周期特征下序列的非参数估计及实际应用

作     者：李小亮 李朝柱 汤美微 LI Xiao-liang;LI Chao-zhu;TANGMei-wei

作者机构：浙江农林大学暨阳学院浙江诸暨311800 湖州学院经济管理学院浙江湖州313000 南京财经大学经济学院江苏南京210023 

出 版 物：《数理统计与管理》 (Journal of Applied Statistics and Management)

年 卷 期：2024年第43卷第3期

页      面：395-406页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家社会科学基金青年项目(19CTJ011) 浙江省哲学社会科学规划项目(20NDQN327YB) 浙江省教育厅一般项目(Y202145961) 

主　　题：周期长度 光滑趋势 周期序列 识别条件 Profile最小二乘 

摘      要：考虑周期长度未知的时间序列,建立含趋势项和周期项的非参数模型。首先采用带惩罚的回归残差和判定周期长度,再基于Profile最小二乘法和局部线性逼近得到趋势函数和周期序列的估计。讨论了估计量的渐近性质,包括周期长度估计的相合性以及周期序列和趋势估计的渐近正态性。数值模拟呈现了本文方法在提高模型可解释性等方面的优点。最后将本文方法分别用于城市二氧化碳浓度以及城市PM2.5浓度数据的拟合,展示了它们的实用性。