四舍五入整数值自回归条件异方差过程

发布时间：2017-12-26 11:40

  本文关键词：四舍五入整数值自回归条件异方差过程　出处：《吉林大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：对离散变量时间序列统计分析的文献有一类主要集中在参数化模型,即条件概率密度函数被认为属于同一参数族。一般来说,这些参数模型在条件均值和方差之间施加强假设,本文对这些参数模型进行了列举并对模型性质进行了概述,评价了这些模型的优缺点。另外有一类模型本质上在条件均值和方差之间没有任何假设,如四舍五入整数值自回归条件异方差模型,它是一类更广泛的半参数模型。本文列举了该模型几个优势:(a)允许序列及其自相关函数是负值;(b)它的自相关结构和标准自回归过程(AR)是一样的;(c)它提供了一个连续的半参数离散时间序列框架,其中的条件均值和方差可分别单独建模;(d)标准软件估计可直接适用。本文概述了模型条件的平稳性、遍历性、瞬时存在性、条件最小二乘估计的一致性和渐近正态性。该模型的条件异方差假设为本文基于该模型提出了一个更一般的条件异方差模型,如下并利用模拟实验对新模型进行估计。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224

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本文编号：1337121