Parametric and Seminonparametric Analysis of Nonlinear Time Series
Parametric and Seminonparametric Analysis of Nonlinear Time Series
复制标题
非线性时间序列的参数和半非参数分析
DOI：
10.1007/978-1-4612-2952-0_32
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发表时间：
1992
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Bruce Mizrach
中科院分区：
文献类型：
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作者：
S. Mittnik;Bruce Mizrach
在许多应用中，非线性过程的函数形式既不可能是已知的，也不可能方便地适合于常用的参数框架，例如双线性模型（格兰杰和安德森，1978），阈值自回归（Tong，1983），指数自回归（Ozaki，1981），随机系数自回归（Tsay，1987），或非线性模型（Engle，1982）。在这种情况下，似乎更合适的工作与适当的近似的基本过程。
In many applications the functional form of a nonlinear process is neither likely to be known nor fit conveniently into commonly used parametric frameworks, such as bilinear models (Granger and Andersen, 1978), threshold autoregressions (Tong, 1983), exponential autoregressions (Ozaki, 1981), random-coefficient autoregressions (Tsay, 1987), or ARCH models (Engle, 1982). In this case it seems to be more appropriate to work with suitable approximations of the underlying process.
影响因子：
6.1
作者：
GALLANT, AR;NYCHKA, DW
通讯作者：
NYCHKA, DW