缺失数据下滑动平均模型的估计方法

摘要：

针对含有多个连续缺失数据的滑动平均MA(q)序列,基于EM算法得到其模型的参数估计,并给出了序列缺失值估计及其协方差矩阵的表达式.通过数值模拟验证了该算法的有效性,同时得到如下结论:参数估计整体均方误差随着模型阶数的增加而增加,随着模型特征根模长的增加而增加,随着样本缺失比例的增加而增加,随着序列长度的增加而减少.对于缺失值估计整体均方误差而言,随着模型阶数的增加而增加,随着模型特征根模长的增加而增加,但对于序列长度与样本缺失比例并不敏感.通过实例计算,在缺失数据下该算法能够较好地给出MA模型的参数估计.

关键词：滑动平均模型、EM算法、缺失数据、数值模拟

所属期刊栏目：26

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11971296

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：181-188