时间序列数据与稳健建模的统计新方法研究

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时间序列数据与稳健建模的统计新方法研究

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时间序列数据与稳健建模的统计新方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
1 序言	第12-16页
§· 研究方向	第12-13页
§· 研究结构、内容与创新点	第13-16页
2 方差无穷AR模型的加权分位回归方法	第16-62页
§· 引言	第17-21页
§· 加权分位回归	第21-30页
§· 加权分位回归估计的渐近性质	第23-25页
§· 光滑加权分位回归	第25-28页
§· 参数的假设检验	第28-30页
§· 数值研究	第30-38页
§· 模拟研究	第30-34页
§· 实际数据分析	第34-38页
§· 小结	第38-39页
§· 附录	第39-62页
§· 公式的推导与定理证明	第39-52页
§· 详细模拟结果	第52-62页
3 带有自相关误差过程的变系数模型	第62-100页
§· 引言	第63-65页
§· 模型与估计方法	第65-72页
§· 剖面最小二乘估计	第66-68页
§· AR过程的阶数选择	第68-72页
§· 数值比较与应用	第72-90页
§· 例子1	第72-80页
§· 例子2	第80-85页
§· 例子3	第85-90页
§· 小结	第90-91页
§· 附录	第91-100页
4 超高维数据的稳健估计	第100-154页
§· 引言	第102-106页
§· 非凸惩罚M-估计方法	第106-118页
§· 惩罚M-估计	第106-107页
§· 损失函数与惩罚函数	第107-111页
§· 差分凸规划理论	第111-112页
§· 正则化条件	第112-113页
§· SCAD惩罚M-估计的渐近性质	第113-116页
§· 渐近正态性	第116-118页
§· 后续工作与小结	第118-119页
§· 附录	第119-154页
5 尾声	第154-156页
§· 回顾	第154页
§· 展望	第154-156页
参考文献	第156-172页
致谢	第172-174页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果	第174 页

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