基于Lasso方法的双线性时间序列模型定阶研究：理论、实践与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数据驱动的时代，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，旨在揭示数据随时间变化的规律并进行准确预测。双线性时间序列模型作为一种重要的非线性时间序列模型，能够同时捕捉时间序列中的线性和非线性特征，在实际应用中展现出独特的优势。例如，在金融领域，它可以用于分析股票价格、汇率等金融时间序列的波动特性，帮助投资者制定合理的投资策略；在气象领域，能够对气温、降水量等气象数据进行建模，为天气预报提供有力支持。

模型定阶是双线性时间序列模型应用中的关键环节。模型阶数的