發(fā)布時間：2020-07-12 01:23

【摘要】：本文介紹了長記憶的概念 ,首次提出了一種與 ADF檢驗相結(jié)合的長記憶性判斷方法。給出了將參數(shù) d的初估計與近似極大似然估計相結(jié)合 ,將時間序列長記憶分析與短記憶分析相結(jié)合的建立ARFIMA模型的方法。論文進行了實證研究 ,并證明了該模型與其它模型相比的優(yōu)效性
【圖文】：

括號內(nèi)為t統(tǒng)計量。查臨界值表,自由度為28、顯著水平α為5%時的t分布臨界值為1.701。由于上述t統(tǒng)計量的絕對值均大于臨界值,因而^β1顯著。利用^d =(1+^β1)/2可以求出^d≈0.3<0.5。因而序列DCPI具有長記憶性。然后,作出DCPI樣本數(shù)據(jù)圖,如圖2所示。圖2　DCPI數(shù)據(jù)圖3基于一類長記憶過程的經(jīng)濟時間序列建模研究

該統(tǒng)計量反映了模型對序列自相關(guān)函數(shù)的描述效果,不同模型的MSE(m)值相比,其值越小越好。利用S程序,我們得到表3的統(tǒng)計量結(jié)果及圖3、圖4及圖5的自相關(guān)函數(shù)對照圖。我們看出ARFIMA(p,d,q)序列不僅MSE統(tǒng)計量優(yōu)于其它模型,而且,參數(shù)個數(shù)也少于AR(14)。因而對CPI數(shù)據(jù)建模顯然用長記憶分整建模,即ARFIMA(p,d,q)的建模手段是優(yōu)于傳統(tǒng)模型及FDN模型的�！　　”�3 DCPI序列MSE統(tǒng)計量表模型MSEARFIMA(2

該統(tǒng)計量反映了模型對序列自相關(guān)函數(shù)的描述效果,不同模型的MSE(m)值相比,其值越小越好。利用S程序,我們得到表3的統(tǒng)計量結(jié)果及圖3、圖4及圖5的自相關(guān)函數(shù)對照圖。我們看出ARFIMA(p,d,q)序列不僅MSE統(tǒng)計量優(yōu)于其它模型,而且,參數(shù)個數(shù)也少于AR(14)。因而對CPI數(shù)據(jù)建模顯然用長記憶分整建模,即ARFIMA(p,d,q)的建模手段是優(yōu)于傳統(tǒng)模型及FDN模型的�！　　”�3 DCPI序列MSE統(tǒng)計量表模型MSEARFIMA(2

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本文編號：2751217