本文關(guān)鍵詞：整值自回歸條件異方差模型的多變點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題

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【摘要】：整值時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以在很多領(lǐng)域中收集到,我們可以用整值自回歸條件異方差(INARCH)模型來(lái)刻畫。但是在實(shí)際生產(chǎn)生活中,時(shí)間序列數(shù)據(jù)不可能在較長(zhǎng)的時(shí)間間隔里保持平穩(wěn)波動(dòng)不變,可能會(huì)有變點(diǎn)出現(xiàn)。我們這篇論文的目的在于對(duì)于一個(gè)帶有分段常值參數(shù)值,但是分段變點(diǎn)的個(gè)數(shù)和位置均未知的INARCH模型,對(duì)于其多變點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題,設(shè)計(jì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)意義上平穩(wěn)的,運(yùn)作良好且運(yùn)行快速的程序。我們所設(shè)計(jì)的方法是變換模型后的二值化分割法,也可以簡(jiǎn)稱之為BASTINA方法。該方法主要分為兩個(gè)部分：模型變換部分和二值化分割部分。模型變換部分能夠降低初始數(shù)據(jù)的自相關(guān)性,而二值化分割法則估計(jì)出變點(diǎn)的個(gè)數(shù)和位置。在數(shù)值模擬階段,我們驗(yàn)證了在有限的樣本下該方法的良好性能,并確定了算法中一些常值參數(shù)的缺省值。最后我們用我們的方法對(duì)彎曲菌患者感染數(shù)進(jìn)行了分析,并且發(fā)現(xiàn)估計(jì)出的變點(diǎn)確實(shí)能夠與實(shí)際事件相匹配。本文內(nèi)容安排如下：第一部分,將介紹整值時(shí)間序列數(shù)據(jù)和變點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題的研究背景及意義,并總結(jié)分析前人的研究成果。第二部分,對(duì)本文涉及的一些模型和相關(guān)知識(shí)進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。第三部分,描述整值自回歸條件異方差模型的多變點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題,并給出算法。第四部分,進(jìn)行程序的模擬舉例,展現(xiàn)模擬效果并進(jìn)行分析。第五部分,用BASTINA方法對(duì)加拿大魁北克省1990年至2000年彎曲菌患者感染數(shù)這一實(shí)例進(jìn)行了分析。最后,第六部分對(duì)本文進(jìn)行總結(jié)和展望。
【關(guān)鍵詞】：整值時(shí)間序列數(shù)據(jù) INARCH模型 多變點(diǎn)問(wèn)題 二值化分割法
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-11
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 相關(guān)研究成果8-11
• 2 基礎(chǔ)知識(shí)11-16
• 2.1 模型簡(jiǎn)介11-13
• 2.1.1 一般的ARCH和GARCH模型11-12
• 2.1.2 特殊的ARCH和GARCH模型12-13
• 2.2 變點(diǎn)檢測(cè)方法13-16
• 2.2.1 變點(diǎn)問(wèn)題13
• 2.2.2 變點(diǎn)檢測(cè)方法13-16
• 3 問(wèn)題及方法16-23
• 3.1 模型及假設(shè)16-17
• 3.2 通用方法17-18
• 3.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換18-21
• 3.3.1 變換函數(shù)g的選擇18-20
• 3.3.2 常值向量C的缺省值的選擇20-21
• 3.4 二值化分割法21-22
• 3.5 相合性結(jié)論22-23
• 4 數(shù)值模擬23-31
• 4.1 模擬過(guò)程23-25
• 4.2 模擬結(jié)果分析25-28
• 4.3 抑制因子F和閾值c的缺省值的確定28-31
• 5 實(shí)例分析：彎曲菌病的感染患者人數(shù)31-36
• 5.1 彎曲菌病簡(jiǎn)介31-32
• 5.2 數(shù)據(jù)介紹32-33
• 5.3 實(shí)例分析33-36
• 結(jié)論36-37
• 參考文獻(xiàn)37-40
• 致謝40-41

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：873093