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亚历山大·X·卡瓦略。;马丁·坦纳（Martin A.Tanner）。

用广义线性模型的局部混合建模非线性时间序列。 （英语） Zbl 1063.62121号

可以。J.统计。 33，第1期，97-113（2005）.
摘要：作者考虑了一类基于指数族模型回归的局部混合的非线性时间序列模型，其中协变量包括因变量的滞后函数。它们给出了保证正确指定模型的最大似然估计量与平稳和非平稳预测量一致的条件。他们表明，在模型指定错误的情况下，最大似然估计的一致性仍然成立。当预测向量仅包含建模时间序列的变换滞后时，它们还为所提模型提供了概率结果。它们通过蒙特卡罗模拟说明了最大似然估计量和概率特性的一致性。最后，他们使用实际数据展示了一个应用程序。

引用于9文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

关键词：

专家组合
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.X.Carvalho}和\textit{M.A.Tanner}，加拿大。J.Stat.33，No.1，97--113（2005；Zbl 1063.62121）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Al-Osh，一阶积分值自回归（INAR）过程，时间序列分析杂志，第8页，第261页–（1987）·Zbl 0617.62096号
[2] Bierens，高级计量经济学主题-截面和时间序列模型的估计、测试和规范。(1996) ·Zbl 0806.62093号
[3] 卡瓦略，广义线性时间序列的专家混合（2002）
[4] A.Carvalho和G.Skoulakis（2005年）。线性自回归局部混合的遍历性和矩的存在性。《统计与概率快报》即将出版·Zbl 1064.62095号
[5] 卡瓦略，用广义线性模型的专家混合物建模非线性时间序列（2004）
[6] 卡瓦略，自回归时间序列的专家混合：渐近正态性和模型规范，IEEE神经网络汇刊16第39页–（2005）
[7] Chen，有限混合模型中的惩罚最小距离估计，《加拿大统计杂志》第24期第167页–（1996）·Zbl 0858.62019号
[8] 芯片人，贝叶斯树模型，机器学习48页299–（2002）·兹比尔0998.68072
[9] Francq，多元Markov开关ARMA模型的平稳性，《计量经济学杂志》102 pp 339–（2001）·Zbl 0998.62076号
[10] Ghahramani，混合因子分析仪的EM算法（1996）
[11] Gutta，性别、种族血统和人脸姿势分类专家混合，IEEE神经网络汇刊11第948页–（2000）
[12] 汉密尔顿，时间序列分析。(1994) ·Zbl 0831.62061号
[13] Hayashi，《计量经济学》。(2000)
[14] 韦尔塔，时间序列模型的混合，《计算与图形统计杂志》，第10页，82–（2001）
[15] 雅各布斯，本地专家的自适应混合，神经计算3，第79页–（1991）
[16] Jeffries，降雨率概率分布的混合模型，环境计量学12 pp 1–（2001）
[17] 蒋，指数族回归模型的专家层次混合：近似和最大似然估计，《统计年鉴》第27卷第987页–（1999）·Zbl 0957.62032号
[18] Jiang，关于广义线性模型的层次混合专家的近似率，《神经计算》11 pp 1183–（1999）
[19] Jiang，关于混合专家的可识别性，神经网络12 pp 1253–（1999）
[20] 蒋，关于广义线性模型专家层次混合的渐近正态性，IEEE信息理论汇刊46 pp 1005–（2000）·Zbl 1010.62065号
[21] Joe，卷积闭无穷可分类中具有单变量边际的时间序列模型，《应用概率杂志》33页664–（1996）·Zbl 0865.60029号
[22] Johnson，对称Kullback-Leibler距离（2001）
[23] Jordan，《专家和EM算法的层次混合》，《神经计算》6，第181页–（1994年）
[24] Kullback，《信息与充分性》，《数理统计年鉴》22，第79页–（1951）·Zbl 0042.38403号
[25] Kurnik，无创血糖监测系统中信号处理专家混合算法的应用，传感器和执行器B-Chemical 60第19页–（1999）
[26] 赖，随机神经网络在非线性时间序列中的应用，《美国统计协会杂志》96页968–（2002）
[27] L.Lee（1999）。分布相似性的度量。第37届计算语言学协会会议记录，25-32。
[28] Li，基于广义线性模型的时间序列模型：一些进一步的结果，《生物统计学》50 pp 506–（1994）·Zbl 0825.62606号
[29] Liehr，Hidden Markov专家混合物及其在睡眠脑电图记录中的应用，《生物科学理论》118页246–（1999）
[30] Lin，用于分析生物标记物轨迹的潜在类混合模型，不定期观察，《医学统计学》第19卷第1303页–（2000年）
[31] 麦凯，估计隐马尔可夫模型的阶数，《加拿大统计杂志》30页573–（2002）·Zbl 1018.62062号
[32] McCullagh，广义线性模型（1989）·Zbl 0588.62104号 ·doi:10.1007/9781-4899-3242-6
[33] 梅恩，马尔可夫链和随机稳定性。(1993) ·doi:10.1007/978-1-4471-3267-7
[34] Newey，概率和随机等连续性的一致收敛，《计量经济学》59页1161–（1991）·Zbl 0743.60012号
[35] 贝明，混合Logistic回归模型，《农业、生物和环境统计杂志》3 pp 175–（1998）
[36] Rosen，比例风险回归模型的混合物，《医学统计学》96第968页–（1999）
[37] Schwarz，估算模型的维度，《统计年鉴》第6卷第461页–（1978年）·Zbl 0379.62005年
[38] 倾翻，概率主成分分析仪的混合物，神经计算11 pp 443–（1999）
[39] Tong，非线性时间序列分析中的阈值模型。（1983年）·兹伯利0527.62083 ·doi:10.1007/978-14684-7888-4
[40] Weigend，时间序列非线性选通专家：发现机制和避免过度拟合，《国际神经系统杂志》6，第373页–（1995）
[41] 怀特，估计推断和规格分析。(1996) ·Zbl 0860.62100号
[42] 怀特，计量经济学者的渐近理论。(2001)
[43] Wong，关于逻辑混合自回归模型，Biometrika 88 pp 833–（2001）·Zbl 0985.62074号
[44] Wong，部分似然理论，《统计年鉴》，第14页，88–（1986）
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