文献

J-GLOBAL ID：201202292431015895   整理番号：12A0574204

離散時間ARMAモデルに連続時間確率微分方程式モデルは対応しているか?

Can We Have Correspondence between Discrete-Time ARMA Process and Continuous-Time ARMA Process?

著者 (1件)： 藤井光昭 (中央大 理工)
資料名： 日本統計学会誌  (Journal of the Japan Statistical Society. Japanese Issue)
巻： 41  号： 2  ページ： 421-444  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： L2452A  ISSN： 0389-5602  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 連続時間パラメータに従って変動している現象が弱定常過程として表現されているとする。これを一定時間間隔(離散時間)で観測する場合を考える。この場合,連続時間パラメータで確率微分方程式モデルに従っている現象を離散時間で測定した系列は離散時間での自己回帰移動平均(ARMA)モデルに従っているのか,また逆に離散時間パラメータの系列が離散時間自己回帰移動平均モデルに従っているときにはそれは連続時間パラメータで確率微分方程式モデルに従う弱定常過程を離散時点で測定したものになっているのか,という問題に関する今までの研究のレビューとHuzii(2006)での結果との関係およびHuzii(2006)で提案されている方法のARMA(3,2)での具体的な考察の新しい結果を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *離散時間系 ,  *ARMAモデル ,  時系列分析 ,  *確率微分方程式 ,  *過程 ,  移動平均法 ,  回帰分析 ,  自己回帰モデル
準シソーラス用語： *自己回帰移動平均過程

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (12件)：

• BROCKWELL, P. J. A note on the embedding of discrete-time ARMA processes. J. Time Ser. Anal. 1995, 16, 451-460
• BROCKWELL, A. E. A class of non-embeddable ARMA processes. J. Time Ser. Anal. 1999, 20, 483-486
• BROCKWELL, P. J. Time Series : Theory and Methods. 1991
• CHAN, K. S. A note on embedding a discrete parameter ARMA model in a continuous parameter ARMA model. J. Time Ser. Anal. 1987, 8, 277-281
• HE, S. W. On embedding a discrete-parameter ARMA model in a continuous-parameter ARMA model. J. Time Ser. Anal. 1989, 10, 315-323

タイトルに関連する用語 (4件)： ARMAモデル ,  連続時間 ,  確率微分方程式 ,  モデル