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利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题.本文通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题, 得到存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计.
存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计
【摘 要】
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利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题.本文通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题, 得到存在缺失值的ARFIM
【机 构】
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江南大学理学院
【出 处】
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系统工程
【发表日期】
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2004年10期
【基金项目】
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江南大学校科研和教改项目
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