English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 75956/106369 (71%)
造訪人次 : 19534574      線上人數 : 391
RC Version 6.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋
    政大機構典藏 > 政大學報 > 第63期 > 期刊論文 >  Item 140.119/103048
    請使用永久網址來引用或連結此文件: http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/103048


    題名: 雙線性時間數列模式及其應用
    其他題名: Bilinear Time Series Models and Its Applications
    作者: 吳柏林 
    Wu, Berlin
    貢獻者: 應數系
    關鍵詞: Time Series Analysis;ARMA Models;Bilinear Models;Markovian Representation;Stationarity;Invertibility;Forecasting
    日期: 1991-09
    上傳時間: 2016-10-20 11:44:48 (UTC+8)
    摘要: 雙線性時間數列模式及其應用線性時間數列模式,如ARMA模式已被廣泛地應用在許多學科領域。但是其中之一重要假設為此時間數列之結構可被一線性模式來描述。此線性假設有時常覺得頗牽強,因而我們考慮是否有更好的模式來做資料之擬似。近年來,屬於非線性模式族之一系的一雙線性模式便引起學者的熱烈討論。本文即針對特定型之雙線性模式,探討其平穩性,可逆性。並做參數估計法則。最後舉例說明有關預測之方法。Linear time series models such as ARMA models have been widely used in many fields. An important assumption is that the structure of the series can be described by a linear model. However, this assumption of linearity is often a dubious one. In some particular situations one may ask if there exist other models which can provide a better fit. A particular class of non-linear models which has received a great deal of attentions is bilinear models. In this paper we investigates some properties of the bilinear model: stationarity and invertibility. Estimation of the parameters are obtained by minimum least squares method. The forecasting of certain bilinear models are also considered.
    關聯: 國立政治大學學報, 63, 429-442
    資料類型: article
    顯示於類別:[第63期] 期刊論文

    文件中的檔案:

    檔案 描述 大小格式瀏覽次數
    63-429-442.pdf729KbAdobe PDF205檢視/開啟


    在政大典藏中所有的資料項目都受到原著作權保護.


    社群 sharing

    著作權政策宣告
    1.本網站之數位內容為國立政治大學所收錄之機構典藏,無償提供學術研究與公眾教育等公益性使用,惟仍請適度,合理使用本網站之內容,以尊重著作權人之權益。商業上之利用,則請先取得著作權人之授權。
    2.本網站之製作,已盡力防止侵害著作權人之權益,如仍發現本網站之數位內容有侵害著作權人權益情事者,請權利人通知本網站維護人員(nccur@nccu.edu.tw),維護人員將立即採取移除該數位著作等補救措施。
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - 回饋