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约束下时间序列模型统计推断
  • 项目名称：约束下时间序列模型统计推断
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：10571073
  • 申请代码：A011102
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：王德辉
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：吉林大学
  • 批准年度：2005
中文摘要：

许多经济和金融序列的噪声部分不满足正态假设，而是表现出厚尾和异方差性质，并且序列间高度关联。另外，序列内和序列间历史数据对当前时刻数据的影响与时间延迟有关，即延迟大的对当前时刻数据影响小，延迟小的对当前时刻数据影响大。这样体现在模型上也就是参数满足一定的约束条件(序约束、平稳条件约束)的时间序列模型更能够刻划这种现象。本项目正是针对上述问题提出的，重点研究以下两方面的内容第一、考虑约束条件下时间序列模型的统计推断问题。对时间序列(AR、ARMA、ARIMA、GARCH)模型，特别是噪声为厚尾和条件异方差的模型，在约束条件下，考虑模型中参数的估计以及估计量的性质，给出关于参数序关系及模型平稳性的检验方法，提出较好的序约束条件下关于上述模型的预测方法；第二、初步讨论相依误差下时间序列模型的统计推断问题。由于这类模型应用广泛，所以本项目有着较好的理论意义和应用前景。

中文主题词： 序约束；平稳条件；时间序列；假设检验
结论摘要：

英文主题词Ordered restriction; Stationary conditions; time series; hypothesis testing.

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 66
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
A general law of precise asymptotics for the complete moment convergence
Semiparametric estimation of regression functions in autoregressive models
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Local estimation in AR models with nonparametric ARCH errors
Cu-Zn合金仿生耦合亲水表面非线性数学模型
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Haezendonck风险度量的修正和优化
PLM中误差方差未知时的GLR
基于免疫粒子群的K 均值聚类算法
截断Pa reto分布的Bayes分析
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序限制下最优尺度同变预测区间的改进
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由强混合序列生成的线性过程重对数律的精确渐近性质
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