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李静;李俊秀

存在非正态误差时改进的自回归预测。 （英语） Zbl 1457.62268号

J.统计计算。模拟 85，第14号，2936-2952（2015）.
摘要：本文关注的是在存在非正态误差的情况下获得更准确的点预测。具体来说，我们将残差增广最小二乘（RALS）估计应用于自回归模型，以利用非正态误差中包含的附加力矩限制。通过蒙特卡罗实验，将我们的RALS预测与基于普通最小二乘估计和最小绝对偏差（LAD）估计的预测进行了比较。我们发现，当数据出现偏差时，RALS方法提供了更好的预测。与LAD预测相比，RALS预测在具有正态误差的基线情况下具有较小的均方预测误差。

引用于三文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62平方米 随机过程的推断与预测
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

预测;自回归模型;剩余增广最小二乘;非正态性;最小绝对偏差估计量
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Li}和textit{J.Lee}，J.Stat.Compute。模拟85，No.14，2936--2952（2015；Zbl 1457.62268）
全文： 内政部

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