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平稳函数时间序列的预测

作者

上市的：
  • 亚历山大·奥
  • 迪奥戈·杜巴特·诺里尼奥
  • 齐格弗里德·赫尔曼

摘要

本文讨论平稳函数时间序列的预测。由于一阶函数自回归过程的技术可处理性以及当前缺乏先进的函数时间序列方法，对该问题的现有贡献主要集中在其特殊情况下。这里显示了如何在这种情况下使用标准多元预测技术。对于向量和函数自回归的重要情况，函数和多元预测之间的联系变得更加精确。该方法利用现有的统计软件包，易于实施，因此可能对更广泛的、可能是非学术性的受众具有吸引力。通过引入一种新的功能性最终预测误差模型选择准则，可以自动确定模型的滞后结构和维数，从而增强了其实际适用性。在模拟研究和环境数据应用中，即预测描述环境空气中颗粒物浓度的每日污染曲线，证明了所建议方法的有用性。结果表明，所提出的预测方法通常显著优于现有方法。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:taf:jnlasa:v:110:y:2015:i:509:p:378-392
    内政部：10.1080/01621459.2014.909317
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    IDEAS上列出的参考文献

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