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将多元时间序列分解为振荡分量。 (英语) 兹比尔1418.62340

摘要:许多时间序列被认为是几个振荡分量的叠加。我们提出了一种将一元时间序列分解为振荡分量并估计其相位的方法[T.松田F.科马基,神经计算。29,第2期,332–367页(2017年;Zbl 1418.62339号)]. 在本研究中,我们将该方法推广到多元时间序列。我们假设给定的多元时间序列下面有几个振荡器,每个变量对应于振荡器投影的叠加。因此,振荡器通过振幅和相位调制叠加在每个变量上。基于这一思想,我们发展了高斯线性状态空间模型,并使用它们来分解给定的多元时间序列。模型参数使用经验贝叶斯方法从数据中估计,振荡器数量使用Akaike信息准则确定。因此,该方法以数据驱动的方式提取潜在振荡器,并能够研究给定多元变量的相位动力学时间序列。数值结果表明了该方法的有效性。从月平均南北太阳黑子数数据来看,该方法揭示了一个有趣的相位关系。

MSC公司:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62H25个 因子分析和主成分;对应分析
第62页,第35页 统计学在物理学中的应用
85A25型 天文学和天体物理学中的辐射传输

软件:

ARfit公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

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