Estimativa baseada em Rank para modelos de séries temporais de média móvel autorregressiva. Resumo Estabelecemos a normalidade e consistência assintóticas para estimadores baseados em rank de parâmetros de modelo de média móvel auto-regressivos Os estimadores são obtidos minimizando uma função de dispersão residual baseada em rank similar à dada por Estes estimadores podem ter a mesma eficiência assintótica como estimadores de máxima verossimilhança e são robustos. A qualidade das aproximações assintóticas para amostras finitas é estudada através de simulação. Tipo de Documento de Pesquisa Artigo Afiliações Northwestern University. Publication date 1 2008. Compartilhe Content. Free conteúdo. Parcial Livre conteúdo. New content. Open acesso content. Partial Acesso livre content. Subscribed content. Partial conteúdo subscrito. Free trial conteúdo. Browse por Publication. Browse por assunto. Browse por Publisher. Advanced Search. New featured titles. Website 2017 Artigo ingenta direitos autorais permanece com o editor, socie Ty ou autor s como especificado no artigo. Cookie Policy. Ingenta Connect site faz uso de cookies, a fim de manter o controle dos dados que você tenha preenchido Estou feliz com isso Saiba mais. Rank-based estimativa autorregressiva tempo médio móvel Series. We estabelecer normalidade e consistência assintóticas para rank-based estimadores de parâmetros de modelo de média móvel auto-regressiva Os estimadores são obtidos minimizando uma função de dispersão residual baseada em rank semelhante ao dado por LA Jaeckel Ann Math Stat Vol 43 1972 1449- 1458 Esses estimadores podem ter a mesma eficiência assintótica como estimadores de máxima verossimilhança e são robustos. A qualidade das aproximações assintóticas para amostras finitas é estudada através de simulação. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se Você tem o aplicativo adequado para visualizá-lo primeiro Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS Observe que estes f Iles não estão no site IDEAS Por favor, seja paciente como os arquivos podem ser grandes. Como o acesso a este documento é restrito, você pode querer olhar para uma versão diferente em Pesquisa relacionada mais abaixo ou procurar uma versão diferente do it. Article Fornecido por Wiley Blackwell em seu diário Journal of Time Series Analysis. When solicitando uma correção, por favor mencione este item s lidar com RePEc bla jtsera v 29 y 2008 i 1 p 51-73 Veja informações gerais sobre como corrigir material em RePEc. For técnico Perguntas sobre este item, ou para corrigir os seus autores, título, resumo, informações bibliográficas ou de download, entre em contato com a Wiley-Blackwell Digital Licensing ou Christopher F Baum. 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Estabelecemos a normalidade e consistência assintóticas para estimadores baseados em rank de parâmetros de modelo de média móvel autorregressivos Os estimadores são obtidos minimizando uma função de dispersão residual baseada em rank similar à dada por LA Jaeckel Ann Math Stat Vol 43 1972 1449-1458 Esses estimadores podem ter a mesma eficiência assintótica como estimadores de máxima verossimilhança e são robustos A qualidade das aproximações assintóticas para amostras finitas é estudada através de simulação Copyright 2007 The Author Journal compilação 2007 Blackwell Publishing Ltd. Você deseja ler O resto deste artigo. Citações Citações Referências 9.References 39. 13 17, 23, 38, 39, 47 eo aplicativo estatisticamente robusto As abordagens diagnósticas aumentam a robustez através da detecção e rejeição de outliers, seguida de um método clássico de estimação de parâmetros que trata de valores faltantes. O estimador incorpora um modelo auxiliar, que previne a propagação de outliers. Forte consistência e normalidade assintótica do estimador para modelos ARMA que Para determinar o efeito infinitesimal de outliers no estimador, a função de influência é derivada e calculada explicitamente para um modelo AR 1 com outliers adi - cionais. Para obter estimativas para o modelo AR p, Um robusto Durbin-Levinson tipo e um forward-backward algoritmo são propostos Um algoritmo iterativo para obter robusto ARMA p, q parâmetro estimativas também é apresentado O problema de encontrar uma robusta inicialização é abordada, que para ordens pq 2 é uma matéria não-trivial Experimentos numéricos são conduzidos para comparar o sam finito Desempenho do estimador proposto para metodologias robustas existentes para diferentes tipos de outliers, tanto em termos de desempenho médio como de pior caso, medido pela curva de viés máxima. Para ilustrar a aplicabilidade prática do estimador proposto, um exemplo de dados reais de O estimador proposto não se limita a aplicações biomédicas, mas também é útil em qualquer problema do mundo real cujas observações podem ser modeladas como um processo ARMA perturbado por outliers ou ruído impulsivo. Full - To 0 tem a mesma propriedade de limite central, e juntos P2b e P2b implicam. m Tt 0 pode ser a estimativa de equações de convencional E robustos robustos M-e MMestimators debaixo de caudas finas e robustos-pesados estimadores robustos como LAWD e QMWL Ling 2005Ling 2007, R-estimadores Andrews 2008, GMTTM HR 201 0a, e LTTS Hill 2018a. RESUMO Desenvolveremos uma estatística assintótica de qui-quadrado para testar condições de momento E m b0 0, onde mb pode ser fracamente dependente, componentes escalares de m b0 podem ter uma variância infinita, e E mb não precisa existir para qualquer b sob Os testes de pontuação alternativos são uma aplicação natural e, em geral, uma variedade de testes pode ser robusto de cauda pesada pelo nosso método, incluindo ruído branco, GARCH afeta, omitido variáveis, distribuição, forma funcional, causalidade, spillover de volatilidade e over-identification A estatística de teste é derivada de uma versão de amostra cauda-aparada dos momentos avaliados em um bhat plug-in consistente para b0 Dependendo do teste em questão e peso das caudas, bhat pode ser qualquer estimador consistente incluindo sub-raiz-T-convergente e Ou asintóticamente não-Gaussiana, uma vez que bhat pode ser assegurado para não afetar a estatística de teste assintoticamente Nós adaptamos bootstrap, tempo de ocupação p-valor, e métodos determinantes de covariância para a seleção A fração de aparagem em qualquer amostra, e aplicar a nossa estatística para testes de ruído branco, variáveis omitidas e spillover volatilidade Encontra-se obtém empírica nítida tamanho e poder forte, enquanto os testes convencionais exibem distorções de tamanho. Full-texto Artigo Sep 2017.Jonathan B Hill Mike Aguilar. Previamente, critérios de classificação LMP semelhantes foram obtidos em 5, 6 para modelos ARMA Para os mesmos modelos, as estimativas de classificação foram construídas em789. RESUMO Para o processo de uma autorregressão espacial de ordem 1, construímos localmente os mais poderosos critérios de classificação para testar as hipóteses de coeficientes de equação autorregressiva As estatísticas de critérios em hipótese zero estão livres de distribuição e são assintoticamente normais Basing Sobre as estatísticas de critérios de classificação, propusemos um algoritmo para a construção de estimativas pontuais de coeficientes de equação autorregressiva Os métodos projetados para estimativa e teste de hipóteses são resistentes a outliers em observações. Tempo texto maio 2017.VB Goryainov. Note que t7 x e No caso da estimativa de modelo linear, W é a função de peso ideal quando a distribuição de ruído é logística e, para a estimativa R dos parâmetros do modelo GARCH, W é ótima quando ln Z 2 t é logística. RESUMO Consideramos uma técnica baseada em rank para estimar parâmetros do modelo GARCH, alguns dos quais são transformações de escala de parâmetros GARCH convencionais. Os estimadores são obtidos minimizando uma função de dispersão residual baseada em rank similar à dada em LA Jaeckel Estimating Coeficientes de regressão, minimizando a dispersão dos resíduos, Ann Math Statist 43 1972 1449 1458 Eles são úteis para a seleção de ordem GARCH e estimativa preliminar A distribuição de limitação para os estimadores de classificação é dada e usada para mostrar que eles são robustos, podem ter a mesma assintótica Eficiência como estimadores de máxima verossimilhança e são relativamente eficientes em comparação com os estimadores de verossimilhança quase-gaussiana e de Laplace tradicionais O comportamento dos estimadores para amostras finitas é estudado via simulação e usamos a estimativa de classificação para ajustar um modelo GARCH às taxas de câmbio O autor é muito grato ao co-editor Pentti Saikkonen e dois anon Os tratamentos de regressão mostram a análise de ponto de ruptura para dados de cauda fina com outliers sob contaminação por exemplo Rousseeuw 1985, Basset 1991, He et al 1996, Ciek 2005, 2008 a maioria de preocupação M - Estimador, por exemplo, Ciek 2008 e as citações nele contidas e quando o corte, o truncamento ou a ponderação são empregados, apenas os quantiles de dados não cauda são considerados. RESUMO Nós desenvolvemos um estimador de GMM para dados de cauda pesada estacionária cortando uma porção de amostra assintótica de fuga das equações de estimativa Trimming en-sures o estimador é assintoticamente normal, e auto-normalização implica que não precisamos saber a taxa de Convergência O corte de cauda, no entanto, garante que os modelos assimétricos são cobertos sob pressupostos rudimentares sobre os limiares, e implica possivelmente taxas de convergência heterogêneas abaixo de, ou acima de T Além disso, implica superT - a consistência é realizável dependendo do regressor e do erro Espessura da cauda e feedback, com uma taxa equivalente à maior taxa possível entre estimadores de distância mínima não ajustada para modelos lineares com erros de iid e uma taxa mais rápida do que QML para GARCH de cauda grossa. Nestes últimos casos, a taxa ótima é obtida com o peso GMM eficiente , E usando regras simples para escolher o número de equações aparadas. Novo es-timator domina GMM e QML quando estes estimadores não são ou não foram mostrados para ser assintoticamente normal. Artigo completo texto Maio 2018 Teoria Econométrica. Jonathan B Hill Eric Renault.
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