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一類非參數的ARMA模型:用任意的一元函數代替常數作為線性自回歸滑動平均(ARMA) 模型中自回歸項的系數,提出并研究一類新的非參數ARMA 模型. 首先研究該模型的概率性質,獲得了該模型的平穩性條件. 分別用局域線性回歸和全局的最小二乘方法估計模型中的函數系數和參數,在函數系數的局域線性估計中,推廣了一個GCV 準則以選擇最優的窗寬. 為了檢驗特殊的參數化模型是否已經足夠描述實際數據的動態結構,提出了一個Boot st rap 檢驗方法. 隨機仿真的例子表明本文的估計和檢驗方法是正確的和可行性的. 進一步,用該模型成功地分析了一個實際數據集.
關鍵詞: 時間序列;ARMA 模型;局域線性估計; GCV ;Boot st rap
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