基于VAR模型对风速缺失值的条件估计
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题意义 | 第10页 |
| ·时间序列分析VAR模型概述 | 第10-13页 |
| ·时间序列分析的Box-Jenkins方法 | 第11-12页 |
| ·时间序列模型的发展和研究现状 | 第12页 |
| ·VAR模型研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文内容与结构 | 第13-14页 |
| 第二章 平稳时间序列 | 第14-18页 |
| ·平稳时间序列概念 | 第14页 |
| ·平稳时间序列模型 | 第14-16页 |
| ·三类基本平稳时间序列模型 | 第14-15页 |
| ·AR(p)模型的平稳性条件 | 第15-16页 |
| ·ADF单位根检验 | 第16-18页 |
| 第三章 向量自回归(VAR)模型 | 第18-26页 |
| ·VAR模型表示形式 | 第18-19页 |
| ·模型平稳性分析 | 第19-21页 |
| ·模型参数估计 | 第21-25页 |
| ·极大似然估计 | 第21-23页 |
| ·Bayesian估计 | 第23-25页 |
| ·滞后阶数p的确定 | 第25-26页 |
| 第四章 VAR模型的应用 | 第26-31页 |
| ·模型预测 | 第26-29页 |
| ·传统预测方法 | 第26-27页 |
| ·条件预测 | 第27-29页 |
| ·Granger因果关系检验 | 第29-31页 |
| ·Granger因果关系的定义 | 第29-30页 |
| ·Granger因果关系检验 | 第30-31页 |
| 第五章 对风速缺失值条件估计的实证分析 | 第31-39页 |
| ·问题提出 | 第31-32页 |
| ·VAR模型拟合 | 第32-35页 |
| ·单位根检验 | 第32-33页 |
| ·模型参数估计 | 第33-34页 |
| ·Granger因果关系检验 | 第34-35页 |
| ·VAR模型预测结果 | 第35-37页 |
| ·结论 | 第37-39页 |
| 第六章 总结 | 第39-40页 |
| ·主要工作 | 第39页 |
| ·后续工作和展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43页 |
