複合Poisson INARとINGARCHモデルを結合した計数時系列モデルのクラス【JST機械翻訳】

Bracher Johannes; Sobolova Barbora

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212982406872 整理番号：22P0338658

複合Poisson INARとINGARCHモデルを結合した計数時系列モデルのクラス【JST機械翻訳】

A class of count time series models uniting compound Poisson INAR and INGARCH models

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年04月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年04月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

INAR(整数値自己回帰)およびINGARCH(整数値GARCH)モデルは,カウント時系列モデリングのために最も一般的に使用されているアプローチの1つであるが,文献のかなり異なるストランドで研究されている。本論文では,多数の複合Poisson INARおよびINGARCHプロセスを統一する新しいクラスの一般化整数値ARMA(GINARMA)モデルを導入した。定常性と幾何学的エルゴード性を含むその確率的特性を研究した。INARCH(p)の拡張をINGARCH(p,q)モデルに並列するINAR(p)モデルの一般化に特に注目した。推論のために,前進アルゴリズムにヒントを得たモーメントベース推定と最尤推定方式を考察した。提案したクラスからのモデルは,確率的流行プロセスとして自然な解釈を持ち,論文全体を通して筆者らの議論を例示するために用いた。事例研究では,確立したモデルと新しく導入したモデルの両方を含むクラスの異なる事例を,ドイツ,バイエルンの麻疹とムンプスの毎週の症例数に適用した。【JST機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

電力工学・電力事業一般 , 放射,大気光学

, ,

前のページに戻る