论文部分内容阅读
本文针对广义指数族ARMA模型，分为连续型指数族和离散型指数族两种情况讨论模型的参数估计，并运用不同的Bootstrap方法构造参数的置信区间和置信带。两种情况均采用Scoring算法进行模型的参数估计，并分别得到Scoring算法中两个模型方向向量的计算公式。对于连续型情况，运用Wild Bootstrap构造参数的置信区间和置信带，并将其结果与传统的残差Bootstrap进行比较，得到Wild Bootstrap更快更精确的结论；对于离散型情况，运用分块移动Bootstrap构造参数的置信区间，这种方法更加实用，收敛速度快，并得到较为满意的结果。