成分数据时间序列分析模型的构建与比较研究

本项目结合成分数据分析、时间序列分析、贝叶斯推断等相关理论方法，研究成分数据的时间序列分析方法。考虑成分数据的分布假设（狄利克莱分布、加法逻辑正态分布等）、变换形式（中心化对数比变换、加法对数比变换、Box-Cox变换）、时间序列模型形式（VARMA、状态空间模型、动态回归模型等）、模型求解方法（贝叶斯方法、非贝叶斯方法）四个方面的多种情况，系统性构建成分数据时间序列分析模型的体系框架；并通过仿真实验和实证应用进行模型的比较研究，优化模型体系。通过本项目的研究，以期进一步丰富和完善成分数据分析的方法论体系，并为社会、经济等领域中涉及成分数据的时间序列分析的大量应用研究提供更为科学的理论方法指导和建模技术支持。

本项目结合成分数据分析、时间序列分析、贝叶斯推断等相关理论方法，研究构建成分数据的时间序列分析模型。考虑成分数据的分布假设（狄利克莱分布、加法逻辑正态分布等）、对数比变换（中心化对数比变换、加法对数比变换、Box-Cox变换）、时间序列模型（向量自回归模型、状态空间模型、动态回归模型等）、模型求解方法（贝叶斯方法、非贝叶斯方法）四个方面的多种情况，系统性构建成分数据时间序列分析模型的体系框架；并通过仿真实验和实证应用进行模型的比较研究，优化模型体系。通过本项目的研究，进一步丰富和完善了成分数据分析的方法论体系，并为社会、经济等领域中涉及成分数据的时间序列分析的大量应用研究提供模型技术支持。