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兹马思-数学第一资源

关于logistic混合自回归模型。(英语) Zbl 0985.62074
总结:将混合自回归模型MAR推广到非线性时间序列建模的logistic混合自回归模型LMARX。模型由两个高斯传递函数模型组成,混合比例随时间变化。该模型也可以看作是自激阈值自回归模型和开环阈值自回归模型TARSO的推广。
与其他非线性时间序列模型相比,LMARX模型的优点包括形状变化的预测分布范围更广,能够处理时间序列中的周期和条件异方差,以及更好的点预测。估计很容易通过一个简单的EM算法完成,并解决了模型选择问题。将模型应用于两个实际数据集,并与其他竞争模型进行了比较。

理学硕士:
62M10 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
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全文: 内政部