可加模型的序列相关检验

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1、分类号：密级：论文编号：学号：50090701407重庆理工大学硕士学位论文可加模型的序列相关检验研究生:李飞指导教师：刘锋副教授学科专业：应用数学研究方向：应用数理统计培养单位：数学与统计学院论文完成时间：2012年4月10日 论文答辩日期：2012年6月10日万方数据CategoryNumber：LevelofSecrecy：SerialNumber：StudentNumber：50090701407Master'sDissertationofChongqing UniversityofTechnologyTestingSerialCorre

2、lationin AdditiveModelPostgraduate:LiFeiSupervisor:Prof.LiuFengSpecialty:AppliedMathematicsResearchDirection:AppliedMathematicsStatistics TrainingUnit:SchoolofMathematicsandStatistics ThesisDeadline:April10,2012OralDefenseDate:June10,2012万方数据重庆理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在

3、导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果、作品。对本文的研究做出重要贡献的集体和个人，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律后果。作者签名：日期：年月日学位论文使用授权声明本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于（请在

4、以下相应方框内打“√”）：1.保密□，在年解密后适用本授权书。2.不保密□。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要可加模型是一种重要的非参数模型。它经常被应用到经济统计和金融时间序列分析中。可加模型不仅可以拟合线性数据，而且还可以拟合非线性数据，此外，它还能有效地避免普通非参数回归中所面临的“维数灾难”问题。因此，对可加模型进行研究具有重要意义。到现阶段为止，已有许多专家对可加模型的估计及其渐近性质进行了研究，然而，对该模型的序列相关检验的研究还比较少。对于一个拟合得好的模型，一般要求拟合出来的残差为白噪声，即残差满足独立同

5、方差。若独立性破坏，模型存在序列相关，则会导致诸多问题，例如估计量非有效，预测失效等等。本文正是基于这方面的考虑，讨论了可加模型的序列相关检验。本文的内容安排如下：第一章，为绪论部分，主要对序列相关检验、可加模型的研究现状以及经验似然方法做了简单介绍。第二章，研究了可加模型的估计方法以及渐进性质，这为后面对可加模型进行序列相关检验以及相关定理的证明奠定了基础。第三章，提出了利用V和经验似然两种方法对可加模型中的序列相关问题进行检T,P验，构建了经验似然比检验统计量和V检验统计量，分别得到了零假设下它们的渐近T,P分布，并对其做了数值模拟和实例分析

6、，结果表明这两种方法都具有良好的有限样本性质。第四章，主要是对第三章中的主要定理和结论的证明。第五章，对全文做了整体性的总结，对该文章的进一步深入研究探讨做出了展望。关键词：可加模型；序列相关检验；向后拟合算法；V检验；经验似然比检验T,pI万方数据AbsrtactAbstractAdditivemodelisanimportantnonparametricmodel.Itisusuallyappliedintoeconomicstatisticsandanalysisoffinancialtimeseries.Additivemodelcann

7、otonlyfitlineardata,butalsofitnonlineardata.Furthermore,itcaneffectivelyavoidthe“curseofdimensionality”probleminordinarynonparametricregressionmodel.Asaresult,itissignificanttostudyadditivemodel.Atpresent,therearemanyspecialisthaveresearchedtheestimatemethodsandtheirasymptoti

8、cpropertiesofadditivemodel.However,testingserialcorrelationinthismod