×
马蒂亚斯·基什内尔;乔瓦尼·卢卡·托里西

累计INR时间序列的波动和精确偏差。 （英语） Zbl 07738465号

随机过程应用。 164, 1-32 (2023).
摘要：在本文中，我们研究了非平稳和平稳状态下累积INR时间序列的波动和精确偏差。理论结果基于最新的mod-（φ）收敛理论，如V.Féray公司等。[Mod-\（\Phi\）收敛。正态区和精确偏差。Cham:Springer（2016；Zbl 1387.60003号)]. 我们将研究结果应用于模型参数的近似置信区间的构建以及风险管理背景下的分位数计算。

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62E20型 统计学中的渐近分布理论

关键词：

时间序列;中心极限定理;精确偏差；分支过程

引文：

Zbl 1387.60003号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Kirchner}和\textit{G.L.Torrisi}，随机过程应用。164，1--32（2023；Zbl 07738465）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Ahn，S。；Gyemin，L。；Jongwoo，J.，基于整数值自回归过程的M/D/1型队列分析，Oper。Res.Lett.公司。，27, 235-241 (2000) ·Zbl 0991.90036号
[2] Al-Osh，M。；Alzaid，A.，一阶积分值自回归inar（1）过程，《时间序列分析杂志》。，8, 261-275 (1987) ·Zbl 0617.62096号
[3] Alosh，M.，计数数据广义整值自回归模型中缺失数据的影响，J.Biopharm。统计人员。，19, 1039-1054 (2009)
[4] 安德森，J。；Karlis，D.，《处理INAR（1）模型中的缺失值：综合征监测数据的应用》，《时间序列分析杂志》。，2010年12月31日至19日·Zbl 1224.62044号
[5] 布伦德尔，R。；格里菲斯，R。；Windmeijer，F.，《计数数据模型中的个体效应和动力学》，J.Econom。，108, 113-131 (2002) ·Zbl 1043.62100号
[6] Brockwell，P。；Davis，R.，《时间序列：理论和方法》（1991年），Springer:Springer New York·Zbl 0709.62080号
[7] Cheysson，F。；Lang，G.，从计数数据对hawkes过程的谱估计，Ann.Statist。，50, 1722-1746 (2022) ·Zbl 1489.60082号
[8] 崔，Y。；Lund，R.，《时间序列统计的新视角》，《生物统计学》，96，781-792（2009）·Zbl 1179.62116号
[9] 杜，J。；Li，Y.，整数值自回归INAR\（（p）\）模型，时间序列分析杂志。，12, 129-142 (1991) ·Zbl 0727.62084号
[10] 弗雷，V。；梅利奥特，P。；Nikeghbali，A.，Mod-\（\phi\）收敛。常态区和精确偏差（2016），柏林斯普林格·Zbl 1387.60003号
[11] 费兰德，R。；拉图尔，A。；Oraichi，D.，整值GARCH过程，J.时间序列分析。，27223-942（2006年）·Zbl 1150.62046号
[12] Fokianos，K.，《计数时间序列的一些最新进展》，Stat.Pap。，45, 49-58 (2011) ·Zbl 1291.62164号
[13] Fokianos，K。；Rahbek，A。；Tjotheim，D.，泊松自回归，J.Amer。统计协会，1041430-1439（2009）·Zbl 1205.62130号
[14] 霍克斯，A。；Oakes，D.，自激点过程的聚类表示，J.应用。概率。，11, 3, 493-503 (1974) ·Zbl 0305.60021号
[15] van der Hofstad，R.，《随机图和复杂网络》，第1卷（2017年），剑桥统计和概率数学系列·Zbl 1361.05002号
[16] Ispány，M。；巴普，G。；van Zuijlen，M.，几乎不稳定INA（1）模型的渐近推断，J.Appl。概率。，40, 750-765 (2003) ·Zbl 1042.62080号
[17] Kedem，B。；Fokianos，K.，《时间序列分析回归模型》（2002），纽约威利·Zbl 1011.62089号
[18] Kirchner，M.，Hawkes和INAR过程，随机过程。申请。，1262494-2525（2016）·Zbl 1338.60133号
[19] 兰伯特，D。；Liu，C.，自适应阈值：监测网络计数流，J.Amer。统计师。协会，101，78-88（2006）·Zbl 1118.62388号
[20] Latour，A.，非负整值自回归过程的存在性和随机结构，《时间序列分析》。，4, 439-455 (1998) ·Zbl 1127.62402号
[21] Mc Cabe，B。；Martin，G.，低计数时间序列的贝叶斯预测，国际预测杂志。，21315-330（2005年）
[22] McKenzie，E.，离散变量时间序列的一些简单模型，水资源研究公告。，21, 645-650 (1985)
[23] McKenzie，E.，第16章。离散变量时间序列，（随机过程：建模与仿真。随机过程：模型与仿真，统计手册，第21卷（2003），Elsevier），573-606·Zbl 1064.62560号
[24] Morina，D。；普格，P。；Ríos，J。；维莱拉，A。；Trilla，A.，《季节性疾病引起的入院人数统计模型》，《Stat.Med.》，第30期，第3125-3136页（2011年）
[25] Ogata，Y.，地震发生的统计模型和点过程的残差分析，J.Amer。统计师。协会，83，401，9-27（1988）
[26] Ogata，Y.，地震发生的时空点过程模型，Ann.Inst.Statist。数学。，50, 2, 379-402 (1998) ·Zbl 0947.62061号
[27] Marques da Silva，I.，《对离散值时间序列分析的贡献》（2005），波尔图大学马特马提卡学院（博士论文）
[28] 蒂里戈德，P。；Carstensen，J。；Madsen，H。；K.，A.-N.，倾卸桶降雨量测量的整值自回归模型，环境计量学，10395-411（1999）
[29] 托里西，G。；Leonardi，E.，泊松散粒噪声过程的渐近分析及其应用，随机过程。申请。，144, 229-270 (2022) ·Zbl 1480.60134号
[30] Turkman，K。；斯科托，M。；de Zea Bermudez，P.，《非线性时间序列》（2014），施普林格出版社，海德堡·Zbl 1341.62029号
[31] 维拉里尼，G。；Vecchi，G。；Smith，J.A.，《北大西洋盆地热带风暴数量对气候指数依赖性的建模》，孟买。我们。版本1372681-2705（2010）
[32] Weiss，C.，计数时间序列的组合INAR模型，Statist。普罗巴伯。莱特。，78, 1817-1822 (2008) ·Zbl 1147.62372号
[33] Yu，X。；男爵，M。；Choudary，P.，二项式稀疏过程中的变化点检测及其在流行病学中的应用，序列分析。，32, 350-367 (2013) ·Zbl 1294.62174号
[34] 周，J。；Basawa，I.，分岔自回归过程的最小二乘估计，统计量。普罗巴伯。莱特。，74, 77-88 (2005) ·Zbl 1070.62075号
[35] 朱，R。；Joe，H.，基于二项式细化的马尔可夫过程计数数据时间序列建模，《时间序列分析》。，27, 725-738 (2006) ·Zbl 1111.62085号
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。