【摘 要】
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若时间序列的观测值中存在大部分零值和一些正值,并且正值服从某一连续分布时,常见方法的拟合结果可能不太准确.为此,Harvey和Ito（2020）提出了一种删失方法,该方法将原分布向左移动,即将原随机变量减去一个常数,并将得到的负值赋值为0.但他们使用的广义第二类Beta分布有一定的局限性.本文考虑了更一般的加权广义第二类Beta分布,采用条件得分方法,提出了删失加权广义第二类Beta动态模型.我们
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若时间序列的观测值中存在大部分零值和一些正值,并且正值服从某一连续分布时,常见方法的拟合结果可能不太准确.为此,Harvey和Ito（2020）提出了一种删失方法,该方法将原分布向左移动,即将原随机变量减去一个常数,并将得到的负值赋值为0.但他们使用的广义第二类Beta分布有一定的局限性.本文考虑了更一般的加权广义第二类Beta分布,采用条件得分方法,提出了删失加权广义第二类Beta动态模型.我们将这个模型应用到澳大利亚日降雨量数据中,并与删失未加权广义第二类Beta动态模型相比较,发现加权的模型要优于未加权的模型.
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