| 中文摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 1 引论 | 第7-10页 |
| 1.1 背景介绍 | 第7-8页 |
| 1.2 研究对象 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要内容和创新点 | 第9-10页 |
| 2 ARMA(p,q)阶数选择的Bootstrap算法 | 第10-15页 |
| 2.1 ARMA模型阶数的AIC准则 | 第10-11页 |
| 2.2 Sieve Bootstrap和B-MAICE算法 | 第11-13页 |
| 2.2.1 Sieve Bootstrap | 第11-13页 |
| 2.2.2 B-MAICE算法 | 第13页 |
| 2.3 (p,q)分布的渐近性质 | 第13-15页 |
| 3 ARMA(p,q)预测区间构造 | 第15-22页 |
| 3.1 预测区间的渐近有效性与渐近相关性 | 第15-16页 |
| 3.2 ARMA预测区间构造与Bootstrap算法 | 第16-19页 |
| 3.3 预测区间渐近性质的证明 | 第19-22页 |
| 3.3.1 渐近有效性的证明 | 第19-20页 |
| 3.3.2 渐近相关性的证明 | 第20-22页 |
| 4 阶数未知的ARMA模型预测区间Bootstrap算法 | 第22-26页 |
| 4.1 基于条件分布F(p,q)的Bootstrap算法 | 第22-23页 |
| 4.2 预测区间渐近性质的证明 | 第23-26页 |
| 5 Monte Carlo模拟 | 第26-30页 |
| 6 总结与展望 | 第30-31页 |
| 6.1 内容总结 | 第30页 |
| 6.2 未来展望 | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-34页 |
| 致谢 | 第34-35页 |
