自回归时间序列误差分位数的默示有效估计及预测区间

发布时间：2018-02-14 22:05

  本文关键词： AR(p) 非高斯分布 预测区间 滚动预测 Yule-Walker残差　出处：《苏州大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：我们提出了一个新的自回归时间序列AR(p)误差分位数的估计量,它是基于YuleWalker残差的核光滑化.在一些假设条件下,我们证明了这个新的估计量默示有效于用真实误差估计的分位数,因此它具有后者的渐近正态分布.利用这个新的估计量,我们构造出了AR(p)未来值的预测区间,证明了其渐近达到事先规定的置信水平.大量数据模拟研究验证了文章的理论结果,同时我们以对一例实际数据的应用阐释提出的方法.
[Abstract]:In this paper, we propose a new estimator of the error quantiles of the autoregressive time series, which is based on the kernel smoothing of the YuleWalker residuals. We prove that the new estimator is effective for quantiles estimated with real errors, so it has the asymptotic normal distribution of the latter. It is proved that it is asymptotically up to a predetermined confidence level. A large number of data simulation studies verify the theoretical results of the paper, and at the same time, we propose a method to illustrate an actual data application.
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O211.61

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本文编号：1511727