西玛玛

SYMARMA:一种新的基于条件对称分布的时态数据动态模型。时间序列的高斯模型ARMA在文献中得到了广泛的应用。Benjamin等人(J Am Stat Assoc 98:214–223,2003)将这些模型扩展到指数族分布。同样在这个方向上,Rocha和Cribari Neto(测试18:529–54522009)提出了一个贝塔分布类的时间序列模型。本文发展了一个自回归滑动平均对称模型SYMARMA,它是一个随机变量的动态模型,属于对称分布类,还包括一组回归因子。我们讨论了参数估计、假设检验和预测的方法。特别地,我们提供了分数函数和Fisher信息矩阵的闭式表达式。提出了基于影响函数的鲁棒性研究方法。我们进行了仿真研究来评估模型参数的条件极大似然估计的相合性和渐近正态性。给出了一个实际数据的应用实例。