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卡琳，麦肯·J。;西尔维亚共和国洛佩斯。;罗伯托·德·苏扎（Roberto M.de Souza）。

多元（α）稳定分布：VAR（1）过程、相关性度量及其估计。 （英语） Zbl 1520.62050

《多元分析杂志》。 195，文章ID 105153，25 p.（2023）.
摘要：测量时间序列中滞后随机向量之间的相关性对于检测合适的模型来拟合实际数据非常重要。特别是向量自回归过程（VAR）是最流行的多元时间序列之一，它允许对两个或多个随机变量进行建模。然而，如果一系列创新过程没有有限的二阶矩，那么使用经验自协方差函数的经典分析是不够的，因为其理论对应项没有定义。在发现协差函数缺乏一个合适的多元版本后，我们建议对该工具进行修改，以测量多元（α）稳定过程中的相互依赖性。我们根据现有文献中提出的概念建立了这样一个函数。我们还展示了它的一些性质，并给出了基于经验特征函数的估计。随后，出于比较原因，我们评估了另一种具有不同属性但使用类似的依赖性度量。这两个度量是针对具有α稳定创新的VAR（1）过程计算的，证明在识别与之相关的相关模式时很有用。最后，我们通过分析2008年1月至2021年12月巴西圣保罗市每月社区获得性肺炎患者人数和PM10登记值，展示了如何将这些措施应用于实际数据集。

引用于1文件

MSC公司：

62H10型 统计的多元分布
60E07型 无限可分分布；稳定分布
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62甲12 多元分析中的估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

贝叶斯技术;共差;依赖性度量;多元（α）稳定分布;仿真;谱协方差;向量自回归过程

软件：

美国astsa;StableEstim公司;WinBUGS公司;卡爪;变量
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.J.Karling}等人，《多元分析杂志》。195，文章ID 105153，25 p.（2023；Zbl 1520.62050）
全文： 内政部

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