基于随机抽取的AR模型定阶和参数评估

发布时间：2018-04-02 11:22

本文选题：随机抽取　切入点：AR模型　出处：《统计与决策》2016年24期

【摘要】：文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取,选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则。根据数据有序性的特点,提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数,并通过对原数据的无放回抽取实现对系数参数估计的评估。实例分析结果表明,交叉验证的定阶与AIC准则定阶结果保持较高一致性,新的参数评估在一定的模型误差范围内可以得到更为简单有效的系数估计区间。
[Abstract]:Based on the random extraction of stationary time series data, AR model is selected to study the model order determination method and parameter evaluation criteria.According to the characteristics of data ordering, the method of cross validation is proposed to determine the order of autoregressive model, and the estimation of coefficient parameters is realized by extracting the original data without return.The results of example analysis show that the order determination of cross-validation is consistent with that of AIC criterion, and the new parameter evaluation can obtain a more simple and effective interval of coefficient estimation within a certain range of model errors.
【作者单位】：太原理工大学数学学院;厦门大学管理学院;
【分类号】：O212.1;F224

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