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组成时间序列的Dirichlet ARMA模型

作者

上市的：
  • 郑廷国
  • 陈荣

摘要

合成时间序列是一个多变量时间序列，其中每个时间点的观测向量是一组总和为1的比例。传统上，这种时间序列的建模方法是对观测值进行对数比率变换，然后使用高斯向量自回归滑动平均（ARMA）模型进行建模。本文通过假设比例服从时变Dirichlet分布，且相应的时变参数经过适当变换后，假设为ARMA型动态结构，提出了一类新的模型。新模型称为Dirichlet自回归滑动平均（DARMA）模型。在该模型下，经过适当的变换，原始数据遵循向量ARMA模型，其噪声序列为鞅差序列。在DARMA框架下研究了两种特定的变换。开发了估计程序并研究了它们的数值特性。通过仿真研究和实例验证了所提模型的特性，并与现有建模方法进行了比较。

建议引用

  • 郑廷国，陈荣，2017。"组成时间序列的Dirichlet ARMA模型,"多元分析杂志爱思唯尔，第158（C）卷，第31-46页。
    • 手柄：RePEc:eee:jmvana:v:158:y:2017:i:c:p:31-46
    DOI:10.1016/j.jmva.2017.03.006
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    引文

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    引用人：

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