×

评论:“变化点分析中一些经典方法的扩展”。 (英语) Zbl 1305.62312号

总结:首先,我们要祝贺并感谢L.HorváthG.大米【试验23,第2期,219–255(2014年;Zbl 1305.62310号)]以提供对变化点领域的最新发展的极好概述。随着许多新的程序、许多新的理论结果和许多应用,这一领域正在迅速发展。我们赞赏本文将现有经验过程技术扩展到时间序列和数值示例中,给出了有限样本设置的性能,并在实际数据上演示了所讨论的方法。在下文中,我们想就文件中讨论的主题作几点简短的评论。

MSC公司:

2007年6月62日 非马尔科夫过程:假设检验
2017年1月60日 函数极限定理;不变原理
62L20型 随机近似
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62第20页 统计学在经济学中的应用
62F05型 参数检验的渐近性质
第62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Antoch J,HuškováM(2001a)回归模型中结构变化的M-估计量。塔特拉山数学22:197–208·Zbl 0991.62045号
[2] Antoch J,HuškováM(2001b)变点分析的置换测试。统计概率Lett 53:37–46·兹伯利0980.62033 ·doi:10.1016/S0167-7152(01)00009-8
[3] Antoch J,HuškováM,Gregoire G(2007)回归函数连续性测试。《统计计划推断》137:753–777·Zbl 1104.62037号 ·doi:10.1016/j.jspi.2006.06.007
[4] Antoch J,JaruškováD(2013)《多个变化点的测试》。计算统计28:2161–2183·Zbl 1306.65022号 ·doi:10.1007/s00180-013-0401-1
[5] Aue A,Cheung R,Lee TCM,Zhong M(2014)使用最小描述长度原则的分位数回归分段模型选择(预印本)·Zbl 1368.62092号
[6] Bai J,Perron P(1998)估计和测试具有多重结构变化的线性模型。计量经济学66:47–78·兹比尔1056.62523 ·doi:10.2307/298540
[7] Bai J,Perron P(2003a)多重结构变化模型的计算与分析。应用经济学杂志18:1–22·doi:10.1002/jae.659
[8] Bai J,Perron P(2003b)多重结构变化测试的临界值。《经济学杂志》6:72–78·Zbl 1032.62064号 ·doi:10.1111/1368-423X.00102
[9] Cho H,Fryzlewicz P(2012)通过稀疏二进制分割对高维时间序列进行多变化点检测(预印本)
[10] Chocola O、HuškováM、PráškováZ、Steinebach J(2013)《资本资产定价模型投资组合贝塔斯稳健监测》。多变量分析杂志115:374–395·Zbl 1271.62057号 ·doi:10.1016/j.jmva.2012.10.019
[11] Ciupeca G(2009)多相随机非线性模型中的M估计。概率统计Lett 75:573–580·Zbl 1156.62314号 ·doi:10.1016/j.spl.2008.10.003
[12] Ciuperca G(2011a)确定转换点数量的通用标准。《概率统计快报》81:1267–1275·Zbl 1219.62110号 ·doi:10.1016/j.spl.2011.03.027
[13] Ciuperca G(2011b)通过LAD估算有变化点和无变化点的非线性回归。Ann Inst统计数学63:717–743·兹比尔1230.62089 ·doi:10.1007/s10463-009-0256-y
[14] Ciuperca G(2011c)变点非线性模型的惩罚最小绝对偏差估计。统计巴普52:371–390·Zbl 1247.62076号 ·doi:10.1007/s00362-009-0236-6
[15] Cuiperca G(2013)非线性模型中变化点顺序检测的两个测试。J Stat Plan推断143:1719–1743·Zbl 1432.62272号 ·doi:10.1016/j.jspi.2013.05.010
[16] Ciuperca G(2014)通过LASSO方法在变点模型中选择模型。统计Pap。文件编号:10.1007/s00362-012-0482-x·Zbl 1297.62162号
[17] Dehling H,Fried R(2012)两样本经验U分位数的渐近分布及其在结构变化测试中的应用。多变量分析杂志105:124–140·Zbl 1250.62021号 ·doi:10.1016/j.jmva.2011.08.014
[18] Dehling H,Rooch A,Taqqu MS(2013),长期相关数据的非参数变点测试。扫描J统计40:153–173·兹比尔1259.62028 ·doi:10.1111/j.1467-9469.2012.00799.x
[19] Fiteni I(2002)结构断裂点的稳健估计。经济理论18:349–386·Zbl 1109.62306号 ·doi:10.1017/S0266466602182065
[20] Frick K,Munk A,Sieling H(2014)多尺度变化点推断。J R Stat Soc Ser B(即将发布)
[21] Fryzlewicz P(2012)用于多变化点检测的野生二进制分割。伦敦政治经济学院(技术报告)·Zbl 1302.62075号
[22] Fryzlewicz P,Subba Rao S(2014),自回归条件异方差过程的多变化点检测。J R Stat Soc系列B(即将出现)
[23] Gombay E,HuškováM(1998)基于秩的变化点估计。J Stat Plan推断67:137–154·Zbl 0932.62038号 ·doi:10.1016/S0378-3758(97)00099-2
[24] Harchaoui Z,Levy-Leduc C(2010)《带总变差惩罚的多变点估计》。美国统计协会杂志105:1480–1493·Zbl 1388.62211号 ·doi:10.1198/jasa.2010.tm09181
[25] Hlávka Z,HuškováM,Kirch C,Meintanis S(2012)基于傅里叶方法的自回归模型误差分布的监测变化。测试21:605–634·Zbl 1284.62557号 ·doi:10.1007/s11749-011-0265-z
[26] Hlávka Z,HuškováM,Kirch C,Meintanis S(2014)自回归模型中序列变化点分析的Bootstrap程序。通用统计模拟计算(接受)
[27] HuškováM(1997)秩统计量的极限定理。统计概率Lett 32:45–55·Zbl 0933.62039号 ·doi:10.1016/S0167-7152(96)00055-7
[28] HuškováM(2004)变点分析中的置换原理和自举法。收录:《渐近方法随机性》,菲尔德研究所通信,第44卷,第273-291页·Zbl 1067.62044号
[29] HuškováM(2013)稳健变化点分析。摘自:Becker C、Fried R、Kuhnt S(编辑)鲁棒性和复杂数据结构:纪念Ursula Gather的节日。柏林施普林格,第171-190页
[30] HuškováM,Kirch C(2008)时间序列变化点的自举置信区间。《时代期刊》29:947–972·Zbl 1194.62063号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9892.2008.00589.x
[31] HuškováM,Kirch C(2010)关于变化点的学生化置信区间的注释。计算统计25:269–289·Zbl 1223.62147号 ·doi:10.1007/s00180-009-0175-7
[32] HuškováM,Kirch C(2012),线性回归的Bootstrapping序贯变点检验。梅特里卡75:673–708·Zbl 1362.62161号 ·doi:10.1007/s00184-011-0347-7
[33] HuškováM,Kirch C,PráskováZ,Steinebach J(2008)关于自回归时间序列变化的检测II:重采样程序。J Stat Plan推断138:1697–1721·Zbl 1131.62079号 ·doi:10.1016/j.jspi.2007.06.029
[34] HuškováM,Marušiaková》M(2012),检测相关观测值变化的M程序。公共统计模拟计算41:1032–1050·Zbl 1347.62071号 ·doi:10.1080/03610918.2012.625790
[35] HuškováM,Meintanis S(2006)基于经验特征函数的变化点分析。梅特里卡63:145–168·Zbl 1141.62317号 ·doi:10.1007/s00184-005-0008-9
[36] HuškováM,Picek J(2005)《检测线性回归变化的Bootstrap》。桑赫亚67:200–226
[37] Kim HJ,Yu B,Feuer EJ(2009)分段线性回归中变化点的选择。中国统计局19:597–609·Zbl 1168.62037号
[38] Kirch C(2007)依赖数据变化分析的块置换原则。J Stat Plan推断137:2453–2474·Zbl 1274.62320号 ·doi:10.1016/j.jspi.2006.09.026
[39] Kirch C(2008)引导顺序切换点测试。序列分析27:330–349·Zbl 1145.62060号 ·doi:10.1080/07474940802241082
[40] Kirch C,Steinebach J(2006)强不变性下随机过程变化分析的置换原理。计算机应用数学杂志186:64–88·Zbl 1074.62030号 ·doi:10.1016/j.cam.2005.03.065
[41] Kirch C,Muhsal B(2011)多结构断裂和隐马尔可夫模型的变点方法(预印本)
[42] Lavielle M,Teyssiere G(2006)多元时间序列中多个变化点的检测。数学基础杂志46:287–306·Zbl 1138.62051号 ·doi:10.1007/s10986-006-0028-9
[43] Lavielle M,Teyssiere G(2007)资产价格波动中多个变化点的自适应检测。收录:Teyssiere G,Kirman AP(编辑)《经济学中的长期记忆》。海德堡施普林格,第129-156页·Zbl 1181.91348号
[44] Lee C-B(1995)估计独立正态随机变量序列中的变化点数量。统计概率快报25:241–248·Zbl 0839.62015号 ·doi:10.1016/0167-7152(94)00227-Y
[45] Lu Q,Lund R,Lee TCM(2010)气候分割问题的MDL方法。应用统计年鉴4:299–319·Zbl 1189.62180号 ·doi:10.1214/09-AOAS289
[46] Neumeyer N,Van Keilegom I(2009)非参数回归中误差分布的变化点测试。扫描J统计36:518–541·Zbl 1195.62054号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9469.2009.00639.x
[47] Pan J,Chen J(2006)修正信息准则在多变点问题中的应用。《多变量分析杂志》97:2221–2241·Zbl 1101.62050号 ·doi:10.1016/j.jmva.2006.05.009
[48] PráškováZ,Chocola O(2014)《弱依赖性下检测变化的M程序》。J统计计划推断(待发布)。http://dx.doi.org/10.1016/j.jspi.2014.01.006 ·Zbl 1285.62022号
[49] PreußP、Puchstein R、Dette H(2013)《多元时间序列中多重结构突变的检测》。arXiv公司:1309.1309
[50] Sen PK(1978)重温秩统计的不变性原则。Sankhya Ser A桑赫亚·塞尔阿40:215–236·Zbl 0439.62006号
[51] Vostrikova L(1981)检测多维随机过程中的“无序”。Sov数学博士24:55–59·Zbl 0487.62072号
[52] Yao Y-C(1988)通过Schwarz准则估计变化点的数量。统计概率快报6:181–189·兹比尔0642.62016 ·doi:10.1016/0167-7152(88)90118-6
[53] Yao Y-C(1990)关于一类非参数检验的渐近行为。统计概率快报9:173-177·Zbl 0686.62030号 ·doi:10.1016/0167-7152(92)90013-U
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。