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安东尼奥·马鲁蒂;利亚·彼得雷拉;卢卡·斯波西托

时间序列的隐藏半Markov开关分位数回归。 （英语） Zbl 1510.62342号

计算。统计数据分析。 159，文章ID 107208，19 p.（2021）.
摘要：引入了一种隐式半Markov开关分位数回归模型，作为隐式Markov开关模型的扩展。该模型允许在Markov开关链的状态下进行任意逗留时间分布。通过使用不对称拉普拉斯分布的最大似然估计方法来进行参数估计。作为模型规范的副产品，普通隐藏Markov开关模型的预测、状态预测、解码和模型检查的公式和方法可以应用于该模型。对该模型的行为进行了模拟研究，包括几个实验设置。实证分析研究了中国新兴市场和发达市场股票指数之间的关系，并调查了意大利一个小城市高污染水平的决定因素。

引用于2文件

MSC公司：

2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
62G08号 非参数回归和分位数回归
62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

非对称拉普拉斯分布;Markov开关模型;逗留分布;分位数回归;EM算法;最大似然估计

软件：

隐半马尔可夫模型;质量控制模型;quantreg公司;GAMLSS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Maruotti}等人，《计算》。统计数据分析。159，文章ID 107208，19 p.（2021；Zbl 1510.62342）
全文： 内政部

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