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时间序列非平稳问题的研究一直都是许多研究者的兴趣之一．为此，很多统计学研究者投入了大量精力，本文研究的是非平稳条件下的马尔可夫过程，它的边际分布为广义泊松分布．并给出模型的基本性质和参数估计．随后，进行了数值模拟和实证分析．
全文一共分为四章，第一章为引言，简单地介绍了本文所需要的背景知识．第二章我们给出模型的介绍和性质，为了更好地适应过度离散的数据，我们把文献[5]中模型的边际分布，由负二项分布变为广义泊松分布，第三章用条件最小二乘方法估计参数．对于不能解出显式解的参数估计表达式，我们运用R语言中的optim函数给出数值解．并对模型的参数进行数值模拟．第四章进行实证分析．第五章为总结．
全文一共分为四章，第一章为引言，简单地介绍了本文所需要的背景知识．第二章我们给出模型的介绍和性质，为了更好地适应过度离散的数据，我们把文献[5]中模型的边际分布，由负二项分布变为广义泊松分布，第三章用条件最小二乘方法估计参数．对于不能解出显式解的参数估计表达式，我们运用R语言中的optim函数给出数值解．并对模型的参数进行数值模拟．第四章进行实证分析．第五章为总结．