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J-GLOBAL ID：202202263498338261   整理番号：22A0803377

長時間記憶過程の変位スペクトル解析【JST・京大機械翻訳】

Quantile spectral analysis of long-memory processes

著者 (2件)： Lim Yaeji (Department of Applied Statistics, Chung-Ang University, Seoul, Korea) ,  Oh Hee-Seok (Department of Statistics, Seoul National University, Seoul, Korea)
資料名： Empirical Economics  (Empirical Economics)
巻： 62  号： 3  ページ： 1245-1266  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4313A  ISSN： 0377-7332  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,長期メモリプロセスのロバストスペクトル解析の問題を検討した。非Gauss分布構造に対してLaplaceと分位の周期図を用いる可能性を調べた。調和回帰手順における最小絶対偏差によって導出されたLaplace周期図は,重尾雑音と非線形歪を扱う際にその優位性を示す。本研究では,長記憶過程に対するLaplace周期図の漸近分布を論じた。また,分位周期図の漸近分布を導いた。数値実験を通して,Laplace周期図のロバスト性と,非Gauss分布の下での長記憶過程のスペクトル解析のための隠れ周波数の検出における分位数周期図の有用性を実証した。さらに,長メモリプロセスの下でのロバスト周期図の応用として,対数周期図回帰アプローチに基づく長メモリパラメータ推定を議論した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  雑音 ,  正規分布 ,  確率分布 ,  非直線歪 ,  *変位 ,  *スペクトル解析 ,  パラメータ推定 ,  対数 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 数値実験 ,  漸近分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Laplaceペリオドグラム ,  対数周期図回帰 ,  長記憶プロセス ,  分位周期図

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 過程 ,  変位 ,  スペクトル解析