基于VAR模型對風(fēng)速缺失值的條件估計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、向量自回歸(VAR)模型是多元時間序列中應(yīng)用比較廣泛的模型之一，它是單變量自回歸模型的多維推廣模型，最初由Litterman、Sargent和Sims等人在20世紀(jì)80年代初提出來的，主要用于替代聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。若在預(yù)測過程中增加一定的條件，即條件預(yù)測，能夠進(jìn)一步提高預(yù)測精度。本文將運(yùn)用條件預(yù)測對時間序列中缺失值進(jìn)行估計，得到了比較合理的的估計結(jié)果。 具體來說，本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾方面內(nèi)容：

2、首先，介紹了平穩(wěn)時間序列的概念以及三類基本的平穩(wěn)時間序列模型，討論了平穩(wěn)時間序列檢驗的一個重要的方法-ADF單位根檢驗法。 第二，介紹了VAR模型的表示形式，討論了兩種參數(shù)估計方法，即極大似然估計與Bayesian估計。Bayesian估計主要運(yùn)用于模型變量較多或滯后階數(shù)較大時，即參數(shù)數(shù)量較多時。 第三，討論了VAR模型的兩個重要應(yīng)用：預(yù)測與Granger因果關(guān)系檢驗。模型預(yù)測主要討論了條件預(yù)測，即以已知變量為條件對未知

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