| 提要 | 第4-5页 |
| 详细摘要 | 第5-10页 |
| ABSTRACT | 第10-15页 |
| 文中部分符号说明 | 第18-19页 |
| 第一章 引言 | 第19-27页 |
| 1.1 背景介绍 | 第19-24页 |
| 1.2 论文主要工作 | 第24-27页 |
| 第二章 自激励整数值门限自回归模型的经验似然推断 | 第27-55页 |
| 2.1 主要结论 | 第27-34页 |
| 2.1.1 SETINAR(2,1)模型介绍 | 第27-28页 |
| 2.1.2 经验似然推断 | 第28-31页 |
| 2.1.3 门限变量r的估计 | 第31-32页 |
| 2.1.4 门限模型的检验 | 第32-34页 |
| 2.2 模拟研究 | 第34-43页 |
| 2.2.1 EL置信域的覆盖率 | 第35-36页 |
| 2.2.2 经验似然法和正态逼近法对比 | 第36-37页 |
| 2.2.3 MELE的估计效果 | 第37-40页 |
| 2.2.4 门限模型检验的效果 | 第40-43页 |
| 2.3 实例分析 | 第43-46页 |
| 2.4 定理证明 | 第46-54页 |
| 2.5 小结 | 第54-55页 |
| 第三章 随机系数整数值门限自回归模型的建模和统计推断 | 第55-83页 |
| 3.1 RCTINAR(1)过程的定义和基本性质 | 第55-58页 |
| 3.2 参数估计 | 第58-60页 |
| 3.2.1 条件最小二乘估计 | 第58-59页 |
| 3.2.2 条件最大似然估计 | 第59-60页 |
| 3.2.3 门限变量r的估计 | 第60页 |
| 3.3 RCTINAR(1)模型的预测 | 第60-62页 |
| 3.4 模拟研究 | 第62-71页 |
| 3.4.1 分布信息和预测效果 | 第62-66页 |
| 3.4.2 CLS与CML估计效果比较 | 第66-70页 |
| 3.4.3 门限值r的估计效果 | 第70-71页 |
| 3.5 实例分析 | 第71-75页 |
| 3.6 定理证明 | 第75-82页 |
| 3.7 小结 | 第82-83页 |
| 第四章 自激励二项门限自回归模型的经验似然推断 | 第83-103页 |
| 4.1 主要结论 | 第83-88页 |
| 4.1.1 SET-BAR(1)模型介绍 | 第83-84页 |
| 4.1.2 经验似然推断 | 第84-87页 |
| 4.1.3 门限变量R的估计 | 第87-88页 |
| 4.2 模拟研究 | 第88-95页 |
| 4.2.1 覆盖精度 | 第89-90页 |
| 4.2.2 MELE的估计效果 | 第90-94页 |
| 4.2.3 门限值R的估计效果 | 第94-95页 |
| 4.3 实例分析 | 第95-96页 |
| 4.4 定理证明 | 第96-102页 |
| 4.5 小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116页 |