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非线性模型理论及其应用研究

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由于不可能针对每一组非线性数据设计单独的分解方法，所以通过非线性模型分类，针对类型设计出相应的线性转换或逼近方法成为此项研究的主流。而非线性模型族的识别则成为基础性的工作。对于非线性经济数据的线性转化而言，合理性判断应是其能否较充分反映原有的经济关系。本文对ARFIMA模型以及STAR模型、STAR的拓展形式及其非线性检验进行了讨论与研究，并在此基础上将两者结合起来，提出了FI-STAR模型的思想，对经济过程中长记忆性与非线性联合检验进行了初步探索。与此同时，本文也提出了几个值得深人研究的问题:首先是基于贝叶斯思想的长记忆参数估计问题，也即如何将参数化估计方法与非参数估计方法有机结合起来;其次是STAR模型转换函数的选择问题，即能否构造更为贴近真实经济过程的函数作为指数模型或者logistic模型的替代;最后是FI-STAR模型的非线性检验问题，即能否构造恰当的统计量使得FI-STAR模型的非线性检验较少地依赖模型设定，同时具有较高的检验功效。

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来源
《中国数量经济学会2008年年会》|2008年|34-43|共10页
会议地点宁波
作者
马薇; 袁铭;
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作者单位

中国数量经济学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类数量经济学;
关键词
数量经济学; FI-STAR模型; 参数估计; 非线性检验;

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