【摘 要】
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本文主要做了四部分的工作,一方面,在AR(p)时间序列模型中,当观测数据存在缺失的情况下,通过改进的EM算法对缺失数据进行了填补,得到了模型的参数估计,从而用拟合出的时间序
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本文主要做了四部分的工作,一方面,在AR(p)时间序列模型中,当观测数据存在缺失的情况下,通过改进的EM算法对缺失数据进行了填补,得到了模型的参数估计,从而用拟合出的时间序列模型进行预测。另一方面,提出了将预测值作为缺失值的思想,通过改进的EM算法给出了缺失值的填补,也就得到了预测。然后,将这两种预测方法实现了从一维到多维上的推广。最后,对一维和多维AR(p)时间序列模型,分别通过世界原油周价格的数据的实证分析和数值模拟对两种预测方法进行了比较,本文创新的预测方法取得了很好的效果。
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