【摘 要】
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混合时间序列模型是近些年发展起来的一类重要的非线性时间序列模型,该类模型引起了众多学者的关注.在前人已有研究成果的基础上,本文研究了混合自回归滑动平均模型(Mixture
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混合时间序列模型是近些年发展起来的一类重要的非线性时间序列模型,该类模型引起了众多学者的关注.在前人已有研究成果的基础上,本文研究了混合自回归滑动平均模型(Mixture autoregressive moving average,简记MARMA)和异方差混合转移分布模型(Heteroscedastic mixturetransition distribution,简记HMTD).得到了如下成果:1、提出了一类新的用于非线性时间序列建模的混合自回归滑动平均模型.讨论了混合自回归滑动平均模型的平稳性条件和自相关函数.给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的EM算法和定阶准则.2、通过用混合ARMA模型对两个时间序列进行建模和分析,验证了混合ARMA模型能够对具有周期性循环特征的数据进行准确地描述,能够以更少的参数对波动较大、结构复杂的金融数据进行更为准确地描述.3、对异方差混合转移分布模型的平稳性进行了研究,得到了该模型的平稳性条件
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