带相依辅助信息的分位数自回归模型的经验似然估计

摘要：

分位数自回归模型作为一类常用的变系数时间序列模型,在理论研究和实际问题中都有广泛的应用.考虑到这类模型具有自回归的结构属性,数据采集过程中产生的额外信息,以相依辅助信息函数的形式被引入到模型系数的估计中来.该文应用经验似然方法得到了模型系数的估计量,得到了模型系数的估计量,并论证了其渐近正态性.基于渐近正态性的理论结果,进一步讨论了模型系数线性约束性问题的Wald检验统计量的渐近性质.数值模拟和实例数据分析的结果均表明,利用经验似然估计处理带相依辅助信息函数的方法较传统的分位数回归估计更有效.因而,一般常系数线性分位数回归模型在独立假设下的结果,被推广至具有相依结构的一类变系数模型中去.

关键词：分位数自回归模型、经验似然、辅助信息、渐近正态性

所属期刊栏目：35

分类号：O212.7(概率论与数理统计)

资助基金：浙江省自然科学基金;国家社会科学基金;国家自然科学基金;中国博士后科学基金;浙江省一流学科A类浙江工商大学统计学;浙江省优势特色学科浙江工商大学

在线出版日期：2020-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：141-157