【摘 要】
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随着大数据技术的发展,有关时间序列的研究越来越深入,整数值时间序列的研究也引起了学者的广泛关注.基于稀疏算子建立整值自回归模型是刻画整数值时间序列的经典办法之一,二项稀疏算子的提出奠定了整数值时间序列分析发展的基础.从一元自回归模型到多元自回归模型的推广,使得整值自回归模型适用于更多的领域.针对二元整值自回归模型,本文主要讨论了两类问题,一类问题是讨论稀疏参数是随机的情况,应用Copula函数构造
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随着大数据技术的发展,有关时间序列的研究越来越深入,整数值时间序列的研究也引起了学者的广泛关注.基于稀疏算子建立整值自回归模型是刻画整数值时间序列的经典办法之一,二项稀疏算子的提出奠定了整数值时间序列分析发展的基础.从一元自回归模型到多元自回归模型的推广,使得整值自回归模型适用于更多的领域.针对二元整值自回归模型,本文主要讨论了两类问题,一类问题是讨论稀疏参数是随机的情况,应用Copula函数构造新息项的分布,利用条件最小二乘估计方法和条件极大似然估计方法估计模型的参数.同时用数值模拟的方法,通过偏差和均方误差比较两种估计方法的效果.最后结合实际数据进行实例分析,结果表明,边际分布选择负二项分布,Copula函数选择FGM Copula函数比较合理.另一类问题是对于二元整值自回归模型,利用贝叶斯方法估计模型的参数,当新息项服从二元泊松分布时,提出了贝叶斯估计框架,并利用数值模拟检验贝叶斯估计方法的效果.
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