预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

带ARCH误差的广义线性模型的经验似然研究的开题报告 研究背景 广义线性模型是一种很常用的统计模型,它可以处理不同类型的响应变量,如二元、多元响应变量,计数型响应变量等。然而在实际应用中,数据往往会受到一些误差或者异常值的干扰,这就需要考虑误差对模型估计结果的影响。 ARCH误差模型是一种描述时间序列数据中异方差性质的模型,其中误差的方差不是恒定的,而会随着时间的推移而发生变化。因此将ARCH误差引入广义线性模型中进行模拟可以更好的反映真实数据的特征。 研究目的 本研究将针对带ARCH误差的广义线性模型的经验似然问题进行探究,主要研究目的如下: 1.建立带ARCH误差的广义线性模型 在考虑ARCH误差的前提下建立广义线性模型,以更好地反映真实数据特征。 2.探讨ARCH误差对模型的影响 通过对模型的参数进行分析,探讨ARCH误差对模型估计结果的影响。 3.提出改进方法 针对ARCH误差对模型估计结果产生的影响,提出一些改进方法,以提高模型的精度和准确性。 研究方法 本研究将采用如下方法: 1.数据的处理 首先对数据进行清洗和预处理,去除异常值,并进行数据转化使其符合广义线性模型的要求。 2.ARCH误差模型的构建 采用ARCH模型,建立具有异方差性误差的广义线性模型。 3.经验似然的求解 采用极大似然法,对模型进行参数估计,得到模型的经验似然函数。 4.参数分析 对模型进行参数分析,探讨ARCH误差对模型估计结果的影响,进而提出改进方法。 研究意义 本研究的意义在于: 1.为数据分析提供一个新的思路 通过引入ARCH误差,可以更好的反映数据的特征,从而能够更好的进行数据分析。 2.对广义线性模型的完善和改进 本研究通过将ARCH误差引入广义线性模型,能够更好的应对数据中的异方差性质,提高模型的准确性和精度,对广义线性模型的完善和改进有重要意义。 3.在实践中具有很高的应用价值 本研究提出的改进方法可以被广泛应用于数据分析和实践中,在金融、保险等领域具有很高的应用价值。 总结 本研究旨在针对带ARCH误差的广义线性模型的经验似然问题进行探究,通过建立带ARCH误差的广义线性模型、探讨ARCH误差对模型的影响以及提出改进方法,旨在提高模型的精度和准确性,为实际应用中的数据分析提供更为科学和合理的方法。