重复观测的Poisson-Lindley INAR(1)模型

来源：吉林大学学报·理学版杂志2025年第1期北京时间：

作者：刘瑞, 朱复康, 李琦

单位：1. 吉林大学 数学学院, 长春 130012; 2. 长春师范大学 数学学院, 长春 130032

摘要：对过离散的重复观测时间序列数据, 考虑一种具有Poisson-Lindley边际分布的INAR(1)(PLINAR(1))过程的独立重复观测模型. 先通过条件最小二乘估计、 Yule-Walker估计、 拟似然估计和条件极大似然估计方法估计模型的参数, 讨论估计量的渐近性质, 并给出模型的预测, 再通过数值模拟比较不同估计方法的性能以及重复观测带来的影响, 最后对一组重复观测的每周太阳黑子群数量的数据进行拟合, 拟合结果验证了模型的有效性.

关键词：重复观测,PLINAR(1)模型,整数值时间序列,过离散