带有二项稀疏算子的广义泊松非平稳马尔可夫过程

发布时间：2020-12-29 22:25

　　时间序列非平稳问题的研究一直都是许多研究者的兴趣之一.为此,很多统计学研究者投入了大量精力.本文研究的是非平稳条件下的马尔可夫过程,它的边际分布为广义泊松分布.并给出模型的基本性质和参数估计.随后,进行了数值模拟和实证分析.全文一共分为四章,第一章为引言,简单地介绍了本文所需要的背景知识.第二章我们给出模型的介绍和性质,为了更好地适应过度离散的数据,我们把文献[5]中模型的边际分布,由负二项分布变为广义泊松分布.第三章用条件最小二乘方法估计参数.对于不能解出显式解的参数估计表达式,我们运用R语言中的optim函数给出数值解.并对模型的参数进行数值模拟.第四章进行实证分析.第五章为总结. 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：40 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 背景介绍
    1.2 本文结构
第二章 模型介绍
    2.1 模型介绍
    2.2 模型性质
    2.3 模型边际分布为广义泊松分布
第三章 参数估计及其模拟
    3.1 条件最小二乘估计参数
    3.2 数值模拟
第四章 实证分析
第五章 总结
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]卫星电视节目中秒信号测量值[J].   时间频率公报. 2019(08)
[2]整数值时间序列模型单位根检验问题研究[J]. 王泽宇,李智,徐鹏.  统计研究. 2016(08)
[3]非平稳INAR(1)过程估计量的极限分布研究[J]. 喻开志,史代敏,邹红.  浙江大学学报(理学版). 2012(05)



本文编号：2946440