【摘 要】
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该文研究了具有循环趋势和季节分量的时间序列分解的数据驱动过程.人们用多项式和三角函数作为局部回归子对时间序列进行局部带权回归.该文以双平滑(DS:Double-Smoothing)过
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该文研究了具有循环趋势和季节分量的时间序列分解的数据驱动过程.人们用多项式和三角函数作为局部回归子对时间序列进行局部带权回归.该文以双平滑(DS:Double-Smoothing)过程作为季节性时间序列分解的数据驱动过程,主要工作是研究DS过程中试验带宽的选择.给出了在一定条件下最优带宽的渐近性质和核回归的渐近结果,在此基础上证明了无论在试验平滑或是主平滑中用非负核的核回归均可以达到最优收敛率.该文还通过参数的不同设置得到了三种典型的数据驱动带宽选择子.这些选择子比Rice提出的R标准带宽选择和ASE最优带宽有更快的收敛速度.数值模拟分别以太阳黑子数、国际航线月度旅客总线和英国的GDP数据和为序列实例,验证了理论结果.
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