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非线性网络自回归。 (英语) 兹伯利07783625

摘要:我们研究了整值和连续值数据时间序列网络的一般非线性模型。在已知网络节点上测量的高维响应向量,通过使用平滑链接函数,根据其滞后值和相邻节点的滞后值进行非线性回归。我们研究了这种多元过程的稳定性条件,并在网络维数增加时发展了拟最大似然推理。此外,我们通过分别处理可识别和不可识别参数的情况来研究线性评分测试。在可识别性的情况下,测试统计量收敛到一个X平方分布。当参数不可识别时,我们开发了一种上界型检验,其p值通过可行的界和bootstrap方法得到了充分的近似。仿真和数据示例进一步支持了我们的发现。

理学硕士:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62J02型 一般非线性回归
62英尺12英寸 参数估计量的渐近性质
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