门限自回归模型跟非参数模型中变点的小波分析

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门限自回归模型跟非参数模型中变点的小波分析

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毕业论文范文题目：门限自回归模型跟非参数模型中变点的小波分析，论文范文关键词：门限自回归模型跟非参数模型中变点的小波分析
门限自回归模型跟非参数模型中变点的小波分析毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：非线性时光序列模型最近得到统计学家们的极大的关注。迄今为止,已经提出了很多种非线性时光序列模型。门限自回归模型由Tong(汤家豪)在1978年提出用来描述复杂的随机体系,此后,它成为了文献中非常广泛利用的非线性时光序列模型,自鼓励门限自回归(SETAR)模型是门限自回归模型中的一种,这个模型可能阐明很多事实数据中发明的有趣的景象,例如,它可能有效的描述存在周期法则的过程的景象,存在跳跃式的渐变的景象,以及超景象等等。Tong在1980年研究太阳黑子数据时,用SETAR模型(自鼓励门限自回归模型)证明了太阳黑子的周期大概为十一年,得到的成果与实际情况非常吻合。然而,在这个模型中,假如延时是一个整数跟（文章此处忽略..）门限的个数未知的情况下,模型的这些参数的估计就是一个非常大的挑衅。所以,咱们必须发展一套实际以便于估计门限自回归模型中的延时跟门限参数。非参数模型中的变点的研究同样吸引了很多的留神力,很多的学者都致力于非参数时光序列模型中方差的变点的研究,这重要是因为它在对冲跟危险管理中的重要性,金融市场经历了很多动荡期,如大萧条,金融格局的变革,欧元的启动等等。最近,一场重大的次贷危机又袭击了寰球。所以,对金融市场数据的方差的研究吸引了很多的留神力,就是因为它在对冲跟危险管理中的重要性。然而,当所研究的数据的方差有跳跃点时,持续的时光模型的利用就会有很大的局限。所以,咱们必须发展一套（此处忽略..）实际以便于估计非参数模型中方差的跳跃点。咱们的文章分为两部分,第一部分包含1-4章,重要研究了门限自回归模型中门限跟延时的小波辨认。第二部分包含5-8章,重要研究了时光序列中方差的构造变点的小波辨认。文章的构造如下。第一章是对于门限自回归模型的介绍,重要介绍了门限自回归模型的相干概念。介绍了咱们将要探讨的SETAR模型跟对其进行的转化,咱们给出了对模型的一些假设前提跟将要用到的数学符号。第二章中,咱们构造了回归函数小波系数的两种估计量。咱们首先给出了回归函数的两种非参数估计,而后应用这些非参数估计构造了小波系数的两种估计量,并且指出咱们得到的小波系数估计量中窗宽的抉择可能达到最（略..）佳值,从而比其余的估计量有更小的均方误差。咱们证明了这些估计量是一致的。第三章中,咱们给出了延时的两种估计量,以及只有一个门限时的门限的估计量。咱们证明了这些估计量存在最佳的收敛速度。第四章中,咱们探讨了多个门限的情况,给出了小波系数测验量的渐近分布。咱们可能用其辨认门限,从而给出了门限个数的估计。同时,咱们给出了多个门限情况下的门限的估计量。咱们证明了这些估计量存在最佳的收敛速度。第五章是对于非参数模型的介绍,重要介绍了非参数模型的相干概念。介绍了咱们将要探讨的非参数模型跟对其进行的转化。咱们给出了对模型的一些假设前提跟将要用到的数学符号。第六章中,咱们构造了方差函数（文章此处忽略..）小波系数的两种估计量。咱们首先给出了方差函数的两种非参数估计,而后应用这些非参数估计构造了小波系数的两种估计量,并且指出咱们得到的小波系数估计量中窗宽的抉择可能达到最佳值,从而比其余的估计量有更小的均方误差。咱们证明了这些估计量是一致的。第七章中,咱们给出了变点地位跟跳跃幅度的两种估计量。咱们证明了这些估计量存在最佳的收敛速度。第八章中,咱们探讨了多个变点的情况,给出了小波系数测验量的渐近分布。咱们可能用其辨认变点,从而给出了变点个数的估计。同时,咱们给出了多个变点情况下的变点的估计量。咱们证明了这些估计量存在最佳的收敛速度。

以上为本篇毕业论文范文门限自回归模型跟非参数模型中变点的小波分析的介绍部分。

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