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罗兰·兰洛克;托马斯·奈布;理查德·格伦尼;塞奥·米歇洛特

Markov开关广义可加模型。 （英语） Zbl 1505.62239号

统计计算。 27，第1期，259-270（2017）.
总结：我们考虑Markov切换回归模型，即时间序列回归分析模型，其中协变量和响应之间的函数关系受不可观测Markov链控制的状态切换影响。基于强大的隐马尔可夫模型机制和回归分析中常用的惩罚B样条方法，我们开发了一个框架，用于非参数估计此类回归模型中协变量影响的函数形式，假设预测器具有加性结构。由此产生的Markov开关广义可加模型类具有极大的灵活性，并包含作为特殊情况的通用参数Markov开关回归模型以及广义可加和广义线性模型。通过仿真验证了所建议的最大惩罚似然方法的可行性。我们使用两个实际数据应用程序进一步说明了该方法，建模（i）销售数据如何取决于广告支出，以及（ii）西班牙的能源价格如何取决于欧元/美元汇率。

引用于8文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62G05型 非参数估计
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

P-样条曲线;隐马尔可夫模型;惩罚可能性;时间序列回归

软件：

加迈尔;引导数据库;ConfBands公司;MSwM公司;GAMLSS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Langrock}等人，统计计算。27，第1号，259--270（2017；Zbl 1505.62239）
全文： 内政部 arXiv公司

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