双重时间序列模型参数估计的一类新方法

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双重时间序列模型参数估计的一类新方法

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毕业论文范文题目：双重时间序列模型参数估计的一类新方法，论文范文关键词：双重时间序列模型参数估计的一类新方法
双重时间序列模型参数估计的一类新方法毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着时间序列研究的不断深入,为了能更好的描述现实世界,人们更加关注非线性时间序列,在这样的背景下诞生了双重时间序列模型.自模型诞生以来,由于其本身的非线性、复杂性,使得人们对模型的研究主要集中在求模型的平稳解及其相关性质,而对于模型定阶、参数估计以及对未来时刻的预报都少有人研究,即使有,也仅限于几种简（此处忽略..）单的模型,所使用的方法也仅限于矩估计.受限于上述情况,使得双重模型的深入研究陷入停顿,更阻碍了模型的推广.因此,对双重模型进行研究具有深刻的实际意义.本文主要讨论两类重要的非线性时间序列模型:AR(1)-AR(1)、AR(1)-MA(q)双重模型.在假设模型二阶平稳解存在的前提条件下,对模型的参数进行估计.考虑到双重模型的（本文此处忽略..）参数估计难,而且传统的参数估计方法难以胜任,文中引入一种新的方法,即基于MCMC和贝叶斯统计对模型的参数进行估计,并系统的推导出模型中各参数的贝叶斯估计值和Gibbs抽样迭代步骤.最后通过WinBUGS软件进行数值模拟,模拟表明用该方法估计模型的参数是可行的,且与传统方法相比较更易于实现.本文的创新之（本文此处忽略..）处:根据贝叶斯统计的建模方法,建立了AR(1)-AR(1)、AR(1)-MA(q)双重模型的贝叶斯统计模型,从理论上得到了模型中参数的条件后验分布和贝叶斯估计值.再结合MCMC方法,推导出参数的抽样值.最后运用WinBUGS进行模拟,得到了模型中各参数的后验分布的均数、标准差、95%置信区间和中位数等信息,这里后验分布的均数即为（文章此处忽略..）参数的实际估计值.通过本文系统的研究,证明运用MCMC和贝叶斯统计方法能够解决双重时序模型的参数估计问题,这是一种思路,目的是抛砖引玉.对于各种时间序列模型的参数估计问题,尤其是非线性模型,在传统方法失效的时候,该方法不失为一种解决问题的选择.

以上为本篇毕业论文范文双重时间序列模型参数估计的一类新方法的介绍部分。

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