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丹尼尔·麦卡锡;谢恩·詹森（Shane T.Jensen）。

时间序列数据的加权密度。 （英语） Zbl 1359.62393号

附录申请。斯达。 10，第1号，305-334（2016）.
摘要：虽然时间序列预测是一个重要的、积极研究的问题，但时间序列模型的预测准确性因非平稳性而变得复杂。我们开发了一种快速有效的方法来考虑所选时间序列模型参数的非平稳性。在我们的加权密度（PWD）方法中，相对于最近的观测，过去的观测值在似然函数中被向下加权，同时仍让从业者控制数据模型的选择。滚动窗口估计是学术金融界最流行的非平稳技术之一，是PWD方法的一个特例。与流行的状态空间方法相比，我们的PWD框架是一个更简单的替代方案，这些方法明确地建模了底层状态向量的演化。与平稳模型和其他非平稳方法相比，我们证明了PWD方法在预测性能方面的优势。在30个行业投资组合的财务应用中，我们的PWD方法具有显著有利的预测性能，并得出了一些关于系数随时间演变和市场因素重要性的实质性结论。

引用于2文件

MSC公司：

62M20型 随机过程推断和预测
62M10个 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

关键词：

时间序列分析;功率优先;预测;金融

软件：

数据链路管理;贝叶斯DA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.McCarthy}和\textit{S.T.Jensen}，Ann.Appl。《法律总汇》第10卷第1期，第305-334页（2016年；兹bl 1359.62393）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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