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J-GLOBAL ID：202202281207838385   整理番号：22A1151435

非対称線形二重自己回帰【JST・京大機械翻訳】

Asymmetric linear double autoregression

著者 (2件)： Tan Songhua (School of Statistics and Management, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai, China) ,  Zhu Qianqian (School of Statistics and Management, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai, China)
資料名： Journal of Time Series Analysis  (Journal of Time Series Analysis)
巻： 43  号： 3  ページ： 371-388  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2071A  ISSN： 0143-9782  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,非対称線形二重自己回帰を提案し,非対称効果で特徴付けられる条件付き平均および条件付きヘテロ分散性を一緒にモデル化した。厳密な定常解の存在のために十分条件を確立した。導入した準最尤推定(QMLE)手順を用いて,Bayes情報基準(BIC)とその修正版をモデル選択のために提案する。揮発性における非対称効果を検出するために,Wald,Lagrange乗数および準尤度比試験統計を提唱し,それらの限界分布をヌルおよび局所代替仮説の下で確立した。さらに,混合ポートマンタウ試験を構築して,適合モデルの妥当性をチェックした。QMLE,BIC,非対称試験,および混合ポートマンタテー試験を含む推論ツールのすべての漸近特性を,データプロセスに関する任意のモーメント条件なしで確立して,それは新しいモデルとその推論ツールを重尾データに適用できる。シミュレーション研究は,提案方法が有限サンプルにおいてよく機能して,S&P500指数への経験的応用が新しいモデルの有用性を説明することを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. 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 ,  データ ,  最尤法 ,  *非対称性 ,  Lagrange乗数法 ,  線形性 ,  揮発性 ,  分散度 ,  平均値 ,  限界 ,  モーメント ,  十分条件 ,  パラメタリゼーション
準シソーラス用語： 尤度比 ,  モデル選択 ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 非対称試験 ,  自己回帰時系列モデル ,  モデル選択 ,  Portmanteau試験 ,  準最大尤度推定 ,  定常解

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  統計学  (AB08000H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非対称 ,  線形 ,  自己回帰