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研究生： 陳建傑
論文名稱： FEXP模式錯誤假設下之長距相關推論
Long Memory Inference Using FEXP Model Under Model Misspecification
指導教授： 徐南蓉
口試委員:
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 理學院 - 統計學研究所
Institute of Statistics
論文出版年： 2005
畢業學年度： 93
語文別： 中文
論文頁數： 34
中文關鍵詞： 長距相關時間序列 、FEXP模式 、Lasso
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    • 本論文的目的是比較兩種建模的方法在FEXP模式錯誤給定之下，後續統計推論結果的表現。所考慮的兩種方法建模方法分別是以Lasso搭配CV準則，及OLS搭配CP準則來選擇模型。後續推論的比較則是使用三種準則來比較兩種建模的方法下，參數估計與模型選擇的表現。第一種準則直接比較長距相關參數估計量的MSE；第二種準則為在time domain下，比較一期預測的PMSE；第三種準則為在frequency domain下，以MISE做為評比準則。藉由模擬結果得知，長記憶時間序列模式以Lasso搭配CV的方法所選出的模型有較好的推論結果。

    第一章 前言 .......................................... 1 第二章 模型介紹 ...................................... 4 2.1 ARMA模式和Bloomfield模式 ............... 4 2.2 ARFIMA模式和FEXP模式 ................... 5 第三章 估計方法與評比準則 .......................... 8 3.1 OLS與Mallow’s Cp ...................... 9 3.2 Lasso與CV ..............................10 3.3 評比準則 ................................11 第四章 數值模擬 ....................................13 第五章 實證研究 ....................................25 5.1 資料說明 ................................25 5.2 分析結果 ................................26 第六章 結論 ........................................30 附 錄 ................................................31 參考文獻 .............................................33

    參考文獻

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