کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7378354 | 1480128 | 2016 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improving autocorrelation regression for the Hurst parameter estimation of long-range dependent time series based on golden section search
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
فیزیک ریاضی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This article presents an improved autocorrelation correlation function (ACF) regression method of estimating the Hurst parameter of a time series with long-range dependence (LRD) by using golden section search (GSS). We shall show that the present method is substantially efficient than the conventional ACF regression method of H estimation. Our research uses fractional Gaussian noise as a data case but the method introduced is applicable to time series with LRD in general.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 445, 1 March 2016, Pages 189-199
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 445, 1 March 2016, Pages 189-199
نویسندگان
Ming Li, Peidong Zhang, Jianxing Leng,