Multivariate Gleit Durchschnitt Darstellung

Titre du document Dokumententitel Forward Moving Average Representation in Multivariate MA (1) Prozesse Auteur (s) Autor (en) Mitgliedschaft (en) du ou des auteurs Autor (en) Zugehörigkeit (en) (1) Institut für Statistik, Fakultät für Grundlagen Wissenschaften, Universität von Mazandaran, Babolsar, IRAN, REPUBLIQUE ISLAMIQUE D (2) Institut für Statistik und OR, Fakultät für Naturwissenschaften, Kuwait-Universität, Safat, KOWEIT Rsum Abstract Vorwärts-gleitende durchschnittliche Koeffizienten unterscheiden sich im Allgemeinen von ihrem entsprechenden rückwärts gleitenden Durchschnitt Koeffizienten in multivariaten stationären Zeitreihen. Es gibt fehlende praktische Methoden, um vorwärtsbewegende durchschnittliche Koeffizienten von den rückwärts zu leiten. In diesem Artikel stellen wir einen neuen praktischen Ansatz für die Erreichung der vorwärtsbewegenden durchschnittlichen Koeffizienten für multivariate gleitende durchschnittliche Prozesse der Ordnung ein. Revue Journal Titel Quelle Quelle 2010, Bd. 39, Nr. 3-5, S. 729-737 9 Seite (n) (Artikel) (14 S.) Langue Sprache Editeur Verlag Taylor amp Francis, Philadelphia, PA, ETATS-UNIS (1976) (Revue) Mots-cls anglais Englisch KeywordsMoving Durchschnittliche Darstellungen für multivariate stationäre Prozesse Für multivariate stationäre Prozesse werden rückwärts und vorwärts gleitende Mittelwerte (MA) repräsentiert. Es wird beobachtet, dass im multivariaten Fall im Gegensatz zum univariaten Fall die Rückwärts - und Vorwärts-MA-Koeffizienten entsprechend im Allgemeinen unterschiedlich sind. Es wird ein Verfahren vorgestellt, um die bekannten Techniken anzunehmen, um die Rückwärts-MA zu erhalten, um die Vorwärts zu erhalten. Copyright 2006 Die Autoren Journal Compilation 2006 Blackwell Publishing Ltd. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie die IDEAS-Hilfeseite. 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April 2000 Wir studieren die Eigenschaften einer MA () - Darstellung einer autoregressiven Approximation für ein stationäres, realwertiges Verfahren. Dabei geben wir eine Erweiterung des Wiener-Theorems in der deterministischen Annäherungseinrichtung. Beim Umgang mit Daten können wir dieses neue Schlüsselergebnis nutzen, um Einblicke in die Struktur von MA () - Darstellungen von eingebauten autoregressiven Modellen zu erhalten, bei denen die Reihenfolge mit der Stichprobengröße zunimmt. Insbesondere geben wir eine einheitliche Grenze für die Schätzung der gleitenden Mittelkoeffizienten über autoregressive Approximation, die über alle ganzen Zahlen einheitlich ist. AR () Causal Complex Analyse Impulsantwortfunktion Invertierbar Linearer Prozess MA () Mischen Zeitreihe Übertragungsfunktion Stationäres Verfahren Referenzen An et al. 1982 H.-Z. Ein. Z.-G Chen E. J. Hannan Autokorrelation, Autoregression und autoregressive Annäherung Ann. Stat. Band 10. 1982. pp. 926936 Corr: H.-Z. Ein. 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Holt, Rinehart und Winston, New York Brockwell und Davis, 1987 P. J. Brockwell. R. A. Davis Zeitreihe: Theorie und Methoden 1987. Springer, New York Bhlmann, 1995 P. Bhlmann Siebbootstrap für Zeitreihen, Tech. Rep. 431. 1995. Dept. of Statistics, UC Berkeley, Berkeley, CA Deistler und Hannan, 1988 M. Deistler. E. J. Hannan Die statistische Theorie der linearen Systeme 1988. Wiley, New York Doukhan, 1994 P. Doukhan Mischen Eigenschaften und Beispiele. Vorlesungsunterlagen in Statistik. Volumen Vol. 85. 1994. Springer, New York Durbin, 1960 J. Durbin Die Anpassung der Zeitreihenmodelle Rev. Internat. Stat. Inst. Band 28. 1960. pp. 233244 Efron, 1979 B. Efron Bootstrap-Methoden: Ein weiterer Blick auf das Jackknife Ann. Stat. Band 7. 1979. pp. 126 Gelfand et al. 1964 I. Gelfand. D. Raikov. G. Shilov Commutative Normed Rings 1964. Chelsea, New York Hannan, 1987 E. J. Hannan Rational Transfer Funktion Näherung Stat. Sci Band 5. 1987. S. 105138 Hannan und Kavalieris, 1986, E. J. Hannan L. 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Web of Science 0174 Google Scholar) stellte fest, dass im Allgemeinen die rückwärts und vorwärts gleitenden durchschnittlichen Koeffizienten, entsprechend für die multivariaten stationären Prozesse, im Gegensatz zu den univariaten Prozessen, sind anders. Dies hat Untersuchungen über Ableitungen von vorwärts gleitenden mittleren Koeffizienten in Bezug auf die rückwärts gleitenden mittleren Koeffizienten stimuliert. In diesem Artikel entwickeln wir ein praktisches Verfahren, wenn der zugrundeliegende Prozess ein multivariater gleitender Durchschnitt (oder univariate periodisch korrelierte) Prozess der endlichen Ordnung ist. Unser Vorgehen basiert auf zwei wichtigen Beobachtungen: Auftragsreduktion (Li, 2005 Li. LM (2005) Faktorisierung der gleitenden mittleren Spektraldichten durch Zustandsraumdarstellungen und Stapeln J. Multivariate Anal. 96. 425 438. CrossRef. Web of Science 0174 Google Scholar) und Analyse erster Ordnung (Mohammadpour und Soltani, 2010 Mohammadpour M. Soltani, AR (2010). Weitergehende durchschnittliche Repräsentation für multivariate MA (1) Prozesse Kommunistische Statistik Theorie Meth. 39. 729 737. Taylor amp Francis Online. Web of Science 0174 Google Scholar). Mathematik Fachgebiet: 60G10. 60G25 Artikel Metriken Loggen Sie sich über Ihre Institution ein Anmelden bei Taylor Francis Online Oder kaufen Sie es Artikel Kauf 24 Stunden Zugang für USD 50.00 Kurtaxe wird nach Bedarf hinzugefügt. Zeitschriften nach Thema anzeigen Informationen für Open Access Hilfe und Info Verbinden Sie mit Taylor Francis Eingetragen in England Wales Nr. 3099067 5 Howick Place London SW1P 1WG Diese Website verwendet Cookies, um sicherzustellen, dass Sie die beste Erfahrung auf unserer Website erhalten