ARFIMA模型是时间序列分析领域中应用最为广泛的一类模型。本文采取两阶段方法估计ARFIMA(p,d,q)模型的参数。第一阶段采取R/S分析法估计出该模型的分形差分参数d,进而将ARFIMA模型转化为ARMA模型,第二阶段针对于ARMA模型利用基于Gibbs...ARFIMA模型是时间序列分析领域中应用最为广泛的一类模型。本文采取两阶段方法估计ARFIMA(p,d,q)模型的参数。第一阶段采取R/S分析法估计出该模型的分形差分参数d,进而将ARFIMA模型转化为ARMA模型,第二阶段针对于ARMA模型利用基于Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo贝叶斯方法估计模型的其他参数。最后对我们采取的两阶段方法进行模拟仿真,实验表明:我们采取的方法可以精确的估计ARFIMA模型的参数。展开更多
文摘ARFIMA模型是时间序列分析领域中应用最为广泛的一类模型。本文采取两阶段方法估计ARFIMA(p,d,q)模型的参数。第一阶段采取R/S分析法估计出该模型的分形差分参数d,进而将ARFIMA模型转化为ARMA模型,第二阶段针对于ARMA模型利用基于Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo贝叶斯方法估计模型的其他参数。最后对我们采取的两阶段方法进行模拟仿真,实验表明:我们采取的方法可以精确的估计ARFIMA模型的参数。
