双重随机时间序列模型的平稳性条件

一、引言 一般的ARMA(p,q)时间序列模型定义为:这里{X_t}为可观测序列,{e_t}为零均值、定方差的白噪声序列。此模型的用途是众所周知的,它的统计理论也是相当完备的。 在实际应用中,许多数据序列并不适合于(1.1)式的模型,为了适应这些情况,人们提出了许多(1.1)的改进模型,如时变参数模型、时间相关的剩余参数模型、双线性模型、     

时间序列和渐近正态性的一个结果

Brockwell和Davis在[1]中给出了时间序列和渐近正态性方面的一个结果，本文用不同的方法且在较弱的条件下，得到了同样的结论。     

双重随机向量序列模型的平稳解

设(Ω,(?),P)为一概率空间,I={0,±1,…}。{U_t,t∈I}为定义在(Ω,(?),P)上的p维独立白噪声,EU_t=0,EU_tU_s~t=S,{φ_t,t∈I}为定义在同一概率空间上的任一p×p随机矩阵列。则称满足     

双重时序AR—MA模型的高价平稳性

本文讨论双重时序AR－MA模型的高价（4阶，8阶及一般2m阶）平稳解存在的充分条件，这些结论对建立模型参数的矩估计及讨论估计量的渐近性质都是必不可少的．     

上次对角双线性时间序列模型的广义传递函数系统及平稳性条件

本文讨论了一类特殊的双线性时间序列模型,即上次对角欢线性时间序列模型,在输入为严格白噪声的假定下,利用多元Wiener-Ito积分,得到了该模型的广义传递函数及平稳性的充分必要条件。     

一类随机环境下非线性时间序列模型的遍历性分析

本文主要讨论由模型Xn 1=h(en -q(n 1),-en,Xn 1-p(n 1),…Xn) en 1所确定的序列{Xn,n 1}的极限行为.     

正态AR(1)模型参数极大似然估计的精确解

本文对正态ＡＲ（１）模型，当Ｒ０已知，且时，证明了极大似然估计存在，但不唯一，这与Ｒ０，Ｒ１两个参数整体求极大似然估计的结果有本质上的不同，同时还研究了极大似然估计（）的数学特性与解析表达式．     

误差为MA(∞)序列的半参数回归模型小波估计的渐近正态性

用小波估计研究误差为MA(∞)序列的半参数回归模型,在比较弱的条件下得到了自协方差函数及自相关函数估计量的渐近正态性,并且用小波估计法建立了英国烈酒消费模型,说明了该法的有效性.     

一类带随机延滞的时间序列模型的遍历性

本利用马氏化方法和一般状态空间马氏链的基本理论研究了一类带随机延滞的时间序列模型的遍历性，得到了该模型伴随几何遍历的一个判别准则．     

基于随机时间序列法的新疆麻疹发病率预测

用2004～2010年新疆麻疹月发病率数据分析建立了ARIMA(0,2,1)(0,1,1)~(12)时间序列模型,该模型能够较好的预测短期内新疆麻疹的流行情况,对麻疹的流行情况进行预警,提前做好预防控制的准备.     

关于双重时序AR-MA模型的相关结构及与ARMA模型的比较

本文在文［４］的基础上讨论了双重时序ＡＲ（１）－ＭＡ（ｑ）模型的相关结构，在不假定白噪声序列为正态的情况下，证明了安鸿志［２］关于模型的相关结构的猜想是正确的，具体地构造了ＡＲ（１）－ＭＡ（３）模型的相关结构，并与ＡＲＭＡ模型进行了初步的比较，给出了一些抛砖引玉的讨论．     

基于RBC模型的动态随机一般均衡的数值解

以一般均衡为框架,引入随机变量的动态随机一般均衡系统,由于模型的庞大和函数形式的复杂,往往不能给出明确的数值解.本文给出几种操作性强的、有效的寻求一般化模型数值解的方法,并通过介绍模型参数确定的办法,使得理论的模型有了现实的含义.     

ON THE STATIONARITY AND INVERTIBILITY OF A GENERAL BILINEAR TIME SERIES MODEL

In this paper, some statistical properties of a general bilinear time series model BL (n,m,p,q) are discussed. The sufficient conditions for asymptotic stationarity and invertibility are derived and the expressions of the autocovariance are also given for this model. Results of derivation show that the expressions of autocovariance for a bilinear model are quite different to that of a linear model in the case of q≥ 2 .     

FLOODING ON THE EEL RIVER: SYSTEM THEORETIC TIME SERIES,TRANSFER FUNCTION TIME SERIES,AND STRUCTURAL MODEL FORECASTS

Three models are developed to forecast precipitation, stream flow, and suspended sediment load for the Middle Fork Eel River basin near Dos Rios, California. The models are a structural model, a transfer function time series model, and a multivariate time series model based on the ideas of linear systems theory. Monthly observations from 1961 through 1970 were used to specify and estimate the models, and their performance was evaluated using 36 observations from 1971 through 1973. The comparisons show that all of the models are able to simulate the general trend of the data fairly well but that the two time series models capture the detail better. The system theoretic time series model fares the best, providing consistently better forecasts of all three series. We conclude that this model would be valuable for use in planning water supply systems in the Eel River basin.     

随机Solow经济增长模型及其解的性质

１９８７年诺贝尔（Ｎｏｂｅｌ）经济学奖获得者Ｓｏｌｏｗ教授，建立了确定性的经济增长模型（１９５６年）．它比较真实地描述了现实世界申的确定性的经济增长状况，然而对不确定性的现象，往往误差较大，甚至失效．本文把Ｓｏｌｏｗ模型扩展到随机情形，扩展了Ｂａｎａｃｈ压缩映像原理和不动点定理，获得了随机Ｓｏｌｏｗ模型主要方程和随机解的一些性质．     

流行病灭绝时间和费用估计随机模型

本文用具有吸收状态的生灭马氏过程建立了流行病随机模型,研究了灭绝之前生灭过程的分布,发现初始分布是拟平稳分布时,其灭绝时间服从指数分布,并得到了灭绝时间与状态概率的关系式和费用估计的期望值.应用模型给出了一个固定人口为N的流行病灭绝时间和平均费用的数值模拟结果.     

多维时间序列Granger因果性的一种图模型学习方法

传统的两变量Granger因果分析法容易产生伪因果关系,且不能刻画变量间的同期因果性.利用图模型方法研究多维时间序列变量间Granger因果关系,通过Granger因果图的建立将问题转化为Granger因果图结构的辨识问题,利用局部密度估计法构造相应的辨识统计量,采用bootstrap方法来确定检验统计量的原分布.模拟分析以及对于中国股市间Granger因果关系的研究说明了该方法的有效性.     

W2^2（D）空间第一类算子方程近似解

０引言本文在具有再生核的Ｓｏｂｏｌｅｖ空间Ｗ＿２~２（Ｄ）中研究第一类算子方程的近似求解问题,本文利用再生核空间技巧得到的方程（１）的近似解ｕｎ（Ｍ）有如下特点：１近似解ｕｎ（Ｍ）的构成只需用到ｆ在有限个节点｛Ｗｉ｝１ｎ　Ｄ上的值;２当｛Ｍｉ｝１在Ｄ中稠密时,可以得到方程解析解ｕ（Ｍ）的表达式,并且而且误差随节点个数ｎ的增加接空间范数单调下降．数值算例表明,该方法是有效的．1Ｗ22（Ｄ）空间及其再生核记Ｄ=［ａ,ｂ］×［ｃ,ｄ］为有限区域,设是Ｄ上一组互异节点系．在［１］中,设Ｗ２２［ａ,ｂ］＝｛ｕ…     

关于偏微分方程解的规模,恰当解,形式幂级数解和序的优化

基于Reid标准型,楔子(盒子)理论,吴方法解决了一些偏微分方程组的维数问题 -即解的规模,并给出了形式幂级数解并编制了算法．最重要的是给出了验证恰当解的优序-即Ⅱ-型序。