多维AR（p）模型的估计及预测方法

摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章 绪论	第10-13页
·多维时间序列分析方法的研究背景和现状	第10-11页
·本文的研究目的	第11页
·本文的主要工作	第11-13页
第2章 预备知识	第13-22页
·平稳多维时间序列及其统计性质	第13-19页
·平稳多维时间序列	第13-15页
·多维白噪声	第15页
·均值和协方差函数的估计	第15-19页
·多维AR(p)模型及其数字特征	第19-22页
第3章 多维AR(p)模型的平稳性条件	第22-25页
第4章 估计方法	第25-45页
·多维AR(p)模型的Yule-Walker估计	第25-26页
·多维AR(p)模型的最小二乘估计及其改进	第26-29页
·基于Levinson-Durbin算法的估计	第29-35页
·极大似然估计	第35-45页
·多维AR(p)过程的条件似然函数	第35-37页
·Π的极大似然估计	第37-39页
·Σ的极大似然估计	第39-40页
·(Π|^)和(Σ|^)的渐近分布	第40-45页
第5章 预测及定阶介绍	第45-48页
·多维AR(p)模型的预测	第45-46页
·多维AR(p)模型的定阶介绍	第46-48页
结论	第48-49页
致谢	第49-50页
参考文献	第50-52页
攻读硕士学位期间发表的论文	第52页