'n metode vir - outoregressiewe bewegende gemiddelde skatting

Dokumentasie is die onvoorwaardelike gemiddelde van die proses, en x03C8 (L) is 'n rasionele, oneindige-graad lag operateur polinoom, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Let wel: Die konstante eienskap van 'n ARIMA model voorwerp ooreenstem met c. en nie die onvoorwaardelike gemiddelde 956. Deur Wolds ontbinding 1. Vergelyking 5-12 ooreenstem met 'n stilstaande stogastiese proses op voorwaarde dat die koëffisiënte x03C8 Ek is absoluut summable. Dit is die geval wanneer die AR polinoom, x03D5 (L). is stabiel. wat beteken dat al sy wortels lê buite die eenheidsirkel. Daarbenewens het die proses is kousale op voorwaarde dat die MA polinoom is omkeerbaar. wat beteken dat al sy wortels lê buite die eenheidsirkel. Ekonometrie Gereedskap dwing stabiliteit en inverteerbaarheid van ARMA prosesse. Wanneer jy 'n ARMA model spesifiseer met behulp van ARIMA. jy 'n fout as jy koëffisiënte wat nie ooreenstem met 'n stabiele AR polinoom of omkeerbare MA polinoom betree. Net so, skat lê stasionariteit en inverteerbaarheid beperkings tydens beraming. Verwysings 1 Wold, H. 'n studie in die ontleding van tydreekse. Uppsala, Swede: Almqvist amp Wiksell, 1938. Kies jou CountryA metode vir outoregressiewe bewegende gemiddelde skatting Disclaimer: Let asseblief daarop dat abstrakte vir die inhoud gepubliseer voor 1996 geskep deur digitale skandering en kan dus nie presies soortgelyk aan die teks van die oorspronklike gedrukte kwessies. Alle pogings aangewend is om akkuraatheid te verseker, maar die uitgewer sal nie verantwoordelik wees vir enige oorblywende onakkuraathede gehou. As jy enige verdere verduideliking nodig het, kontak ons ​​Customer Services Departement. Online ISSN 1464-3510 - Print ISSN 0006-3444 Kopiereg 2016 Biometrika Trust Oxford Journals Oxford University PressA Metode vir Auto-Regressiewe-bewegende gemiddelde beraming Citations Citations 56 Verwysings 5 ​​quotIn 'n derde stap, die data van die tweede stap is gefiltreer sodat na raming dat dieselfde asimptotiese kovariansiematriks het gee as 'n mens sou kry met die maksimum waarskynlikheid beweer in Hannan en Rissanen (1982), bewys in Zhao-Guo (1985). Uitbreiding van hierdie innovasie-vervanging metode om VARMA modelle is ook deur Hannan en Kavalieris (1984a) en Koreisha en Pukkila (1989) voorgestel, onder die aanname dat die innovasies is 'n m. d.s. Hier, uit te brei ons hierdie resultate deur te wys dat die lineêre regressie-gebaseerde beramers strook onder swak hipoteses oor die innovasies en hoe filter in die derde stap gee beramers wat dieselfde asimptotiese verdeling as hul nie-lineêre eweknieë (maksimum waarskynlikheid as die innovasies is IID het of nie-lineêre kleinste kwadrate as hulle bloot ongekorreleerd). quot Wys abstrakte versteek abstrakte OPSOMMING: program op Wiskunde van Inligtingstegnologie en komplekse stelsels (MITACS), die Kanada Raad vir die Kunste (Killam Fellowship), die CIREQ, die CIRANO, en die Fonds FCAR (Regering Qubec). William Dow Professor van Ekonomie, McGill Universiteit, Centre Inter Universitaire de recherche af Analise van Organisation (CIRANO), en Centre Inter Universitaire de recherche af conomie kwantitatiewe (CIREQ). E-posadres: OPSOMMING In hierdie artikel, ons praktiese metodes vir die modellering van swak VARMA prosesse. In 'n eerste deel, stel ons nuwe geïdentifiseer VARMA vertoë, die diagonale MA vergelyking vorm en die finale MA vergelyking vorm, waar die MA operateur is skuins en skalaar onderskeidelik. Beide van hierdie voorstellings die belangrikste kenmerk dat hulle uitmaak relatief eenvoudige veranderinge van 'n VAR model (in teenstelling met die Echelon verteenwoordiging). In 'n tweede deel, bestudeer ons die probleem van die skatte VARMA modelle deur relatief eenvoudige metodes wat slegs lineêre regressies vereis. Ons oorweeg om 'n veralgemening van die deur Hannan en Rissanen (1982) voorgestel-regressie gebaseer skatting metode. Die asimptotiese eienskappe van die beramer is afgelei onder swak hipoteses oor die innovasies (ongekorreleerd en sterk vermenging) ten einde die klas modelle te verbreed waarop dit toegepas kan word. In 'n derde deel, bied ons 'n aangepaste inligting maatstaf wat in ooreenstemming skattings van die bestellings onder die voorgestelde vertoë gee. Om die belangrikheid van die gebruik van VARMA modelle te studeer meerveranderlike tydreekse ons vergelyk die impuls-reaksie funksies en die buite-monster voorspellings wat deur VARMA en VAR modelle demonstreer. Full-text artikel November 2008 Ekonometrie Journal Jean-Marie Dufour McGill Universiteit Denis Pelletier quot, die beramer is dieselfde as die beramer van die MA (Q) model met behulp van die benadering wat in Durbin (1960), Hannan en Rissanen (1982, 1983 ), Hannan en Kavalieris (1984) en Poskitt (1987). Ten spyte van sy ooreenkoms met ons beramer in sy voorkoms, die beramer wat regresses Y t op N, T1. l N, T2. quot Wys abstrakte versteek abstrakte OPSOMMING: Opsomming Hierdie artikel stel 'n alternatiewe metode om impulsrespons funksies skat sonder instelling van parametriese beperkings. Die impuls response is na raming deur agteruit die reeks van rente op beraamde innovasies wat die residue verkry uit 'n vorige stadium lang motor regressie is. Ons vestig die konsekwentheid en asimptotiese normaliteit van die voorgestelde beramer. Die voorgestelde beramer is nou verwant aan die beramer van Jord (2005 Amerikaanse ekonomiese Review95, 161182). Ons groot monster ontleding, as 'n byproduk, is die asimptotiese ekwivalensie tussen Jordx27s beramer en ons beramer, en bied regverdiging vir die statistiese inferensie metode wat gebruik word in Jord (2005). Full-text artikel Julie 2007 Pao-Li Chang Shinichi Sakata quot (sien Opmerking 2.1). Ons gebruik die deur Hannan en Rissanen (1982) en Hannan en Kavalieris (1984) voorgestel vir die doel van die identifisering van die ARMA bestellings en die skatte van die ARMA parameters drie-stap metode. Sedert die datagenerating proses (DGP) (2.2) behels die parameter moet ons die algoritme verander. quot Wys abstrakte versteek abstrakte OPSOMMING: Die Box-Cox transformasie is gebruik as 'n eenvoudige metode van transformasie-ing afhanklike veranderlike in gewone-lineêre regressie omstandighede vir die verbetering van die Gaussiese-waarskynlikheid fiks en maak die versteuring terme van 'n model redelik ho-moscedastic . Die artikel stel 'n nuwe weergawe van die Box-Cox transformasie en ondersoek hoe dit werk in terme van asimptotiese prestasie en toepassing fokus in die besonder op inferensie op stilstaande meerveranderlike ARMA modelle. Die artikel stel 'n computational skatting prosedure wat die drie-stap Hannan en Rissanen metode strek ten einde die transformasie te akkommodeer en, met die oog op parameter toets, die artikel stel 'n Monte-Carlo Wald toets. Die geallieerde algoritme is toegepas op 'n tweeveranderlike reeks van die Tokio-prysindeks (Topix) en die daggeldkoers. Artikel Januarie 2007 Takahiro Terasaka Yuzo HosoyaEstimation en vooruitskatting in Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde modelle vir Rich Datastelle Gustavo Fruet Dias Universiteit van Aarhus George Kapetanios Universiteit van Londen - Queen Mary College - Departement Ekonomie September 1, 2016 Ons spreek die kwessie van modellering en voorspelling van makro-ekonomiese veranderlikes met behulp van ryk data sets, deur die aanneming van die klas van Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) modelle. Ons oorwin die skatting probleem wat ontstaan ​​met hierdie klas van modelle deur die implementering van 'n iteratiewe metode van kleinste kwadrate (IOLS) beramer. Ons vestig die konsekwentheid en asimptotiese verdeling van die beramer vir sterk en swak VARMA (p, q) modelle. Monte Carlo resultate dui daarop dat IOLS is konsekwent en haalbaar vir groot stelsels, beter as die MLE en ander lineêre regressie gebaseer doeltreffende beramers onder alternatiewe scenario's. Ons empiriese aansoek toon dat VARMA modelle is haalbare alternatiewe wanneer voorspel met baie voorspellers. Ons wys dat VARMA modelle oortref die AR (1), BVAR en faktor modelle, met inagneming van verskillende model dimensies. Aantal bladsye in PDF lêer: 40 Keywords: Varma, swak Varma, swak ARMA, voorspelling, groot datastelle, Iteratiewe gewone kleinste kwadrate (IOLS) beramer, Asymptotische inkrimping kartering JEL Klassifikasie: C13, C32, C53, C63, E0 Datum gepos: 23 Desember 2015 Laaste hersiene: 2 September, 2016 Voorgestelde Citation Fruet Dias, Gustavo en Kapetanios, George, beraming en vooruitskatting in Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde modelle vir Rich Datastelle (September 1, 2016). Beskikbaar by SSRN: ssrn / abstract2707176 Kontak InformationMaximum waarskynlikheid kleinstekwadrate identifikasiemetode vir aktiewe geraas beheer stelsels met outoregressiewe bewegende gemiddelde geraas Mohammed Saeed Aslam Pakistan Instituut vir Ingenieurswese en Toegepaste Wetenskappe, Islamabad, Pakistan Ontvang 8 Junie 2014. Hersien 8 November 2015. Aanvaarde 27 Januarie 2016 beskikbaar aanlyn 19 Maart 2016. Abstract Maksimum waarskynlikheid metodes is belangrik vir parameter beraming en stelsel modellering. Hierdie vraestel is afgelei n maksimum waarskynlikheid beginsel gebaseer kleinstekwadrate identifikasie algoritme vir aanlyn sekondêre modellering pad in voer vorentoe aktiewe geraas beheer stelsels met outoregressiewe bewegende gemiddelde geraas. Hierdie afleiding bewys dat die vermindering van die koste funksie van kleinste kwadrate is gelykstaande aan die maksimum van waarskynlikheid funksie. Voorgestelde metode vereis tuning van slegs een parameter in vergelyking met ander erkende metodes. Simulasie toetse toon dat die voorgestelde algoritme het 'n beter skatting akkuraatheid en vermoë geluidsreductie as die huidige state-of-the-art metodes in die teenwoordigheid en afwesigheid van versteuring op die fout mikrofoon. Sleutelwoorde FxLMS Active geraas beheer Kleinste kwadrate Online sekondêre pad modellering parameter belasting Maksimum waarskynlikheid Fig. 1. Fig. 2. Fig. 3. Fig. 4. Fig. 5. Fig. 6. Tabel 2. Fig. 7. Fig. 8. Fig. 9. Fig. 10. Fig. 11. Fig. 12. Fig. 13. Fig. 14. Fig. 15. Vitae Mohammed Saeed Aslam ontvang die B. E. graad in elektriese ingenieurswese aan die Universiteit van Ingenieurswese en Tegnologie (UET), Lahore, Pakistan, in 2007 en die Meestersgraad in beheer stelsels ingenieurswese van die Pakistan Instituut vir Ingenieurswese en Toegepaste Wetenskappe (PIEAS), Islamabad, Pakistan, in 2009. Sy navorsingsbelangstellings is op die gebied van digitale seinverwerking, filter ontwerp teorie, adaptive algoritmes, identifikasie-stelsel, en aktiewe geraas beheer. Die materiaal in hierdie vraestel is nie aangebied op enige konferensie. Hierdie vraestel is aanbeveel vir publikasie in hersiene vorm deur mederedakteur Antonio Vicino onder leiding van Redakteur Torsten Sderstrm. 2016 Elsevier Ltd Alle regte voorbehou. Met verwysing na artikels ()