)濟學：協(xié)整與有條件的異方差自回歸[N];中國社會科學院院報;2003年

3 劉俏;讓數(shù)據(jù)坦白真相[N];21世紀經(jīng)濟報道;2003年

4 西南證券高級研究員 董先安邋德圣基金研究中心 郭奔宇;預計6月CPI同比上漲7.2%[N];證券時報;2008年

5 東證期貨 王愛華　楊衛(wèi)東;兩年漲跌輪回 秋季普遍下跌[N];期貨日報;2009年

6 任勇邋鄭重;中國對世界鋼材價格的影響實證分析[N];現(xiàn)代物流報;2007年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張墨謙;遙感時間序列數(shù)據(jù)的特征挖掘：在生態(tài)學中的應用[D];復旦大學;2014年

2 張德成;滑坡預測預報研究[D];昆明理工大學;2015年

3 苗圣法;時間序列的模式檢測[D];蘭州大學;2015年

4 翁同峰;時間序列與復雜網(wǎng)絡(luò)之間等價性問題及表征應用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

5 王曉曄;時間序列數(shù)據(jù)挖掘中相似性和趨勢預測的研究[D];天津大學;2003年

6 李桂玲;時間序列的分割及不一致發(fā)現(xiàn)研究[D];華中科技大學;2012年

7 周勇;時間序列時序關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究[D];西南財經(jīng)大學;2008年

8 張勇;時間序列模式匹配技術(shù)研究[D];華中科技大學;2012年

9 董曉莉;時間序列數(shù)據(jù)挖掘相似性度量和周期模式挖掘研究[D];天津大學;2007年

10 姜向榮;短時間序列預測建模及應用研究[D];北京郵電大學;2009年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳健;基于多變量相空間重構(gòu)的投資組合策略研究[D];華南理工大學;2015年

2 蘭鑫;時間序列的復雜網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換策略研究[D];西南大學;2015年

3 米曉將;區(qū)域尺度下月均氣溫的時空演化格局研究[D];昆明理工大學;2015年

4 張鳴敏;基于支持向量回歸的PM_(2.5)濃度預測研究[D];南京信息工程大學;2015年

5 林健;基于改進小世界回聲狀態(tài)網(wǎng)的時間序列預測[D];渤海大學;2015年

6 曹智麗;日氣溫和干旱指數(shù)支持向量回歸預測方法[D];南京信息工程大學;2015年

7 高雄飛;基于分形理論的土壤含水量時間序列特性分析[D];長安大學;2015年

8 姚茜;城市安全生產(chǎn)發(fā)展目標研究[D];中國地質(zhì)大學(北京);2015年

9 謝翠穎;蘇州社會消費品零售總額簡析[D];蘇州大學;2015年

10 包仁義;基于時間序列的搜索引擎評估模型算法研究[D];東北師范大學;2015年

，

本文編號：606397