کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
8051825 1519376 2018 35 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimation of parameters in the self-exciting threshold autoregressive processes for nonlinear time series of counts
ترجمه فارسی عنوان
برآورد پارامترها در فرایندهای خودکارآموزش آستانه خودآموز برای سری زمانی غیر خطی شمارش
ترجمه چکیده
برای توصیف ویژگیهای سری زمانی از شمار، مانند پراکندگی بیش از حد، عدم تقارن و تغییر ساختاری، این مقاله طبقه ای از فرایندهای اتخاذ آستانه خودآرامشانه ای با ارزش عاملی است که به درستی پاسخ های انعطاف پذیر نامتقارن و غیرخطی را بدون در نظر گرفتن توزیع برای اشتباهات روشهای احتمال تجربی برای ایجاد فواصل اطمینان برای پارامترهای مورد نظر پیشنهاد شده است. حداکثر برآوردگرهای احتمال تجربی، و نیز خواص آستانه آنها، برای هر دو مورد که متغیر آستانه شناخته شده است یا نه، به دست می آید. یک روش برای آزمایش غیرخطی داده ها ارائه شده است. به عنوان مثال، ما یک مطالعه شبیه سازی و تجزیه و تحلیل تجربی از مجموعه داده های جنایی پیتزبرگ را انجام می دهیم.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مکانیک محاسباتی
چکیده انگلیسی
To better describe the characteristics of time series of counts such as over-dispersion, asymmetry and structural change, this paper considers a class of integer-valued self-exciting threshold autoregressive processes that properly capture flexible asymmetric and nonlinear responses without assuming the distributions for the errors. Empirical likelihood methods are proposed for constructing confidence intervals for the parameters of interest. Maximum empirical likelihood estimators, as well as their asymptotic properties, are obtained for both the cases that the threshold variable is known or not. A method to test the nonlinearity of the data is provided. As an illustration, we conduct a simulation study and empirical analysis of Pittsburgh crime data sets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematical Modelling - Volume 57, May 2018, Pages 226-247
نویسندگان
, , ,