【摘 要】
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在现实生活中,整数值时间序列数据随处可见,如某银行每日办理业务人数,某医院某窗口每日的挂号人数等。随着整值时间序列模型的影响力的不断扩大,统计学者们开始关注整值时间序列模型本身及其扰动项受到环境的影响而发生变化的情况。针对环境突然发生变化引起的整值时间序列模型变化的问题,本文将随机环境过程引入到基于广义符号稀疏算子的随机系数INAR（1）模型中,提出了随机环境下基于广义符号稀疏算子的随机系数INA
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在现实生活中,整数值时间序列数据随处可见,如某银行每日办理业务人数,某医院某窗口每日的挂号人数等。随着整值时间序列模型的影响力的不断扩大,统计学者们开始关注整值时间序列模型本身及其扰动项受到环境的影响而发生变化的情况。针对环境突然发生变化引起的整值时间序列模型变化的问题,本文将随机环境过程引入到基于广义符号稀疏算子的随机系数INAR（1）模型中,提出了随机环境下基于广义符号稀疏算子的随机系数INAR（1）模型,并将新模型推广到p阶的情况,建立了随机环境下的基于广义符号稀疏算子的随机系数高阶INAR模型。文章内容结构安排如下:第一章是绪论,简述了前人们对整值自回归模型所做的工作的背景意义及现状。第二章提出了随机环境下基于广义符号稀疏算子的随机系数INAR（1）模型,给模型下了定义,探讨了模型的条件期望,条件方差,协方差函数等性质,在Yule-Walker的基础上做了参数估计,证明了估计量的强相合性,此外借助MATLAB软件对模型做了数值仿真实验,用以验证对模型参数所做估计的准确性。第三章是把第二章建立的随机环境下的基于广义符号稀疏算子的随机系数INAR（1）模型扩展到了高阶的情形,研究了新的高阶模型的条件期望、条件方差以及协方差函数等数值特征,并证明了估计量是强相合的,最后借助数值仿真实验验证了在有限样本下的估计量的良好表现。第四章是总结与展望。
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