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阿卜杜勒哈基姆·阿努什

混合自回归的递归在线EM估计。 （英语） Zbl 1349.62389号

J.统计计算。模拟 83，第2期，370-383（2013）.
摘要：本文提出了一种递归期望最大化（REM）算法，用于估计具有独立且同分布的状态转移过程的混合自回归（MAR）。该方法采用递归预测误差型方案，适用于长时间序列和实时可用数据。基于对MAR模型的期望最大化（EM）方程稍作修改的系统，REM算法在每次迭代中包括两个步骤：期望步骤，其中使用以前的递归估计从新数据估计当前未观测的状态转变，以及最小化步骤，其中MAR参数估计值按照最小化方向递归更新。给出了REM算法的实现细节，并通过仿真实验展示了其有限样本性能。特别是，EM和REM提供了大致相似的估计，尤其是对于中长时间序列。

引用于1文件

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M20型 随机过程推断和预测

关键词：

混合自回归；递归预测误差法；递归加权最小二乘；EM算法；递归EM算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Aknouche}，J.统计计算。模拟83，No.2，370--383（2013；Zbl 1349.62389）
全文： 内政部

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