×
亚历山大·卡瓦略;乔治·斯科拉基斯

线性自回归局部混合的遍历性和矩的存在性。 （英语） Zbl 1064.62095号

统计概率。莱特。 71，编号4131-322（2005）.
摘要：我们考虑一类表示为有限个线性自回归的局部混合的非线性时间序列。混合权重是滞后观测值的连续函数，而每个自回归中的新息项密度可以是非常一般的，并且只假设具有某些阶的有限矩。我们关注模型的概率特性，并为几何遍历性和矩的存在提供了温和的充分条件。

引用于5文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62J02型 一般非线性回归

关键词：

非线性时间序列;自回归;混合物模型;马尔可夫链;几何遍历;一致几何遍历;不变量度量
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Carvalho}和\textit{G.Skoulakis}，统计问题。莱特。71，第4号，313--322（2005；Zbl 1064.62095）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 安·H。；陈，M。；Huang，F.，一类非线性时间序列模型的几何遍历性和矩的存在性，Statist。普罗巴伯。莱特。，31, 213-224 (1997) ·Zbl 0889.62073号
[2] 巴塔查里亚，R.N。；Lee，C.，非线性一阶自回归模型的遍历性，J.Theoret。概率。，8, 207-219 (1995) ·Zbl 0815.60059号
[3] 陈，M。；Chen，G.，条件方差变化的非线性自回归模型的几何遍历性，加拿大统计学家杂志。，28, 3, 605-613 (2000) ·Zbl 0958.62081号
[4] 弗朗西斯，P.H。；van Dijk，D.，《实证金融学中的非线性时间序列模型》（2000），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社
[5] Hamilton，J.，《时间序列分析》（1994），普林斯顿大学出版社：普林斯顿大学出版，新泽西州普林斯顿·Zbl 0831.62061号
[6] 霍恩，R.A。；Johnson，C.R.，矩阵分析（1990），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社·Zbl 0704.15002号
[7] 雅各布斯，R。；乔丹，M。；诺兰，S。；Hinton，G.，本地专家的自适应混合，神经计算。，3, 79-87 (1991)
[8] Lanne，M。；Saikkonen，P.，《通过混合自回归过程模拟美国短期利率》，J.Finan。经济学。，1, 96-125 (2003)
[9] LeBaron，B.，《股市收益波动性和序列相关性之间的一些关系》，《商业杂志》，65，199-219（1992）
[10] 李，O。；Shin，D.W.，关于MTAR过程的几何遍历性，Statist。普罗巴伯。莱特。，48, 229-237 (2000) ·Zbl 0976.60025号
[11] Lu，Z.，关于自回归条件异方差模型（ARCH）模型的几何遍历性的注记，统计学家。普罗巴伯。莱特。，30, 305-311 (1996) ·兹伯利0885.62103
[12] 卢，Z。；Jiang，Z.，（L_1）带ARCH项的多元非线性AR模型的几何遍历性，Statist。普罗巴伯。莱特。，51, 121-130 (2001) ·Zbl 1059.62585号
[13] Meyn，S.P。；Tweedie，R.L.，《马尔可夫链与随机稳定性》（1993），《施普林格：施普林格-柏林》·Zbl 0925.60001号
[14] Tjötheim，D.，非线性时间序列和马尔可夫链，高级应用。概率。，22, 587-611 (1990) ·Zbl 0712.62080号
[15] 魏根德，A。；Mangeas，M。；Srivastava，A.，时间序列非线性选通专家，发现机制并避免过度拟合，国际。神经系统杂志。，6, 373-399 (1995)
[16] Wong，C。；Li，W.，关于逻辑混合自回归模型，Biometrika，88，833-846（2001）·Zbl 0985.62074号
[17] 姚，J.-F。；Attali，J.-F.，关于马尔可夫切换非线性AR过程的稳定性，高级应用。探针。，32, 394-407 (2000) ·Zbl 0961.60076号
[18] Zeevi，M.，Meir，R.，Adler，R.J.，2001年。使用自回归模型混合物的时间序列非线性模型。Technion工业工程学院技术报告。；Zeevi，M.，Meir，R.，Adler，R.J.，2001年。使用自回归模型混合物的时间序列非线性模型。Technion工业工程学院技术报告。
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。