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结构时间序列模型中的异常检测：指标饱和法

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上市的：
  • 玛克扎克，玛蒂娜
  • 托马索·普罗埃蒂

摘要

结构变化影响经济信号的估计，如潜在增长率或季节性调整序列。在季节调整文献中也引起了很大关注的一个重要问题是通过专家程序进行检测。目前在Autometrics中通过指标饱和度实施的检测结构变化的一般对具体方法，已证明在静态动态回归模型和单位自回归的背景下既实用又有效。通过关注脉冲和阶跃诱导饱和，我们通过蒙特卡罗模拟研究了该方法在非平稳季节性时间序列分析中检测附加异常值和水平位移的性能。参考模型是基本的结构模型，具有局部线性趋势，可能集成了二阶、随机季节性和平稳成分。此外，我们应用这两种指标饱和度来检测五个欧洲国家工业生产序列中的加性异常值和水平偏移。

建议引用

  • Marczak，Martyna&Proietti，Tommaso，2014年。"结构时间序列模型中的异常检测：指标饱和法,"FZID讨论文件2014年9月，霍亨海姆大学创新与服务研究中心（FZID）。
    • 手柄：RePEc:zbw:fziddp:902014年
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    引用人：

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      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"论文2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
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    1. Ericsson，Neil R.，2017年。"美国政府对联邦债务的预测有多偏颇？,"国际预测杂志爱思唯尔，第33卷（2），第543-559页。
    2. Jennifer L.Castle和Jurgen A.Doornik以及David F.Hendry和Felix Pretis，2015年。"利用阶跃指示符饱和检测模型选择过程中的位置偏移,"计量经济学，MDPI，第3卷（2），第1-25页，4月。
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      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"论文2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
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    18. Corradi，Valentina&Swanson，Norman R.，2004年。"嵌套模型和（通用）非线性备选方案预测准确性测试的一些最新进展,"国际预测杂志爱思唯尔，第20卷（2），第185-199页。
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    20. Kenneth S.Rogoff和Vania Stavrakeva，2008年。"短期汇率预测的持续困惑,"NBER工作文件14071，美国国家经济研究局。

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    指示器饱和;季节性调整;结构时间序列模型;离群值;结构变化;一般到具体方法;状态空间模型;
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    • C22型-数学与定量方法——单方程模型；单变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程
    • 第51页-数学和定量方法——计量经济建模——模型构建和估计
    • 第53页-数学和定量方法——计量经济建模——预测和预测模型；模拟方法

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