本文關(guān)鍵詞：復(fù)合分位數(shù)回歸在線性時間序列下的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 時間序列 ARIMA模型 分位數(shù)回歸 復(fù)合分位數(shù)回歸

【摘要】：時間序列模型是應(yīng)用非常廣泛的一類數(shù)學(xué)模型.如何對模型中的參數(shù)進行估計是時間序列分析中最重要的一個環(huán)節(jié).對于線性的時間序列,參數(shù)估計所使用的方法往往都是最小二乘法.然而我們知道在實際問題中,時間序列數(shù)據(jù)很難滿足最小二乘法的假設(shè)條件.分位數(shù)回歸的提出有效的解決了上述問題.復(fù)合分位數(shù)回歸是分位數(shù)回歸的一種更一般性的推廣,不僅繼承了分位數(shù)回歸的諸多優(yōu)點,而且在對模型進行參數(shù)估計和預(yù)測時可以給出更好的結(jié)果.本文以復(fù)合分位數(shù)回歸為研究對象,探究其對線性時間序列ARIMA模型的估計效果.主要的工作如下：1.給出了ARIMA模型在復(fù)合分位數(shù)回歸下的參數(shù)估計表達式.2.通過數(shù)值模擬來對比與檢驗復(fù)合分位數(shù)回歸,最小二乘法和分位數(shù)回歸,這三種方法針對ARIMA模型的參數(shù)估計效果.3.最后利用兩個實證來檢驗復(fù)合分位數(shù)回歸對ARIMA模型的預(yù)測效果.
【關(guān)鍵詞】：時間序列 ARIMA模型 分位數(shù)回歸 復(fù)合分位數(shù)回歸
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O211.61
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 線性時間序列研究背景和意義8
• 1.2 復(fù)合分位數(shù)回歸的研究背景和意義8-9
• 1.3 本文主要工作9-12
• 2 預(yù)備知識12-20
• 2.1 線性時間序列12-15
• 2.1.1 時間序列與平穩(wěn)性12
• 2.1.2 自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)12-13
• 2.1.3 白噪聲與線性時間序列13-15
• 2.2 復(fù)合分位數(shù)回歸15-20
• 2.2.1 分位數(shù)回歸15-16
• 2.2.2 復(fù)合分位數(shù)回歸16-17
• 2.2.3 漸近理論17-20
• 3 線性時間序列建模20-28
• 3.1 時間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理20-21
• 3.2 模型識別21-24
• 3.3 參數(shù)估計24-28
• 4 數(shù)值模擬28-30
• 5 實證分析30-36
• 6 文章總結(jié)與展望36-38
• 參考文獻38-42
• 附錄A42-46
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況46-48
• 致謝48-49

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本文編號：751535