陈华平;李，齐;朱富康 具有创新异常值的二项式AR（1）过程。 （英语） Zbl 07532132号 Commun公司。统计、理论方法 50，编号2，446-472（2021）. 综述：文献中对二项式整数值AR过程进行了很好的研究，但在具有异常值的有界整数值时间序列建模方面进展甚微。本文首先回顾了二项式积分值AR（1）过程的一些基本性质，然后介绍了具有两类创新离群值的二项式整数值AR（l）过程。我们重点研究了模型参数的联合条件最小二乘估计（CLS）和联合条件最大似然估计（CML）以及异常值发生的概率。模拟研究说明了它们的大样本特性。通过仿真和实际数据示例，验证了所提模型的良好性能。 引用于5文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：计数时间序列;二项自回归;离群值;参数估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Chen}等人，Commun。Stat.，理论方法50，No.2，446--472（2021；Zbl 07532132） 全文： 内政部 参考文献： [1] 亚伯拉罕，B。；Chuang，A.，存在异常值时的期望最大化算法和时间序列模型估计，时间序列分析杂志，14，3，221-34（1993）·Zbl 0768.62072号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.1993.tb00140.x [2] 伯里奇，P。；Taylor，A.M.，通过极值理论进行加性异常值检测，时间序列分析杂志，27，5，685-701（2006）·兹比尔1112.62086 ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.2006.00483.x [3] 巴奇，M。；Ispány，M。；巴普，G。；斯科托，M。；Silva，M.E.，《INA（1）模型中的创新异常值》，《统计学中的沟通——理论和方法》，39，18，3343-62（2010）·Zbl 1202.62109号 ·doi:10.1080/03610920903259831 [4] 巴奇，M。；Ispány，M。；巴普，G。；斯科托，M。；Silva，M.E.，《INA（1）模型中的加性异常值》，《统计论文》，第53、4、935-49页（2012年）·Zbl 1254.62091号 ·doi:10.1007/s00362-011-0398-x [5] Chang，我。；Tiao，G.C。；Chen，C.，存在离群值时的时间序列参数估计，技术计量学，30，2，193-204（1988）·doi:10.2307/1270165 [6] A.查尔斯。；Darné，O.，《金融数据中的离群值和GARCH模型》，《经济学快报》，86，3，347-52（2005）·Zbl 1254.91573号 ·doi:10.1016/j.econlet.2004.07.019 [7] 陈，C。；Liu，L.，模型参数和异常值效应的联合估计，《美国统计协会杂志》，88284-97（1993）·Zbl 0775.62229号 ·doi:10.2307/2290724 [8] 陈，C。；Tiao，G.C.，《随机水平位移时间序列模型、ARIMA近似和水平位移检测》，《商业与经济统计杂志》，第8期，第83-97页（1990年）·doi:10.2307/1391755 [9] 崔，Y。；Lund，R.，二项式AR（1）模型中的推断，《统计与概率快报》，801985-90（2010）·Zbl 1202.62114号 ·doi:10.1016/j.spl.2010.09.003 [10] Fox，A.J.，《时间序列中的离群值》，《皇家统计学会杂志》，32，350-63（1972）·Zbl 0249.62089号 ·doi:10.1111/j.2517-6161.1972.tb00912.x [11] Fokianos，K。；Fried，R.，INGARCH过程中的干预，时间序列分析杂志，31，3，210-25（2010）·Zbl 1242.62095号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.2010.00657.x [12] Fokianos，K。；Fried，R.，对数泊松自回归的干预，统计建模：国际期刊，12，4，299-322（2012）·Zbl 07257881号 ·doi:10.1177/1471082X1201200401 [13] Kim，H.Y。；Park，Y.，二项式AR（p）模型中的相干预测，韩国统计学会通讯，17，27-37（2010）·doi:10.5351/CKSS.2010.17.1.027 [14] 李强。；Lian，H。；Zhu，F.，整数值GARCH（1,1）模型的鲁棒闭式估计量，计算统计学和数据分析，101209-25（2016）·Zbl 1466.62141号 ·doi:10.1016/j.csda.2016.03.006 [15] McKenzie，E.，离散变量时间序列的一些简单模型，美国水资源协会杂志，21,4645-50（1985）·doi:10.1111/j.1752-1688.1985.tb05379.x [16] 蒙哥马利特区，《统计质量控制导论》。（2009），纽约：John Wiley&Sons，纽约·Zbl 1274.62015年 [17] 莫勒，T.A。；Weiß，C.H.等人。；Kim，H.Y。；Sirchenko，A.，《有界支持下计数数据时间序列的零膨胀建模》，《应用概率的方法与计算》，20，2，589-609（2018）·Zbl 1450.62113号 ·doi:10.1007/s11009-017-9577-0 [18] 佩伦，P。；Rodriguez，G.，《在非平稳时间序列中搜索加性异常值》，《时间序列分析杂志》，24，2，193-220（2003）·Zbl 1112.62099号 ·数字对象标识代码：10.1111/1467-9892.00303 [19] Raziq，A.，加性异常值对不对称GARCH模型的影响，巴基斯坦统计杂志，33，63-74（2017） [20] Steutel，F.W。；van Harn，K.，《自复合性和稳定性的离散类比》，《概率年鉴》，第7、5、893-9页（1979年）·Zbl 0418.60020号 ·doi:10.1214/aop/1176994950 [21] Tsay，R.S.，时间序列中的离群值、水平偏移和方差变化，《预测杂志》，7，1，1-20（1988）·doi:10.1002/用于3980070102 [22] Weiß，C.H.，用二项边际监测相关过程，应用统计杂志，36，4，399-414（2009）·Zbl 1473.62398号 ·doi:10.1080/02664760802468803 [23] Weiß，C.H.，二项式AR（1）过程中的跳跃，统计与概率快报，792012-9（2009）·Zbl 1171.62054号 ·doi:10.1016/j.spl.2009.06.010 [24] 魏ß，C.H.，二项式计数时间序列的一类新的自回归模型，统计学中的通信——理论和方法，38，4，447-60（2009）·Zbl 1159.62059号 ·网址：10.1080/03610920802233937 [25] 魏ß，C.H。；Kim，H.Y.，二项式AR（1）过程：矩、累积量和估计，统计学，47，3，494-510（2013）·Zbl 1327.62477号 ·网址：10.1080/02331888.2011.605893 [26] Weiß，C.H.等人。；Kim，H.Y.，二项AR（1）模型的参数估计及其在金融和工业中的应用，统计论文，54，3，563-90（2013）·Zbl 1307.62061号 ·doi:10.1007/s00362-012-0449-y [27] 魏ß，C.H。；Pollett，P.K.，链二项式模型和二项式自回归过程，生物统计学，68，3，815-24（2012）·Zbl 1272.62099号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2011.01716.x [28] 魏ß，C.H。；Testik，M.C.，《关于监测时间相关计数过程的第一阶段分析》，IIE Transactions，47，3，294-306（2015）·doi:10.1080/0740817X.2014.952850 [29] 朱福林。；Liu，S.，对数线性积分值GARCH模型的影响诊断，统计分析进展，99，31-335（2015）·Zbl 1443.62296号 ·doi:10.1007/s10182-014-0242-4 [30] 朱，F。；刘，S。；Shi，L.，Poisson自回归的局部影响分析及其在股票交易数据中的应用，Statistica Neerlandica，70，1，4-25（2016）·Zbl 07776163号 ·doi:10.1111/坦桑尼亚12071 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。