Statistical analysis of large dimensional long-memory time series and its applications

大维长记忆时间序列统计分析及其应用

• 批准号: 15K17038
• 负责人: Narukawa Masaki
• 金额: $ 1.83万
• 依托单位: Okayama University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2015
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2015-04-01 至 2019-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-15K17038/
• 关键词: 長期記憶; 高次元時系列; セミパラメトリック法; 因子モデル; Taper; セミパラメトリック推定; 高次元データ; 多変量時系列; 周期性

项目成果

効率的Taperを用いた多変量局所Whittle法について

使用高效 Taper 的多元局部 Whittle 方法

• 发表时间: 2016
• 作者: Narukawa;M.;生川雅紀
• 通讯作者: 生川雅紀

Efficient tapered semiparametric estimation of multivariate fractional time series

多元分数时间序列的高效锥形半参数估计

• 发表时间: 2018
• 期刊: 岡山大学経済学会Discussion Paper
• 作者: Narukawa;M
• 通讯作者: M

Semiparametric Whittle estimation of a cyclical long-memory time series based on GEXP models

基于GEXP模型的循环长记忆时间序列的半参数Whittle估计

• 发表时间: 2015
• 作者: Narukawa;M.;生川雅紀;生川雅紀
• 通讯作者: 生川雅紀

Efficient tapered semiparametric estimation of multivariate fractional processes

多元分数过程的高效锥形半参数估计

• 发表时间: 2018
• 作者: Narukawa;M.
• 通讯作者: M.

Semiparametric Whittle estimation of a cyclical long-memory time series based on generalised exponential models

基于广义指数模型的循环长记忆时间序列的半参数Whittle估计

• DOI: 10.1080/10485252.2016.1163350
• 发表时间: 2016
• 期刊: Journal of Nonparametric Statistics
• 影响因子: 1.2
• 作者: Narukawa;M.
• 通讯作者: M.