【摘 要】
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在假设只有一个变点的情形下,研究了自回归过程AR(p)和自回归综合移动平均过程ARMA(p,q)的变点问题的参数估计问题,第一章引言部分介绍了国内外变点问题的发展状况,并且对时
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在假设只有一个变点的情形下,研究了自回归过程AR(p)和自回归综合移动平均过程ARMA(p,q)的变点问题的参数估计问题,第一章引言部分介绍了国内外变点问题的发展状况,并且对时间序列的变点问题做出了定义；第二章针对AR(p)模型,用Bayes方法推导出AR(p)的变点问题中的各个参数的估计表达式,包括变点的位置k,这里首先从AR(2)模型入手(对于AR(1)的情形,刘琴已讨论过),然后推广到p阶；第三章则是针对ARMA(p,q)模型,也用Bayes给出了变点位置k和其它参数的估计表达式；第四章针对AR(p)、ARMA(p,q),讨论了用MLE估计变点模型参数的方法,并且介绍了用SIC方法确定变点的存在.在第二章和第三章进行数据模拟研究,并将Bayes方法与最大似然法作比较.得到了比较好的结果.在预测模拟中发现：考虑变点的情形下比不考虑变点所得到的预测结果要好,并且Bayes方法得到的预测结果比MLE所得到的预测结果要好.
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