【摘 要】
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文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取，选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则。根据数据有序性的特点，提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数，并通过对原数据的无放
【机 构】
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太原理工大学数学学院,厦门大学管理学院
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文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取，选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则。根据数据有序性的特点，提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数，并通过对原数据的无放回抽取实现对系数参数估计的评估。实例分析结果表明，交叉验证的定阶与AIC准则定阶结果保持较高一致性，新的参数评估在一定的模型误差范围内可以得到更为简单有效的系数估计区间。
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