發(fā)布時(shí)間：2024-05-22 06:14

　　本文主要研究連續(xù)值和整數(shù)值自回歸模型的系數(shù)隨機(jī)性檢驗(yàn)問題.首先,利用局部最大功效檢驗(yàn)法,構(gòu)造了一元自回歸模型參數(shù)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,證明了統(tǒng)計(jì)量的極限分布為正態(tài)分布.通過隨機(jī)模擬比較了局部最大功效檢驗(yàn)法與經(jīng)驗(yàn)似然檢驗(yàn)法的優(yōu)劣.并將其應(yīng)用于澳大利亞一組經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析之中.其次,研究了二元自回歸模型的系數(shù)隨機(jī)性檢驗(yàn)問題.構(gòu)造了模型參數(shù)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,在原假設(shè)下獲得了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的漸近分布.通過數(shù)值模擬說明本文所提出的檢驗(yàn)方法具有可行性.并用該方法擬合了澳大利亞的一組經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù).最后,考慮了二元整數(shù)值自回歸模型的系數(shù)隨機(jī)性檢驗(yàn)問題.構(gòu)造了模型參數(shù)的局部最大功效檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,同時(shí)給出了統(tǒng)計(jì)量的極限性質(zhì).

【文章頁數(shù)】：120 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖２，１．１樣本路徑：左邊是原始數(shù)據(jù)＆右邊是中心化變換后的數(shù)據(jù)Ｘｔ．??

數(shù)：隨機(jī)性檢驗(yàn)???§２．１．３實(shí)例分析??在本小節(jié)中，我們把提出的方法應(yīng)用到＿組經(jīng)濟(jì)增長率的數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)站：??ｈｔｔｐ：／／ｄｂ．ｃｅｉ．ｅｎ／ｐａｇｅ／ＤｅｆａｕｌＬ舶ｐｘ？數(shù)據(jù)最由澳太利亞進(jìn)出口月環(huán)比增長率構(gòu)成，記錄■??了從２０１０年１２月到２０１７年５月共７８....

圖２．１．２中心化變換后數(shù)據(jù)的ＡＣＦ圖和ＰＡＣＦ圖．??

?吉林大孛博士＃位論文???其次，我們使用正態(tài)分布Ｑ?－Ｑ圖Ｈｅｎｒｙ?Ｃ?Ｔｈｏｄｅ?（２００２）檢驗(yàn)殘差數(shù)據(jù)的正??態(tài)性．從圖２丄３中，我們注意到正態(tài)分布Ｑ?－?Ｑ圖上的點(diǎn)近似地在一條直線附近ｆ說??明數(shù)據(jù)Ｘｔ來自正態(tài)分布總體，因此，用模型（２丄１）來建模改組數(shù)據(jù)是合理的，同....

圖２．１．３中心化變換后數(shù)據(jù)不的正態(tài)分布Ｑ?－?Ｑ圖．??

?吉林大孛博士＃位論文???其次，我們使用正態(tài)分布Ｑ?－Ｑ圖Ｈｅｎｒｙ?Ｃ?Ｔｈｏｄｅ?（２００２）檢驗(yàn)殘差數(shù)據(jù)的正??態(tài)性．從圖２丄３中，我們注意到正態(tài)分布Ｑ?－?Ｑ圖上的點(diǎn)近似地在一條直線附近ｆ說??明數(shù)據(jù)Ｘｔ來自正態(tài)分布總體，因此，用模型（２丄１）來建模改組數(shù)據(jù)是合理的，同....

圖２．２．２中心化變化后數(shù)據(jù)的ＡＣＦ圖和ＰＡＣＦ圖??

?吉林大孛博士＃位論文???據(jù)Ａ來＿芷態(tài)分布總體．因此，用過程（２．２．１）來建模該組數(shù)據(jù)是合理的，同時(shí)說明??所提出的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)纛對(duì)于該組賣際數(shù)據(jù)是有效的．此外，＿于變換之肩的數(shù)據(jù)計(jì)算了??ＲＣＡＲ（２）過程的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)彙的值為１２．４６０６，其對(duì)應(yīng)的：ｐ值為０．００１９７?＜?０....

本文編號(hào)：3980510