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J-GLOBAL ID：202202229887021948   整理番号：22A1057783

非対称自己回帰モデル:統計的側面とCOVID-19パンデミックの下での金融応用【JST・京大機械翻訳】

Asymmetric autoregressive models: statistical aspects and a financial application under COVID-19 pandemic

著者 (5件)： Liu Yonghui (School of Statistics and Information, Shanghai University of International Business and Economics, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Mao Chaoxuan (School of Statistics and Mathematics, Shanghai Lixin University of Accounting and Finance, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Leiva Victor (School of Industrial Engineering, Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Liu Shuangzhe (Faculty of Science and Technology, University of Canberra, Canberra, Australia) ,  Silva Neto Waldemiro A. (Faculty of Administration, Accounting and Economics, Universidade Federal de Goias, Goiania, Brazil)
資料名： Journal of Applied Statistics  (Journal of Applied Statistics)
巻： 49  号： 5  ページ： 1323-1347  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5929A  ISSN： 0266-4763  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,COVID-19パンデミックの下での財政的応用による動機付け例を提供し,非対称分布に基づく自己回帰(AR)モデリングとその診断を研究した。本研究の目的は,以下の通りである。(i)非対称ARモデルを定式化し,それらの推定と診断;(ii)これらのモデルに対するパラメータ推定器と局所影響技術の性能を評価する。および(iii)AR構造下の非対称分布に従うデータがどのように分析されるべきであるかを示すツールを提供する。期待値最大化アルゴリズムで効率的に対応するARモデルのパラメータを推定するために,スキュー正規分布の確率的表現の利点を取り上げた。診断解析は,4つの摂動方式による局所影響技術を使用することによって実行した。モンテカルロシミュレーションを用いて,対応する推定子の統計的挙動と局所影響技術を評価した。2020年まで更新された財務データによる説明を,本研究で紹介した方法論を用いて分析し,COVID-19パンデミックから非定型ケースを説明することが可能である,有効な応用例として提示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *回帰分析 ,  正規分布 ,  動機づけ ,  *非対称性 ,  *金融 ,  モデリング ,  パラメータ推定 ,  *自己回帰モデル ,  推定量 ,  定式化 ,  摂動 ,  ゆがみ
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  EMアルゴリズム ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 期待値最大化アルゴリズム ,  局所影響 ,  最尤法 ,  モンテカルロシミュレーション ,  非正規性 ,  時系列モデル

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  利益管理  (KA05030A) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非対称 ,  自己回帰モデル ,  統計 ,  COVID-19パンデミック ,  金融 ,  応用