时变自回归模型系数的估计及预测  

The Parametric Estimation and Prediction for Time-Varying AR Model

作　　者：王永民[1] 何幼桦[1] 忻莉莉[1] 王巧兰[1] 

机构地区：[1]上海大学理学院数学系,上海200444

出　　处：《应用数学与计算数学学报》2007年第2期35-41,共7页Communication on Applied Mathematics and Computation

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划面上项目(90411006)的部分结果

摘　　要：本文对一般时变自回归模型(TVAR)的时变系数提出一种估计方法,即建立一个关于时变系数的向量自回归时间序列模型,利用最小二乘方法计算其系数矩阵,在此基础上预测时变系数,从而得到时变自回归序列的点预测,另外给出了点预测和区间预测的方法.By establishing the vector auto-regression time series model,the authors use least square algorithm to estimate the model's parameter matrix and predict the time-varying parameters of a time-varying auto-regression (AR) model.Based on above conclusion,finally we present a method for point prediction and interval prediction.

关 键 词：时变自回归 向量自回归 最小二乘法 区间预测 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]