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多元非线性非平稳时间序列的建模方法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·论文的选题背景与选题意义第9-11页
     ·选题背景第9-11页
     ·选题意义第11页
   ·国内外研究现状分析第11-13页
   ·论文结构安排与主要创新第13-18页
     ·结构安排第13-15页
     ·论文主要创新第15-18页
第二章 多元线性非平稳时间序列建模第18-46页
   ·单整过程第18-25页
     ·ARMA过程第18-19页
     ·ARIMA过程及其渐近性质第19-20页
     ·单位根检验统计量的极限分布第20-24页
     ·单整过程的线性伪回归第24-25页
   ·多元时间序列的协整理论第25-32页
     ·线性协整及误差修正模型第25-27页
     ·变结构协整与建模第27-28页
     ·变结构协整的实证第28-32页
   ·分整过程第32-41页
     ·长记忆时间序列第32-33页
     ·ARFIMA模型第33-37页
     ·分整过程的渐近性质及伪回归第37-41页
   ·分数维线性协整理论第41-45页
     ·向量分整序列的线性协整分析第41-42页
     ·基于独立成分分析的分数维协整理论第42-45页
   ·本章小结第45-46页
第三章 多元时间序列的条件高阶矩建模第46-79页
   ·条件异方差模型第46-51页
     ·GARCH类模型第46-49页
     ·随机波动模型第49-50页
     ·其他条件异方差模型第50-51页
   ·波动持续和波动协同持续第51-63页
     ·波动持续第51-52页
     ·线性协同持续第52-53页
     ·变结构GARCH模型的波动伪持续性第53-59页
     ·多元变结构GARCH模型的伪协同持续性第59-63页
   ·条件高阶矩模型及其持续性和协同持续性第63-74页
     ·非线性单整和矩持续性第64-66页
     ·GARCHSK模型及其矩持续性第66-68页
     ·矩协同持续性第68-71页
     ·矩协同持续的误差修正模型第71-74页
   ·自回归条件密度模型第74-77页
     ·一元条件密度模型第74-75页
     ·基于非对称Copula函数的多元条件密度模型第75-77页
   ·本章小结第77-79页
第四章 非平稳时间序列的非线性回归:参数方法第79-94页
   ·平稳序列的非线性回归第79-80页
     ·非线性回归模型第79页
     ·非线性自回归模型第79-80页
   ·单整过程的非线性回归和非线性伪回归第80-88页
     ·单整过程的非线性变换第80-83页
     ·单整过程非线性回归第83-84页
     ·单整过程的非线性伪回归第84-87页
     ·非线性协整理论第87-88页
   ·分整过程的非线性回归第88-93页
     ·分整过程的非线性变换第88-91页
     ·分整过程的非线性回归第91-93页
   ·本章小结第93-94页
第五章 非平稳时间序列的非参数方法第94-128页
   ·平稳时间序列的非参数回归第94-101页
     ·平稳时间序列的核密度估计第94-97页
     ·平稳时间序列的非参数回归的核估计方法第97-98页
     ·函数系数模型和可加模型第98-99页
     ·平稳序列的非参数回归的局部多项式估计方法第99-101页
   ·单整过程的密度估计和非参数回归第101-106页
     ·单整过程的核密度估计第101-103页
     ·单整过程非参数回归的N-W估计第103-105页
     ·单整过程非参数回归的局部多项式估计第105-106页
   ·单整过程的非参数伪回归第106-114页
     ·Nadaraya-Watson估计量的渐近分布第106-110页
     ·局部多项式估计量的渐近分布第110-114页
   ·非线性协整和非线性协同持续关系的非参数估计第114-125页
     ·门限协整的非参数估计第114-119页
     ·非线性协同持续关系的非参数估计第119-125页
   ·分整过程的非参数回归第125-127页
     ·分整过程的核密度估计第125页
     ·分整过程的非参数回归第125-127页
   ·本章小结第127-128页
第六章 总结与展望第128-132页
   ·论文工作总结第128-129页
   ·研究展望第129-132页
参考文献第132-141页
发表论文和科研情况说明第141-142页
致谢第142页

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