方向：人文社科
专业：教学与教育
适合人群：数学
是否可以加论文：是
项目时长及形式：中文
产出：
项目报告
导师推荐信
项目结业证书
论文辅导与发表（单项服务）
项目介绍：
长期以来，预测一直是现代概率和统计中一个充满活力的话题。除了找到最佳预测并进行模型选择外，本课题还指出预测原理还可以用于分析关键现象，特别是在平稳和不稳定的时间序列中。尽管几乎不稳定的模型的概念已成为时间序列计量经济学中的重要概念之一，但从预测的角度来看，它的作用还不太发达。基于极值（EV）和最小二乘（LS）估计的矩边界，对于近似不稳定的一阶自回归（AR（ 1））具有正误差的模型。这些渐近表达式进一步扩展到几乎不稳定模型的一般类别，从而使人们能够从一个预测的角度理解这种通用模型可以在多大程度上建立平稳模型和不稳定模型之间的联系。作为应用，课题说明了这些结果在进行接近单位根时间序列的MSPE的有限样本近似中的有用性。
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