缺失数据下一类整值时间序列的统计推断

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本文主要研究缺失数据下整值时间序列的统计推断问题.首先,我们研究了缺失数据下具有周期T的一阶整值自回归过程(PINAR(1)T)的参数估计问题,利用五种不同的方法对该过程的参数进行估计,同时利用随机模拟验证了这五种方法的可行性,并比较了它们的优劣.其次,针对具有周期性变化规律的整值时间序列数据,我们提出一种具有周期结构的几何一阶整值自回归过程(PNGINAR(1)T),得到了此过程的一系列概率统计性质,并且研究了完全数据和不完全数据下此过程的参数估计问题.最后,针对有缺失数据的整值时间序列,我们给出两种插补缺失数据的非参数方法,通过数值模拟研究方法的插补效果,并且将上述两种方法应用到一组实际数据上.
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