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马蒂奥·巴里戈齐;赵海兰;彼得·弗里兹莱维奇

高维时间序列的同时多变化点和因子分析。 （英语） Zbl 1398.62221号

《经济学杂志》。 206，第1期，187-225（2018）.
摘要：我们提出了第一个综合处理二阶结构中具有多个变化点的高维时间序列因子模型的方法。我们在分段平稳性的最灵活定义下进行操作，一致地估计变化点的数量和位置，并确定它们是否起源于常见或特殊组件。通过使用小波，我们将高维时间序列的二阶结构中的变点检测问题转化为高维面板数据中的（相对容易的）变化点检测问题。此外，我们的方法通过采用筛选程序，避免了在存在多个变化点的情况下准确估计因子真实数量这一难题。我们进一步表明，在由所提出方法估计的变化点定义的每个分段上，都实现了一致的因子分析。在广泛的模拟研究中，我们观察到，变化点检测之前的因子分析提高了变化点的可检测性，并识别和描述了一种有趣的“溢出”效应，在这种效应中，特质成分的实质性断裂自然被识别为公共成分中的变化点，这促使我们将相应的变化点视为“因素”的一种形式。我们的方法在R包中实施系数cpt，CRAN提供。

引用于31文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62H25个 因子分析和主成分；对应分析
2007年6月26日 非马尔科夫过程：假设检验

关键词：

分段平稳因子模型;变点检测;主成分分析;小波变换;双CUSUM二进制分割

软件：

FreSpeD（法语速度）;哈菲斯;工作分解结构;巴斯塔;系数cpt;CRAN（起重机）;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Barigozzi}等人，《经济学杂志》。206，第1号，187--225（2018；Zbl 1398.62221）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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