一阶随机系数整值自回归过程的CL1-估计方法探究与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代数据分析领域，时间序列分析作为一种强大的工具，广泛应用于金融、经济、气象、通信等众多领域，旨在从随时间变化的数据中挖掘出有价值的信息，揭示数据背后隐藏的规律和趋势，从而为预测、决策等提供坚实的支持。例如，在金融市场中，通过对股票价格、汇率等时间序列数据的分析，投资者可以预测市场走势，制定合理的投资策略；在气象领域，对气温、降水等气象数据的时间序列分析有助于准确的天气预报和气候变化研究。

传统的时间序列模型在处理简单数据时表现出良好的性能，但面对现实世界中复杂多变的数据，其局限性逐渐凸显。这些复杂数据