序约束下AR(2)模型参数的拟似然估计

在约束条件下利用拟似然估计方法对AR(2)模型的参数进行统计推断,研究了拟似然估计(α)和约束拟似然估计(α)*的相合性及渐近正态性,并给出了AR(2)模型参数序关系的假设检验方法及模拟结果.     

数据随机脱落时正态AR模型参数的最小平方和估计

本文在[2]基础上讨论了周期图与正态AR模型参数最小平方和估计之间的关系,得出联系二者的明确公式。本文还介绍了数据随机脱落时正态AR模型参数最小平方和估计。     

一种新的时变参数AR模型分析方法

提出了一种新的非平稳信号的时变参数AR模型分析方法－局域波分解及其时变参数AR模型。该方法先用局域波分解方法把待处理信号分解成有限个基本模型分量，再对分解得到的基本模式分量建立时变参数AR模型，从而得出时频平面上的时变参数AR模型谱。它扩大了传统的时变参数模型法的应用范围，可用于复杂的非平稳信号的分析和处理。     

AR双谱估计的Matlab实现

根据AR双谱估计的基本原理,对其Matlab实现方法进行研究,给出了AR模型双谱估计的Matlab实现,最后给出一个仿真测试实例,仿真结果表明了该方法的有效性.     

误差是非参数AR(1)序列的变系数模型

利用局部线性方法给出误差序列{εi,1≤i≤n}是非参数AR(1)序列下的变系数模型系数函数的估计,并在此基础上研究了系数函数估计的相合性问题,给出了该模型系数函数估计是弱相合的.     

一类非线性AR模型的拟极大似然估计

研究了具有GARCH误差的非线性的AR模型的拟极大似然估计.在一定条件下证明了拟极大似然估计的强相合性,其结果更具有一般性.最后将此结果应用到一类具有GARCH误差的线性AR模型上.     

误差为AR(1)型的线性结构关系EV模型参数估计

利用正交回归法和最小二乘法,给出了当x,y均服从正态分布且误差为AR(1)模型的线性结构关系EV模型中参数φ,β0和β1的估计量,并且证明其均具有强相合性.     

AR(p)模型的诊断定理及其应用

基于一个时间序列的观察值和其估计值，给出了一个AR(p)模型的诊断定理，并证实了对发展变化较为健康的经济时序数据，比如我国的国内生产总值(1952年～1999年)，我们能用AR(p)模型很好地来刻画．     

误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性

在误差为AR(1)时间序列的情形下,给出了半参数回归模型的拟极大似然估计方程,并研究了拟极大似然估计量的存在性。     

基于Wild Bootstrap 非参数方法的AR模型线性检验

介绍了AR模型线性的非参数核检验统计量,并对检验统计量进行了检验水平和检验势的Wild Bootstrap模拟.模拟结果显示,非参数核检验统计量的Wild Bootstrap检验稳健性和可靠性都比渐近检验高,TAR与双线性AR模型比其他3种AR的检验势高.     

多变点的AR模型估计的功效

对含有变点的不同数据生成过程,用蒙特卡洛方法模拟研究了自回归移动平均模型分析法检测变点的功效,实验表明,AR模型估计对均值变点检测有较高的势。给出了利用AR模型检验某企业微电子标准物质质量稳定性的实例。     

AR(1)误差的非线性随机效应模型的参数估计

介绍一类具有AR（1）误差的非线性随机效应模型估计的EM算法。这种算法能一次性的估计出模型中的所有参数，并用随机模拟数据和实际例子说明了EM算法的有效性。     

m维AR(1)模型的统计诊断

目的基于统计诊断的影响分析,对m维AR(1)模型的数据点进行了影响分析。方法基于数据删除模型,同时引入广义Cook距离。结果得到二维AR(1)模型的参数估计诊断公式,给出了Cook统计量的计算公式。结论对m维AR(1)模型进行了初步的统计诊断。     

基于正态-混合对数正态共轭先验下时序趋势项的贝叶斯推断

系统地分析了AR(p)误差项的时间序列模型及条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了正态-混合对数正态共轭先验下模型的贝叶斯推断理论,包括趋势项的核估计参数及先验参数的后验分布的统计推断.     

对数随机系数自回归模型AR(1)参数矩估计的渐近正态性

在已知对数随机系数自回归时序模型AR(1)的参数矩估计及其相容性的基础上,通过对其协方差函数渐近性质的研究,证明了该矩估计的渐近正态性.     

相关误差的变系数模型的估计

在误差相关的情况下，使用局部线性方法给出变系数模型的估计，并讨论估计的渐近正态性。     

依等价AR模型阶次递增的自回归滑动平均模型辨识

通过用AR模型等价ARMA模型的思想,提出了一种确定ARMA模型参数估计方法.针对等价AR模型阶次合理选定问题,借助数据乘积矩矩阵的分块矩阵求逆引理,给出了计算等价AR模型参数估计和相应准则函数的依阶次递增递推算法.通过判定准则函数的变化趋势,来确定出AR模型的最合理阶次和相应的参数估计值.然后基于所拟合的AR模型参数,通过解一个不相容代数方程组便可确定ARMA模型参数.仿真实例验证了该算法的性能.     

具有AR（1）误差的非线性混合效应模型中自相关系数的扰动诊断

随机效应模型广泛应用于刻画重复测量数据的特征,对该模型进行统计诊断是非常有必要的。笔者利用影响曲率对具有AR(1)误差的混合效应模型中的自相关系数扰动进行了分析,讨论了具有AR(1)误差的混合效应模型的自相关系数扰动诊断,并利用橘树生长数据分析证明了该诊断方法的有效性。     

粗铜冶炼中铜锍品位的动态预测模式 —AR（p）与指数平滑最优组合法

提出了一种对铜锍品位进行预测的新方法 ,即以采集的现场数据为基础 ,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型 .AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列 ,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性 ,考虑到铜锍品位的波动性 ,将 2种模型按最小二乘原理 ,以组合预测误差平方和为目标函数 ,通过使误差平方和极小化来确定 2种预测方法的最优加权系数 ,建立了一种新的组合模型 ,其预测误差最小 .结果表明 ,在当时数据条件下 ,AR(p)与指数平滑组合模型比AR(p)与指数平滑模型单独使用时精确度都要高 ,这对指导生产具有实用意义 .     

无限维拓扑中的AR和ANR

无限维拓扑学是拓扑学的一个新的领域，文章介绍了有关ANR和AR相关的性质，并且给出以下几个命题：1）ANR的有限积是ANR．2）每一个可缩空间是道路连通的．3）X上的每一个单位分解是可数集．4）X={0，1}是ANR，不是AR．5）X是AR→X是ANR．6）AR的收缩核是AR，ANR的邻域的收缩核是ANR．并且给予了证明．