Binomial AR(1) processes with innovational outliers
Binomial AR(1) processes with innovational outliers
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具有创新异常值的二项式 AR(1) 过程
DOI：
10.1080/03610926.2019.1635704
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发表时间：
2019-07
影响因子：
0.8
通讯作者：
Zhu Fukang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen Huaping;Li Qi;Zhu Fukang
摘要二项整数值AR过程的建模已得到了广泛的研究，但对于有界整数值时间序列的建模研究进展甚微。本文首先回顾了二项整值AR（1）过程的一些基本性质，然后引入了具有两类新息异常值的二项整值AR（1）过程。本文重点研究了模型参数的联合条件最小二乘（CLS）和联合条件最大似然（CML）估计以及离群点出现概率。它们的大样本特性说明了模拟研究。人工和真实的数据的例子被用来证明所提出的模型的良好性能。
Abstract Binomial integer-valued AR processes have been well studied in the literature, but there is little progress in modeling bounded integer-valued time series with outliers. In this paper, we first review some basic properties of the binomial integer-valued AR(1) process and then we introduce binomial integer-valued AR(1) processes with two classes of innovational outliers. We focus on the joint conditional least squares (CLS) and the joint conditional maximum likelihood (CML) estimates of models’ parameters and the probability of occurrence of the outlier. Their large-sample properties are illustrated by simulation studies. Artificial and real data examples are used to demonstrate good performances of the proposed models.
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影响因子：
3.4
作者：
TSAY, RS
通讯作者：
TSAY, RS
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1972.tb00912.x
发表时间：
1972-07
期刊：
Journal of the royal statistical society series b-methodological
影响因子：
--
作者：
J. Peter But-Man;M. Otto;Nash J. Monsour
通讯作者：
J. Peter But-Man;M. Otto;Nash J. Monsour
影响因子：
0.9
作者：
Fokianos, Konstantinos;Fried, Roland
通讯作者：
Fried, Roland
泊松自回归的局部影响分析及其在股票交易数据中的应用
影响因子：
1.5
作者：
Zhu, Fukang;Liu, Shuangzhe;Shi, Lei
通讯作者：
Shi, Lei
DOI：
10.5351/ckss.2010.17.1.027
发表时间：
2010-01
影响因子：
0.4
作者：
H. Kim;Yousung Park
通讯作者：
H. Kim;Yousung Park