【摘 要】
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在统计学上，时间序列分析应用性很强，在实际生活中应用越来越广泛，涉入到很多领域，如经济学、金融、气象预报、机械和化工等领域。关于线性的时间序列分析研究较多，可是实际中的数
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在统计学上，时间序列分析应用性很强，在实际生活中应用越来越广泛，涉入到很多领域，如经济学、金融、气象预报、机械和化工等领域。关于线性的时间序列分析研究较多，可是实际中的数据往往是非线性的，有些学者研究了局部线性回归法在非线性时间序列分析中的应用。 研究非参数回归方法有很多种，如局部回归、小波方法、光滑样条法、正交回归等。局部回归法中的局部线性回归法应用较多，因为简单方便，但是此方法方差较大。因此，人们在局部线性回归方法上做了进一步改进，经过了两次光滑处理，称为二次光滑局部线性回归法。虽然局部立方法渐近性质也较好，但是对于稀少数据误差就很大，所以一般不予采用。在独立数据条件下，改进后的方法将渐近偏差阶数减小了，但是实际中更多的是相关数据，比如时间序列。 本文重点研究二次光滑局部线性回归法在非线性时间序列分析中的应用。经过两步光滑处理在渐近方差阶数保持不变的条件下减小了渐近偏差的阶数，从h2减小到h4，比局部线性回归法更优化。
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