【摘 要】
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时间序列模型是应用非常广泛的一类数学模型.如何对模型中的参数进行估计是时间序列分析中最重要的一个环节.对于线性的时间序列,参数估计所使用的方法往往都是最小二乘法.然
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时间序列模型是应用非常广泛的一类数学模型.如何对模型中的参数进行估计是时间序列分析中最重要的一个环节.对于线性的时间序列,参数估计所使用的方法往往都是最小二乘法.然而我们知道在实际问题中,时间序列数据很难满足最小二乘法的假设条件.分位数回归的提出有效的解决了上述问题.复合分位数回归是分位数回归的一种更一般性的推广,不仅继承了分位数回归的诸多优点,而且在对模型进行参数估计和预测时可以给出更好的结果.本文以复合分位数回归为研究对象,探究其对线性时间序列ARIMA模型的估计效果.主要的工作如下：1.给出了ARIMA模型在复合分位数回归下的参数估计表达式.2.通过数值模拟来对比与检验复合分位数回归,最小二乘法和分位数回归,这三种方法针对ARIMA模型的参数估计效果.3.最后利用两个实证来检验复合分位数回归对ARIMA模型的预测效果.
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