本文選題：變點監(jiān)測 + 變點檢驗　； 參考：《西北工業(yè)大學》2015年博士論文

【摘要】：時間序列模型是根據(jù)觀測到的時間序列數(shù)據(jù)建立的模型,如隨機系數(shù)自回歸(Random coefficient autoregressive,RCA)模型,GARCH(Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,Logistic回歸(Logistic regression)模型等,上述時間序列模型是一維數(shù)據(jù)模型,面板數(shù)據(jù)模型是同時在時間和截面上的二維數(shù)據(jù)模型.時間序列模型和面板數(shù)據(jù)模型是計量經(jīng)濟學研究的重要內(nèi)容.在時間序列和面板數(shù)據(jù)分析中,監(jiān)測和檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)是否存在變點對準確建立模型和正確分析數(shù)據(jù)有重要意義.本文研究RCA(p)模型,GARCH(p,q)模型,Logistic回歸模型和面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)變點監(jiān)測與檢驗問題.本文主要研究成果和創(chuàng)新點如下:(1)首次將RCA(1)(Random coefficient autoregressive model of order one)模型的參數(shù)變點監(jiān)測推廣到RCA(p)(Random coefficient autoregressive model of order p)模型.在原假設(shè)下給出監(jiān)測統(tǒng)計量的漸近分布,在備擇假設(shè)下證明其一致性.模擬結(jié)果表明只要選擇合適的邊界函數(shù),所提方法均有較好的監(jiān)測效果.數(shù)值模擬和實例分析表明了所給方法的有效性.(2)對于GARCH(p,q)模型誤差項平方的分布變點監(jiān)測,提出KolmogorovSmirnov型和經(jīng)驗特征函數(shù)型統(tǒng)計量.在原假設(shè)下得到兩類監(jiān)測統(tǒng)計量的漸近分布,在備擇假設(shè)下證明其一致性.利用Bootstrap方法模擬經(jīng)驗特征函數(shù)型統(tǒng)計量的臨界值,證明了Bootstrap方法的收斂性.數(shù)值模擬驗證了方法的有效性.(3)首次將二元Logistic回歸模型(Binary logistic regression model)的參數(shù)變點檢驗和監(jiān)測推廣到多元Logistic回歸模型(Multinomial logistic regression model)和累積Logistic回歸模型(Cumulative logistic regression model).在原假設(shè)下給出了檢驗和監(jiān)測統(tǒng)計量的漸近分布,備擇假設(shè)下證明了其一致性.數(shù)值模擬和實例分析表明了方法的有效性.(4)利用CUSUM方法分別研究了一般面板數(shù)據(jù)模型的方差變點檢驗和個體固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型的系數(shù)變點檢驗.在原假設(shè)下證明了CUSUM型檢驗統(tǒng)計量的極限分布,在備擇假設(shè)下證明了其一致性.數(shù)值模擬和實例分析驗證了方法的有效性.
[Abstract]:The time series model is a model based on observed time series data, such as random coefficient autoregressive model, GARCHCHN generalized autoregressive conditional heterosed logistic regression model, and so on. The above time series model is a one-dimensional data model. Panel data model is a two-dimensional data model in both time and section. Time series model and panel data model are important contents of econometrics research. In the analysis of time series and panel data, it is very important to monitor and check whether the model parameters are changeable or not to establish the model accurately and analyze the data correctly. In this paper, we study the problem of parameter change point monitoring and checking in RCAP) model and panel data model, which are based on Logistic regression model and panel data model. The main achievements and innovations of this paper are as follows: 1) the parameter change point monitoring of RCA(1)(Random coefficient autoregressive model of order one) model is extended to RCA(p)(Random coefficient autoregressive model of order p) model for the first time. The asymptotic distribution of the monitoring statistics is given under the original hypothesis, and the consistency is proved under the alternative hypothesis. The simulation results show that the proposed method has a good monitoring effect as long as the proper boundary function is selected. Numerical simulation and example analysis show the effectiveness of the proposed method. It is shown that the KolmogorovSmirnov type and empirical eigenfunction type statistics are proposed to monitor the distribution of the square of the error term in the GARCHF / PQ model. The asymptotic distribution of two kinds of monitoring statistics is obtained under the original hypothesis, and the consistency is proved under the alternative hypothesis. The Bootstrap method is used to simulate the critical value of empirical eigenfunction statistics, and the convergence of Bootstrap method is proved. The validity of the method is verified by numerical simulation. (3) for the first time, the binary Logistic regression model is extended to multivariate Logistic regression model Multinomial logistic regression model) and cumulative Logistic regression model Cumulative logistic regression model. The asymptotic distribution of test and monitoring statistics is given under the original hypothesis, and the consistency is proved under alternative assumptions. Numerical simulation and example analysis show the effectiveness of the method. (4) using CUSUM method, the variance change point test of general panel data model and coefficient change point test of individual fixed effect panel data model are studied respectively. The limit distribution of CUSUM type test statistics is proved under the original hypothesis, and the consistency is proved under the alternative hypothesis. The effectiveness of the method is verified by numerical simulation and example analysis.
【學位授予單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O211.61

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本文編號：1861726