1 / 2
文档名称:

非线性时间序列模型STAR的扩展性研究的开题报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

非线性时间序列模型STAR的扩展性研究的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/22 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

非线性时间序列模型STAR的扩展性研究的开题报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【非线性时间序列模型STAR的扩展性研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【非线性时间序列模型STAR的扩展性研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。非线性时间序列模型STAR的扩展性研究的开题报告一、选题背景非线性时间序列模型(NonlinearTimeSeriesModel,NTSM)的研究是时间序列分析中一个重要的研究方向。它能够更准确地描述和解释某些实际问题的时间序列性质,能够提供更好的预测和决策支持。其中,SmoothTransitionAutoregressive(STAR)模型是NTSM中的一种典型模型,在金融、经济、工程、环境科学等领域得到了广泛的应用。然而,现有的STAR模型主要是基于单一自变量建立的单元根时间序列,而在实际问题中,多种因素同时影响一个时间序列是比较常见的。因此,如何扩展STAR模型的应用范围,建立更复杂的多元非线性时间序列模型,是一个亟待解决的问题。二、研究目的本文旨在扩展STAR模型的应用范围,建立更复杂的多元非线性时间序列模型,探究新模型在预测、决策等方面的性能表现,以期为实际应用提供更为准确、可靠的分析和预测结果。三、研究方法本研究拟采用以下研究方法::对现有STAR模型的研究成果进行归纳总结,分析已有模型的优缺点,为扩展模型提供依据。:在现有STAR模型的基础上,考虑多个自变量的情况,将单一转换函数扩展为多个转换函数,并建立多元STAR模型,使用最大似然估计法或贝叶斯方法进行参数估计和模型选择。:通过金融、经济、工程、环境科学等领域的时序数据,使用扩展后的多元STAR模型进行拟合和预测,比较模型的性能表现,并进行模型在不同数据频率下的测试和比较。四、研究内容本研究拟围绕以下内容展开::总结非线性时间序列模型的研究进展,其中包括STAR模型的基本原理和已有的扩展研究。:将单一转换函数扩展为多个转换函数,并建立多元STAR模型,明确变量之间的相互作用关系,分析多元STAR模型的特点和优势。:使用最大似然估计法或贝叶斯方法进行参数估计和模型选择,分析不同估计方法的优缺点和适用范围。:使用金融、经济、工程、环境科学等领域的时序数据,使用扩展后的多元STAR模型进行拟合和预测,比较模型的性能表现,并进行模型在不同数据频率下的测试和比较。五、预期成果本研究拟通过扩展STAR模型的应用范围,建立更复杂的多元非线性时间序列模型,探究新模型在预测、决策等方面的性能表现,产生以下预期成果:,为实际问题中多元非线性时间序列分析提供了新的模型选择方案和理论支持。,并基于真实数据进行拟合和预测,发现新模型在预测精度、鲁棒性等方面具有优异的性能表现。,提供了一种可行、高效的算法和计算实现方式。