A Vector Autoregressive Moving Average Model for Interval-Valued Time Series Data
A Vector Autoregressive Moving Average Model for Interval-Valued Time Series Data
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区间值时间序列数据的向量自回归移动平均模型
DOI：
10.1108/s0731-905320160000036021
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发表时间：
2016-06
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Xin Yun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ai Han;Yongmiao Hong;Shouyang Wang;Xin Yun
摘要区间值时间序列的建模与预测在统计学和计量经济学中受到越来越多的关注。在同一时间段内，区间值观测比点值观测包含更多的信息。以前的文献主要考虑建模和预测单变量ITS。然而，很少有作品试图模拟ITS的矢量过程。在本文中，我们提出了一个区间值向量自回归移动平均（IVARMA）模型来捕捉ITS向量系统内的交叉依赖动态。提出了一种最小距离估计方法来估计IVARMA模型的参数，并证明了所提出的估计量的相合性、渐近正态性和渐近有效性。一个两阶段的最小距离估计被证明是渐近最有效的一类最小距离估计。仿真研究表明，两阶段估计确实优于其他最小距离估计考虑各种数据生成过程。
Abstract Modelling and forecasting interval-valued time series (ITS) have received increasing attention in statistics and econometrics. An interval-valued observation contains more information than a point-valued observation in the same time period. The previous literature has mainly considered modelling and forecasting a univariate ITS. However, few works attempt to model a vector process of ITS. In this paper, we propose an interval-valued vector autoregressive moving average (IVARMA) model to capture the cross-dependence dynamics within an ITS vector system. A minimum-distance estimation method is developed to estimate the parameters of an IVARMA model, and consistency, asymptotic normality and asymptotic efficiency of the proposed estimator are established. A two-stage minimum-distance estimator is shown to be asymptotically most efficient among the class of minimum-distance estimators. Simulation studies show that the two-stage estimator indeed outperforms other minimum-distance estimators for various data-generating processes considered.
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