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幾類自回歸模型的系數(shù)隨機性檢驗

發(fā)布時間:2024-05-22 06:14
  本文主要研究連續(xù)值和整數(shù)值自回歸模型的系數(shù)隨機性檢驗問題.首先,利用局部最大功效檢驗法,構(gòu)造了一元自回歸模型參數(shù)的檢驗統(tǒng)計量,證明了統(tǒng)計量的極限分布為正態(tài)分布.通過隨機模擬比較了局部最大功效檢驗法與經(jīng)驗似然檢驗法的優(yōu)劣.并將其應(yīng)用于澳大利亞一組經(jīng)濟數(shù)據(jù)的實證分析之中.其次,研究了二元自回歸模型的系數(shù)隨機性檢驗問題.構(gòu)造了模型參數(shù)的檢驗統(tǒng)計量,在原假設(shè)下獲得了檢驗統(tǒng)計量的漸近分布.通過數(shù)值模擬說明本文所提出的檢驗方法具有可行性.并用該方法擬合了澳大利亞的一組經(jīng)濟數(shù)據(jù).最后,考慮了二元整數(shù)值自回歸模型的系數(shù)隨機性檢驗問題.構(gòu)造了模型參數(shù)的局部最大功效檢驗統(tǒng)計量,同時給出了統(tǒng)計量的極限性質(zhì).

【文章頁數(shù)】:120 頁

【學(xué)位級別】:博士

【部分圖文】:

圖2,1.1樣本路徑:左邊是原始數(shù)據(jù)&右邊是中心化變換后的數(shù)據(jù)Xt.??

圖2,1.1樣本路徑:左邊是原始數(shù)據(jù)&右邊是中心化變換后的數(shù)據(jù)Xt.??

數(shù):隨機性檢驗???§2.1.3實例分析??在本小節(jié)中,我們把提出的方法應(yīng)用到_組經(jīng)濟增長率的數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)站:??http://db.cei.en/page/DefaulL舶px?數(shù)據(jù)最由澳太利亞進出口月環(huán)比增長率構(gòu)成,記錄■??了從2010年12月到2017年5月共78....


圖2.1.2中心化變換后數(shù)據(jù)的ACF圖和PACF圖.??

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?吉林大孛博士#位論文???其次,我們使用正態(tài)分布Q?-Q圖Henry?C?Thode?(2002)檢驗殘差數(shù)據(jù)的正??態(tài)性.從圖2丄3中,我們注意到正態(tài)分布Q?-?Q圖上的點近似地在一條直線附近f說??明數(shù)據(jù)Xt來自正態(tài)分布總體,因此,用模型(2丄1)來建模改組數(shù)據(jù)是合理的,同....


圖2.1.3中心化變換后數(shù)據(jù)不的正態(tài)分布Q?-?Q圖.??

圖2.1.3中心化變換后數(shù)據(jù)不的正態(tài)分布Q?-?Q圖.??

?吉林大孛博士#位論文???其次,我們使用正態(tài)分布Q?-Q圖Henry?C?Thode?(2002)檢驗殘差數(shù)據(jù)的正??態(tài)性.從圖2丄3中,我們注意到正態(tài)分布Q?-?Q圖上的點近似地在一條直線附近f說??明數(shù)據(jù)Xt來自正態(tài)分布總體,因此,用模型(2丄1)來建模改組數(shù)據(jù)是合理的,同....


圖2.2.2中心化變化后數(shù)據(jù)的ACF圖和PACF圖??

圖2.2.2中心化變化后數(shù)據(jù)的ACF圖和PACF圖??

?吉林大孛博士#位論文???據(jù)A來_芷態(tài)分布總體.因此,用過程(2.2.1)來建模該組數(shù)據(jù)是合理的,同時說明??所提出的檢驗統(tǒng)計纛對于該組賣際數(shù)據(jù)是有效的.此外,_于變換之肩的數(shù)據(jù)計算了??RCAR(2)過程的檢驗統(tǒng)計彙的值為12.4606,其對應(yīng)的:p值為0.00197?<?0....



本文編號:3980510

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