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贝塔-负二项自回归,用于建模具有极值观测值的整值时间序列

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  • 保罗·戈尔吉

摘要

本文介绍了一类用于建模具有离群值的整值时间序列的重尾自回归模型。提出的规范基于负二项分布的重尾混合,其特征是条件期望的观测驱动动态方程。在一般条件下,证明了这类自回归过程的平稳遍历解的存在性。给定似然函数的闭合形式,通过最大似然可以很容易地对模型进行估计。形式化地导出了估计量的强相合性和渐近正态性。两个规范示例说明了该方法的灵活性和理论结果的相关性。特别地,研究了条件期望的线性动力学方程和分数驱动方程。分数驱动的规范显示出特别有吸引力,因为它提供了一种稳健的过滤方法,可以减弱异常值的影响。对悉尼一系列毒品贩运报告和欧元-英镑汇率的实证应用表明,该方法在处理极端观察结果方面是有效的。

建议引用

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  • 手柄:RePEc:bla:jorssb:v:82:y:2020:i:5:p:1325-1347
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    19. 阿努奇、阿卜杜勒哈基姆和斯科托,曼努埃尔,2022年。"一种基于乘性稀疏的整数值GARCH模型,"MPRA纸112475,德国慕尼黑大学图书馆。
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