潘，李;Politis，Dimitris N。 马尔可夫过程的自举预测区间。 （英语） Zbl 1466.62172号 计算。统计数据分析。 100, 467-494 (2016). 摘要：给定时间序列数据（X_1，dots，X_n），（X_{n+1}）的最优预测问题已经得到了很好的研究。然而，对于为\（X_{n+1}\）构造具有预先指定的覆盖概率的预测区间的问题，即，将点预测器变成区间预测器，情况并非如此。过去，预测区间主要是针对服从线性、非线性或非参数自回归模型的时间序列构建的。在本文中，只假设（X_t）是一个阶马尔可夫过程（p\geq1），而不坚持满足任何特定的自回归方程，从而扩展了范围。考虑了几种不同的方法，即预测区间的向前和向后方法，以及三种重采样方法：基于估计转移密度的bootstrap、Markov过程的局部bootstrap和新的无模型bootstrap。在模拟中，根据不同方法获得的预测区间的覆盖水平和区间长度进行比较。 引用于6文件 MSC公司： 2008年6月62日 统计问题的计算方法 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：置信区间;本地引导;无模型预测 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Pan}和\textit{D.N.Politis}，计算。统计数据分析。100467--494（2016年；Zbl 1466.62172） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿隆索，A.M。；佩尼亚，D。；Romo，J.，《使用筛选引导预测时间序列》，J.Statist。计划。推理，100，1，1-11，（2002）·Zbl 1007.62077号 [2] 盒子，通用电气。；Jenkins，G.M.，《时间序列分析、控制和预测》（1976），加利福尼亚州旧金山霍尔登·戴出版社·Zbl 0363.62069号 [3] 布雷特·F·J。；Davis，R.A。；Dunsmuir，W.，《改进自回归的自举预测区间》，《时间序列分析》。，177-200年2月16日，（1995年）·Zbl 0813.62084号 [4] 卡罗尔·R·J。；Ruppert，D.，带转换和/或加权的预测和公差区间，技术计量学，33，2，197-210，（1991） [5] Darsow，W.F。；Nguyen，B。；Olsen，E.T.，Copulas和Markov过程，伊利诺伊州数学杂志。，36, 4, 600-642, (1992) ·Zbl 0770.60019号 [6] Efron，B.，Bootstrap方法：另一种折刀分析，Ann.Statist。，7, 1-26, (1979) ·Zbl 0406.62024号 [7] Geisser，S.，《预测推理：导论》（1993），查普曼和霍尔纽约·Zbl 0824.62001号 [8] 克雷斯，J.-P。；Neumann，M.H.，非参数自回归中的回归型推断，Ann.Statist。，26, 4, 1570-1613, (1998) ·Zbl 0935.62049号 [9] 李强。；Racine，J.S.，《非参数计量经济学：理论与实践》，（2007），普林斯顿大学出版社·Zbl 1183.62200号 [10] Masarotto，G.，自回归的Bootstrap预测区间，国际预测杂志，6，2，229-239，（1990） [11] Olive，D.J.，回归模型的预测区间，计算。统计师。数据分析。，51, 6, 3115-3122, (2007) ·Zbl 1161.62383号 [12] Olive，D.J.，2015年。最高密度区域预测。手稿可从以下网址获得：http://lagrange.math.siu.edu/Olive/pphdrpred.pdf。 [13] Pan，L.，时间序列的Bootstrap预测区间，（2013），加州大学圣迭戈分校数学系（博士论文） [14] 潘·L。；Politis，D.N.，线性、非线性和非参数自回归的Bootstrap预测区间（含讨论），J.Statist。计划。推断，（2015年），（出版中） [15] 教皇炎。；Politis，D.N.，《非线性时间序列条件预测推理的反向局部自举法》，（Lipitakis，E.A.，第四届希腊-欧洲计算机数学及其应用会议，HERCMA’98，（1998），希腊雅典Lea出版社），467-470·Zbl 0943.62096号 [16] 教皇炎。；Politis，D.N.，《马尔可夫过程的局部引导》，J.Statist。计划。推理，108，1，301-328，（2002）·Zbl 1016.62041号 [17] Pascual，L。；罗莫，J。；Ruiz，E.，arima过程的Bootstrap预测推断，J.时间序列分析。，25, 4, 449-465, (2004) ·兹比尔1062.62199 [18] Patel，J.，《预测间隔——综述》，Comm.Statist。理论方法，18，7，2393-2465，（1989）·Zbl 0696.62160号 [19] Politis，D.N.，无模型拟合和预测分布，Test，22，2，183-221，（2013）·Zbl 1367.62135号 [20] Politis，D.N.，2010年。无模型建模和预测分布。加州大学圣地亚哥分校经济系讨论稿，网址：http://www.escholarship.org/uc/item/67j6s174。 ·Zbl 1367.62135号 [21] Rajarshi，M.，《基于转移密度估计的马尔可夫序列Bootstrap》，Ann.Inst.Statist。数学。，42, 253-268, (1990) ·Zbl 0714.62036号 [22] Rosenblatt，M.，《关于多元变换的评论》，《数学年鉴》。统计学。，470-472，（1952年）·Zbl 0047.13104号 [23] Schmoyer，R.L.，线性模型的渐近有效预测区间，技术计量学，34，4，399-408，（1992）·Zbl 0850.62557号 [24] Sklar，A.，《维度和边界划分函数》，第8卷，（1959年），Publ。仪器统计。巴黎大学 [25] Sklar，A.，《随机变量、联合分布函数和连接函数》，Kybernetika，9，6，449-460，（1973）·Zbl 0292.60036号 [26] Stine，R.A.，回归的Bootstrap预测区间，J.Amer。统计师。协会，80，392，1026-1031，（1985）·Zbl 0582.62038号 [27] 洛杉矶汤姆斯。；Schucany，W.R.，自回归的Bootstrap预测区间，J.Amer。统计师。协会，85，410，486-492，（1990）·Zbl 0705.62089号 [28] Wolf，M。；Wunderli，D.，Bootstrap联合预测区域，J.时间序列分析。，36, 3, 352-376, (2015) ·Zbl 1325.62069号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。