复合分位数回归在线性时间序列下的应用

发布时间：2017-08-29 05:22

  本文关键词：复合分位数回归在线性时间序列下的应用

  更多相关文章： 时间序列 ARIMA模型 分位数回归 复合分位数回归

【摘要】：时间序列模型是应用非常广泛的一类数学模型.如何对模型中的参数进行估计是时间序列分析中最重要的一个环节.对于线性的时间序列,参数估计所使用的方法往往都是最小二乘法.然而我们知道在实际问题中,时间序列数据很难满足最小二乘法的假设条件.分位数回归的提出有效的解决了上述问题.复合分位数回归是分位数回归的一种更一般性的推广,不仅继承了分位数回归的诸多优点,而且在对模型进行参数估计和预测时可以给出更好的结果.本文以复合分位数回归为研究对象,探究其对线性时间序列ARIMA模型的估计效果.主要的工作如下：1.给出了ARIMA模型在复合分位数回归下的参数估计表达式.2.通过数值模拟来对比与检验复合分位数回归,最小二乘法和分位数回归,这三种方法针对ARIMA模型的参数估计效果.3.最后利用两个实证来检验复合分位数回归对ARIMA模型的预测效果.
【关键词】：时间序列 ARIMA模型 分位数回归 复合分位数回归
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O211.61
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 线性时间序列研究背景和意义8
• 1.2 复合分位数回归的研究背景和意义8-9
• 1.3 本文主要工作9-12
• 2 预备知识12-20
• 2.1 线性时间序列12-15
• 2.1.1 时间序列与平稳性12
• 2.1.2 自相关函数与偏自相关系数12-13
• 2.1.3 白噪声与线性时间序列13-15
• 2.2 复合分位数回归15-20
• 2.2.1 分位数回归15-16
• 2.2.2 复合分位数回归16-17
• 2.2.3 渐近理论17-20
• 3 线性时间序列建模20-28
• 3.1 时间序列数据预处理20-21
• 3.2 模型识别21-24
• 3.3 参数估计24-28
• 4 数值模拟28-30
• 5 实证分析30-36
• 6 文章总结与展望36-38
• 参考文献38-42
• 附录A42-46
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况46-48
• 致谢48-49

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本文编号：751535