本文選題：二維整數(shù)值時(shí)間序列 + 經(jīng)驗(yàn)似然��； 參考：《吉林大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：本文主要研究了基于二項(xiàng)稀疏算子的二維整數(shù)值自回歸過(guò)程的建模與經(jīng)驗(yàn)似然推斷問(wèn)題.首先,針對(duì)含有二項(xiàng)稀疏算子的二維一階整數(shù)值自回歸(BINAR(1))過(guò)程,利用經(jīng)驗(yàn)似然方法建立參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)似然比統(tǒng)計(jì)量,給出其極限分布以此構(gòu)造參數(shù)的置信域,提出參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題.其次,利用極大經(jīng)驗(yàn)似然估計(jì)方法給出參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)量,并討論了該估計(jì)量的極限性質(zhì).最后,我們建立了以二維零截?cái)嗖此煞植紴檫呺H分布,基于二項(xiàng)稀疏算子的二維一階混合整數(shù)值白回歸(ZTBPINAR(1))過(guò)程,研究了該過(guò)程的概率統(tǒng)計(jì)性質(zhì),并證明了該過(guò)程的嚴(yán)平穩(wěn)性及遍歷性,同時(shí)利用多種估計(jì)方法討論了參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,證明估計(jì)量的極限性質(zhì),同時(shí)基于某實(shí)例與其他同類模型進(jìn)行比較,得出評(píng)價(jià)結(jié)果.
[Abstract]:In this paper, the modeling and empirical likelihood inference of 2-D integral numerical autoregressive processes based on binomial sparse operators are studied. Firstly, for the 2-D one-order integral numerical autoregressive (BINAR1) process with binomial sparse operators, the empirical likelihood ratio statistics of parameters are established by means of empirical likelihood method, and their limit distributions are given to construct the confidence regions of the parameters. The hypothesis test problem of parameters is proposed. Secondly, the point estimator of the parameter is given by using the maximum empirical likelihood estimation method, and the limit property of the estimator is discussed. Finally, we establish a two-dimensional one-order mixed integer white regression process based on binomial sparse operator with 2-D zero-truncated Poisson distribution as the marginal distribution, and study the probability and statistical properties of the process. The strict stationarity and ergodicity of the process are proved. At the same time, the parameter estimation problem is discussed by using a variety of estimation methods, and the limit property of the estimator is proved. At the same time, the evaluation results are obtained by comparison with other similar models based on an example.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：1934647