如何对时间序列数据应用自助法?
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发布时间：2024-10-01 02:18
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热心网友
时间：2024-10-17 17:15
最常见的自助法步骤如下：假设我们有样本数据，使用经验分布进行参数估计。由于真实分布未知，我们使用样本数据的经验分布来计算参数估计量。通过再取样，我们得到多个枢轴量，研究枢轴量的自助法估计分布。
时间序列数据常用，这种数据有时间顺序，如股票价格和气温。一般自助法要求数据独立，但时间序列数据有序列相关性。为此，本文介绍几种适用于时间序列数据的自助法。
1. 残差自助法：将方法应用于时间序列模型的残差。对于参数估计量，从数据中抽取初始数据，然后重复抽取残差。要求同方差性，而异方差性则使用wild自助法。对于非参数估计量，使用原始滞后观测值，这近似遵循基本分布。
2. Autoregressive-sieve自助法：是限制于线性自回归预测量的残差自助法特例。使用Yule-Walker估计量生成自助法样本，抽取区块长度的重叠区块。
3. 区块自助法：对相邻观测量的区块进行再取样，保留部分相关性结构。可以是重叠区块、不重叠区块或环形区块。
4. 频域自助法：避免直接取样原始数据，利用傅立叶变换的渐近独立性。对原数据的傅立叶变换应用自助法，从而生成自助法样本。
5. 混合自助法：结合AR-sieve自助法和频域自助法。生成AR-sieve自助法样本，估计谱密度函数，计算自助法周期图或离散傅里叶变换。
本文介绍了三大类适用于时间序列数据的自助法，包括残差自助法、区块自助法和频域自助法。这些方法提供了时间序列数据进行再取样的途径，帮助进行估计和推断。
热心网友
时间：2024-10-17 17:13
最常见的自助法步骤如下：假设我们有样本数据，使用经验分布进行参数估计。由于真实分布未知，我们使用样本数据的经验分布来计算参数估计量。通过再取样，我们得到多个枢轴量，研究枢轴量的自助法估计分布。
时间序列数据常用，这种数据有时间顺序，如股票价格和气温。一般自助法要求数据独立，但时间序列数据有序列相关性。为此，本文介绍几种适用于时间序列数据的自助法。
1. 残差自助法：将方法应用于时间序列模型的残差。对于参数估计量，从数据中抽取初始数据，然后重复抽取残差。要求同方差性，而异方差性则使用wild自助法。对于非参数估计量，使用原始滞后观测值，这近似遵循基本分布。
2. Autoregressive-sieve自助法：是限制于线性自回归预测量的残差自助法特例。使用Yule-Walker估计量生成自助法样本，抽取区块长度的重叠区块。
3. 区块自助法：对相邻观测量的区块进行再取样，保留部分相关性结构。可以是重叠区块、不重叠区块或环形区块。
4. 频域自助法：避免直接取样原始数据，利用傅立叶变换的渐近独立性。对原数据的傅立叶变换应用自助法，从而生成自助法样本。
5. 混合自助法：结合AR-sieve自助法和频域自助法。生成AR-sieve自助法样本，估计谱密度函数，计算自助法周期图或离散傅里叶变换。
本文介绍了三大类适用于时间序列数据的自助法，包括残差自助法、区块自助法和频域自助法。这些方法提供了时间序列数据进行再取样的途径，帮助进行估计和推断。
