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佐藤，Joáo R。;佩德罗·莫雷廷（Pedro A.Morettin）。;Paula R.阿兰特斯。;Edson jun阿玛罗。

基于小波的时变向量自回归建模。 （英语） Zbl 1330.62346号

计算。统计数据分析。 51，第12号，5847-5866（2007）.
摘要：向量自回归（VAR）建模是多元时间序列分析中最流行的方法之一。参数解释简单，可以直观地识别时间序列之间的关系和格兰杰因果关系。然而，VAR建模需要平稳性条件，这在许多实际应用中是无效的。局部平稳或依赖时间的建模似乎是有吸引力的推广，并且已经提出了几种单变量方法。本文基于自回归系数的小波展开，提出了一种时变向量自回归过程的估计方法。推导了估计量的渐近性质，并通过计算机密集仿真进行了说明。我们还介绍了一种使用功能磁共振成像（fMRI）数据集进行大脑连通性识别的应用。

引用于10文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析

关键词：

小波;时变的，时变的;自回归;多元的

软件：

wmtsa公司;bvarsv型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.R.Sato}等人，计算。统计数据分析。51，编号12，5847-5866（2007年；兹bl 1330.62346）
全文： 内政部

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