基于一种分块经验似然方法的ARMA模型的参数推断

Owen在1988年提出了经验似然方法,这是一种非参数或半参数的统计推断方法,具有非参数方法的可靠性、灵活性和似然方法的有效性等良好的统计性质.经验似然统计推断方法多用于独立同分布数据的参数推断,而对于不独立的数据,例如时间序列这种存在相依性关系的数据,则不能直接使用经验似然推断.对于存在相依关系的时间序列数据的经验似然推断,在时域中一般采用分块的方式消除相依关系,再使用经验似然方法进行推断,而分块的块长对估计的效果有很大的影响,但至今,关于最优的分块块长的选择还存在很多问题.本文主要研究了一种不需要选择块长的分块经验似然推断方法——"PBEL",并使用该方法研究了ARMA模型的经验似然参数推断问题,并与极大似然估计作了比较.