一类非参数的ARMA模型:用任意的一元函数代替常数作为线性自回归滑动平均(ARMA) 模型中自回归项的系数,提出并研究一类新的非参数ARMA 模型. 首先研究该模型的概率性质,获得了该模型的平稳性条件. 分别用局域线性回归和全局的最小二乘方法估计模型中的函数系数和参数,在函数系数的局域线性估计中,推广了一个GCV 准则以选择最优的窗宽. 为了检验特殊的参数化模型是否已经足够描述实际数据的动态结构,提出了一个Boot st rap 检验方法. 随机仿真的例子表明本文的估计和检验方法是正确的和可行性的. 进一步,用该模型成功地分析了一个实际数据集.关键词: 时间序列;ARMA 模型;局域线性估计; GCV ;Boot st rap
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