带ZIP革新项的INAR（1）模型的参数估计

发布时间：2021-10-18 12:03

　　在实际问题中,为了合理分析时间序列计数数据,人们往往采用基于算子的INAR（1）模型对其进行研究。但是当该类计数数据中出现大量零时,原有的普通INAR（1）模型进行刻画时可能不再合理。为了研究含有过多零的时间序列计数数据,本文建立了带有ZIP（零过多泊松）革新项的INAR（1）模型,基于考虑自变量对响应变量的影响,本文在革新项部分引入了经典的ZIP回归模型。同时,为了适应具有不同背景的实际数据,论文还分别探讨了基于二项算子和负二项算子两种不同算子的INAR（1）模型,并基于条件极大似然估计（CML）方法研究了模型的参数估计问题。另外,为了研究来自不同个体的异质性,还在ZIP的回归部分引入了随机效应,我们通过非参数估计和MCMC算法两种方法对带有随机效应的INAR（1）模型进行了参数估计研究。基于所给的估计方法,论文利用大量的随机模拟,对参数估计的效果进行了分析,结果发现对于基本的INAR（1）模型,CML估计是合适且有效的,而对于带有随机效应的INAR（1）模型,随机效应的方差成分大小的选取对两种参数估计方法的估计都会有些许影响,但当样本量比较大时,模型最终的估计结果都是可接受的。最后... 

【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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本文编号：3442766