函數(shù)系數(shù)自回歸模型的估計(jì)檢驗(yàn)及異常點(diǎn)檢測(cè).pdf

1、本文主要對(duì)一類非參數(shù)時(shí)間序列模型進(jìn)行了研究，研究了函數(shù)系數(shù)自回歸(FAR)模型的概率性質(zhì)，獲得了模型的平穩(wěn)性條件，然后采用局部線性回歸方法對(duì)系數(shù)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并推廣了一個(gè)廣義交叉核實(shí)(GCV)準(zhǔn)則來選擇最優(yōu)帶寬。為了檢驗(yàn)特殊的參數(shù)化模型是否已經(jīng)能夠足夠描述實(shí)際數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，提出了一個(gè)Bootstrap方法來確定檢驗(yàn)的p值，從而運(yùn)用廣義似然比統(tǒng)計(jì)量(GLR)進(jìn)行檢驗(yàn)。 然后給出了含有異常點(diǎn)的函數(shù)系數(shù)自回歸模型，描述了含有附加型異

2、常點(diǎn)(AO)和革新型異常點(diǎn)(IO)的FAR模型，并給出了異常點(diǎn)振幅的估計(jì)。接著結(jié)合相空間重構(gòu)理論和一類分類方法提出了對(duì)異常點(diǎn)檢測(cè)的方法，該方法首先將時(shí)間序列映射到相空間，然后對(duì)相空間中的點(diǎn)進(jìn)行分類，最后根據(jù)庫恩-塔克(KKT)條件進(jìn)行異常點(diǎn)檢測(cè)。在相空間重構(gòu)時(shí)，我們采用了延遲坐標(biāo)狀態(tài)空間的重構(gòu)方法，并給出了最佳嵌入維數(shù)的選取方法。 最后將我們的方法運(yùn)用到幾組模擬數(shù)據(jù)，來說明我們方法對(duì)于系數(shù)函數(shù)的估計(jì)以及異常點(diǎn)的檢測(cè)是可行和有效的