时间序列中变点的小波分析及非线性小波估计
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内容提要：
本书主要内容包括小波分析简介、多分辩分析 、Mallat算法、紧支集小波、区间上的小波、回归函数变点的小波分析、引言、回归函数断点，尖点和跃度的小波估计、时间序列回归模型的断点的小波识别方法、自回归模型的断点的小波分析、数值模拟、门限自回归模型的延时和门限的小波识别方法、引言、SETAR模型的延时及门限的小波识别方法、DTARCH模型的延时及门限的小波辩识、数值模拟、潜周期模型的潜频率的小波识别方法、引言、潜频率的小波分析、数值模拟、回归函数的非线性小波估计、引言、回归函数的非线性小波估计、参考文献
英文目录 英文摘要 致谢 作者简介：
李元，1959年9月出生于山东省临沂市。1982年毕业于华东石油夸学院数学专业，获理学学士学位；1989年毕业于北京理工大学应用数学专业，获理学硕士学位；1998年毕业于北京大学概率统计专业，获理学博士学位。主要研究方向：时间序列分析、非参数统计分析和实证金融学。1997年以来，曾多次到香港理工大学应用数学系和会计系进行访问和合作研究，研究内容涉及统计变点的小波估计和检验、异方差的小波检验、中国股票市场的IPO实验证分析和衍生证券的定价理论。先后在《Statistica Sinica》、《Statistica and Probabilit Letters》等论文二十余篇。现为广州大学数学系系主任、教授。
编辑推荐：
本套文库直接选材于我国各大院校统计学和经济学的博士学位论文，对出版作品的要求是能够体现学科前沿、具有思想创新和应用价值的统计学和经济学方面的成功之作，而且今后每年都推出新作品。因此，本套文库所具有的鲜明的时代特征，既可以说是我国改革开放历史长镜的折影，也可以说是我国经济理论和统计理论发展史的断代构件。
目录：
第一章 小波分析简介
第一节 多分辩分析 第二节 Mallat算法 第三节 紧支集小波 第四节 区间上的小波 第二章 回归函数变点的小波分析 第一节 引言 第二节 回归函数断点，尖点和跃度的小波估计 第三节 时间序列回归模型的断点的小波识别方法 第四节 自回归模型的断点的小波分析 第五节 数值模拟 第三章 门限自回归模型的延时和门限的小波识别方法 第一节 引言 第二节 SETAR模型的延时及门限的小波识别方法 第三节 DTARCH模型的延时及门限的小波辩识 第四节 数值模拟 第四章 潜周期模型的潜频率的小波识别方法 第一节 引言 第二节 潜频率的小波分析 第三节 数值模拟 第五章 回归函数的非线性小波估计 第一节 引言 第二节 回归函数的非线性小波估计 参考文献 英文目录 英文摘要 致谢 前言：
小波是近年来应用数学领域新发展起来的一个数学分支，其影响非常广泛。最近，统计学家已将小波方法引入到统计领域，使得统计学的研究在很多方面取得重大突破。例如，在非参数估计中，传统的统计方法总假定所要估计的函数具有一定的光滑性，但是利用小波方法可以使得这一条件大大放宽。本文将小波方法应用于时间序列中，主要解决变点的识别和回归函数的非参数估计问题。.
本文第一章是关于小波的预备知识，主要介绍了多分辨分析的概念，在此基础上引进了小波正交基。小波的一个重要特点是计算速度快，容易实现，这在第1．2节mallat的塔式分解和重构算法中我们作了介绍。该算法在小波分析中的地位相当于快速..
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