Versteckte periodische autoregressiye-bewegliche durchschnittliche Modelle in Zeitreihen-Daten von GC TIAO, MR GRUPE. Hidden periodische autoregressive-bewegliche durchschnittliche Modelle in Zeitreihen Daten. Department of Statistics, University of Wisconsin, Madison. Federal Reserve Board, Washington, D C. Some Eigenschaften einer Klasse von periodischen Modellen zur Charakterisierung von saisonalen Zeitreihen werden untersucht Die Zusammenhänge zwischen periodischen Modellen und mehreren autoregressiv-gleitenden Durchschnittsmodellen werden entwickelt und verwendet, um Einblick in das Verhalten von periodischen Modellen zu gewinnen. Insbesondere wird gezeigt, wie homogene autoregressive Bewegungen Durchschnittliche Modelle können fälschlicherweise für Serien angegeben werden, in denen periodische Eigenschaften vorhanden sind Konsequenzen einer solchen Fehlplanung bei der Prognose und Diagnoseprüfung werden ebenfalls abgeleitet. Einige Schlüsselwörter Autoregressiv-gleitendes Durchschnittsmodell Prognoseeffizienz Periodisches Modell Saisonmodell Zeitreihe 1 EINFÜHRUNG. Lassen Sie eine Serie Von Beobachtungen in gleichmäßig beabstandeten Zeitintervallen Eine Klasse von Mo Dels, die in den letzten Jahren weit verbreitet verwendet wurde, ist die von autoregressiv-integrierten, gleitenden Durchschnittsmodellen Box Jenkins, 1976, j B lB lB zt 7, M wobei t ein Ortsparameter ist, B der Backshift-Operator ist, so dass Bzt zti, Dv d2 sind nichtnegative ganze Zahlen, f B und 6 B sind Polynome in B von Grad p und q, die keine gemeinsamen Nullen haben, aber mit allen außerhalb des Einheitskreises liegenden Nullen und die an a gleich und unabhängig als N 0 verteilt sind , O Diese Autoren haben ein iteratives Modellaufbauprozess vorgeschlagen, das aus einer vorläufigen Spezifikation von dvd2,8, p, q besteht, hauptsächlich durch das Studium des Musters der Probenautokorrelationsfunktionen der Originalreihe und der verschiedenen entsprechend differenzierten Serien, ii Schätzung der Parameter in F B und 0 B durch die Methode der maximalen Wahrscheinlichkeit und krank diagnostische Überprüfung des angepassten Modells über die Autokorrelationsfunktion der Residuen Im Folgenden wird dieses Modellbauverfahren als Standardanalyse bezeichnet Die Klasse der Modelle in 1-1 hat sich in der Praxis als nützlich erwiesen, implizit in solchen Modellen ist die Annahme, dass die Mittel - und Autokovarianzfunktion der differenzierten Reihe 1 B dl l B8 ilzi homogen oder zeitinvariant ist. Allerdings ist bei der Analyse der Serienausstellung Ein starkes saisonales oder zyklisches Verhalten, ist eine solche Homogenitätsannahme manchmal eindeutig unangemessen. Als Beispiel nutzte McCollister Wilson 1975 ein Modell der Form 1-1 mit d 0, d2 1 und s 24, um stündliche Messungen von Ambient Ozon über einen Zeitraum zu passen Von mehreren Monaten im Los Angeles-Becken Allerdings ist es allgemein bekannt, dass sich die Ozonkonzentration in Los Angeles typischerweise während der Morgenstunden ansammelt, die Gipfel am frühen Nachmittag und in der Nacht fast nach Null verschwinden. So würde man bei D alhousie U niversity erwarten Am 24. Juni 2015. ow von 366 GC TIAO UND MR GRUPE Korrelation zwischen dem Morgen und frühen Nachmittag Ozon Lesungen eines bestimmten Tages zu erheblich stärker als die Korrelation geladen Zwischen der morgendlichen Lesung und dem der vorigen Mitternacht Tiao, Box Hamming, 1975 Tiao, Phadke Box, 1976 Diese Überlegungen verleihen der Angemessenheit des homogenen Modells 1-1 erhebliche Zweifel. In solch einer Situation ist die Verwendung von periodischen Zeitreihenmodellen Monin , 1963, Jones Brelsford, 1967 Pagano, 1978, Cleveland Tiao, 1979, scheint vor allem, wenn er eine Zeitspanne und e die Länge des Zeitraums darstellt, Periodische autoregressiv-gleitende Durchschnittsmodelle. PB 1 ff B f B, 0 B 1 d B e B. Hj ist der Mittelwert von zj Ts und ist eine periodische Folge von normal und unabhängig verteilten Zufallsvariablen mit null Mitteln und Abweichungen var ai TB Tf. Diese Autoren haben auch Verfahren für die Identifizierung und Montage solcher Modelle zu Zeitreihen Daten entwickelt. Seit das Modell in 1-2 beinhaltet im Allgemeinen eine mögliche s fache Erhöhung der Anzahl der Parameter über die in 1-1, muss sorgfältig ausgeübt werden In ihrer Anwendung Zuerst muss die Wirksamkeit von 1-2 festgestellt werden. Dies hat uns in diesem Papier die folgenden beiden Fragen in Betracht gezogen Angenommen, dass die Daten wirklich aus dem periodischen Modell in 1 2 erzeugt werden, was wäre die Konsequenzen der Standardanalyse Speziell, Würden die Standardverfahren den Benutzer auf die periodische Natur der Daten hinweisen oder würde es zu einem missartigen homogenen Modell des Formulars führen 1 1 Zweitens, wenn das letztere geschieht, was ist der Verlust in der Prognoseeffizienz, wenn das falsche Modell verwendet wird 2 PERIODIC UND VEKTOR AUTOREGRESSIV-BEWEGLICHE DURCHSCHNITTLICHE MODELLE. Während die Form des Modells 1-2 eindeutig zeigt, dass die autoregressiven, B und gleitenden Durchschnittdli B, Strukturen der Beobachtungen zi Ts mit j variieren, um die genaue Natur dieser Polynome zu studieren Wird nützlich sein, um eine andere Repräsentation zu betrachten. Nach Gladyshev 1961 können wir die Menge der s Beobachtungen z1 Ta, zB Ts in einer gegebenen Periode T als eine einzelne Vektorbeobachtung betrachten, die durch die Periode Writin indiziert ist G T iViT 3 ST Zl T za Ts 2 1 Wir definieren eine periodische Mittel - und Kovarianz-stationäre Reihe als eine, für die die zugehörige Vektorserie stationär ist. Aus dieser Definition stellen wir zunächst fest, dass auch die auto - und cross - Kovarianz-Struktur von zi Ta, let. Y s E ZJ TB-H zi v iT tu-H t, 2 3 so tha ty 8 Yi ta wobei v 0 - 1 I 0,1,2 und für die ist andy s, j an Jv befolgen modulo s arithmetik Nun, wenn wir let. T l 0 y J, 2-4 wo xx fts, die Kreuz-Varianz-Matrix von lag I für YT, dann ist es leicht zu sehen, dass bei D alhousie U niversity am 24. Juni, 2015.by W Meiring, P Guttorp, PD Sampson 1997. Wir stellen einen Ansatz zur Schätzung der stündlichen Rasterzellen-Oberflächen-Ozon-Konzentrationen auf der Grundlage von Beobachtungen von Punktüberwachungsstellen im Raum, zum Vergleich mit gridbasierten Ergebnissen aus dem SARMAP photochemischen Luftqualitätsmodell für Eine Region von Nordkalifornien Statistische Schätzung wird durchgeführt ou. Wir stellen einen Ansatz zur Schätzung der stündlichen Gitter-Zell-Oberfläche Ozon-Konzentrationen auf der Grundlage von ob Versionen von Punktüberwachungsstellen im Weltraum, zum Vergleich mit gridbasierten Ergebnissen aus dem SARMAP photochemischen Luftqualitätsmodell für eine Region Nordkalifornien Die statistische Schätzung erfolgt auf einer transformierten Quadratwurzel-Skala, gefolgt von einer Umwandlung in die ursprüngliche Ozon-Skala In Teilen pro Milliarde, Anpassung an Bias und Varianz Wir schätzen eine räumlich veränderliche tägliche Mittelstruktur und eine nicht trennbare Raum-Zeit-Korrelationsstruktur auf der transformierten Skala Die zeitliche Vorverstärkung folgt der Modellierung einer räumlich nichtstationären, diätetisch variierenden räumlichen Korrelationsstruktur Unter Verwendung eines räumlichen Deformationsansatzes Vergleiche der SARMAP-Modellergebnisse mit den geschätzten Gitterzellen-Ozonniveaus werden dargestellt Schlüsselwörter Kriging, Nicht-trennbare Raum-Zeit-Korrelation, Räumliche Skala, Transformation 1 Einleitung Photochemische Luftqualitätsmodelle wurden von Paul L Anderson entwickelt , Mark M Meerschaert - Water Resour Res 1998. Abstract Aktuelle Fortschritte in der Zeit seri Es gibt alternative Modelle für Flussströme, in denen die Innovationen schwere Schwänze haben, so dass einige der Momente nicht existieren. Die Wahrscheinlichkeit großer Schwankungen ist viel größer als bei Standardmodellen. Wir untersuchen einige aktuelle theoretische Entwicklungen. Die jüngsten Fortschritte in der Zeitreihe Analyse liefert alternative Modelle für Flussströme, in denen die Innovationen schwere Schwänze haben, so dass einige der Momente nicht existieren. Die Wahrscheinlichkeit großer Schwankungen ist viel größer als bei Standardmodellen. Wir untersuchen einige aktuelle theoretische Entwicklungen für schwere Schwanzzeitreihenmodelle und veranschaulichen Ihre praktische Anwendung auf Flussflussdaten aus dem Salt River bei Roosevelt, Arizona Wir haben auch einige einfache Diagnosen, die der Praktiker verwenden kann, um zu identifizieren, wann die Methoden dieses Papiers nützlich sein können 1. von Bypaull Anderson, Mark, M Meerschaert - Stat 1997 In dieser Arbeit stellen wir die grundlegende asymptotische Theorie für periodische Bewegungsdurchschnitte von iid zufälligen Variablen mit Regelmäßig variierende Schwänze Die gleitenden durchschnittlichen Koeffizienten können je nach Saison variieren Eine einfache Neuformulierung ergibt die entsprechenden Ergebnisse für die Bewegungsdurchschnitte von Ran. In dieser Arbeit stellen wir die grundlegende asymptotische Theorie für periodische Bewegungsdurchschnitte von iid zufälligen Variablen mit regelmäßig variierenden Schwänzen her Gleitende durchschnittliche Koeffizienten können je nach Jahreszeit variieren Eine einfache Reformierung ergibt die entsprechenden Ergebnisse für die Bewegungsdurchschnitte von Zufallsvektoren Unser Hauptergebnis ist, dass, wenn die zugrundeliegenden Zufallsvariablen endliche Varianz, aber unendlich vierten Moment haben, die Probe au-tocorrelations asymptotisch stabil sind Es ist in diesem Fall wohlbekannt, dass Probenautokorrelationen im klassischen stationären gleitenden Durchschnittsmodell asymptotisch normal sind. Einleitung Regelmäßige Variation wird verwendet, um jene i-se-quenzen von zufälligen Variablen zu charakterisieren, für die eine Version des zentralen Limit-Theorems gilt. Wenn diese zufälligen Variablen vorliegen Unendliche Varianz, die Summe ist asymp-total stabil anstatt asymptotisch normal Stabile Zufallsvariablen haben viele praktische Anwendungen gefunden, die mit der Arbeit von Holts beginnen. Von Marius Ooms, Philip Hans Franses 1998. Basierend auf einfachen Zeitreihen und periodischen Probenautokorrelationen dokumentieren wir diesen monatlichen Fluss Strömungsdatenanzeige langes Gedächtnis, zusätzlich zu ausgeprägter Saisonalität In der Tat scheint es, dass die langen Speichermerkmale mit der Jahreszeit variieren Um diese beiden Eigenschaften gemeinsam zu beschreiben, haben wir. Basiert auf einfachen Zeitreihenplots und periodischen Probenautokorrelationen, dokumentieren wir diesen monatlichen Fluss Strömungsdatenanzeige langes Gedächtnis, zusätzlich zu ausgeprägter Saisonalität In der Tat scheint es, dass die langen Speichermerkmale mit der Jahreszeit variieren Um diese beiden Eigenschaften gemeinsam zu beschreiben, schlagen wir ein saisonales periodisches langes Gedächtnismodell vor und passen es zum bekannten Fraser-Fluss an Daten, die von Statlib an erhalten werden sollen Wir stellen eine statistische Analyse zur Verfügung und liefern Impulsantwortfunktionen, um das zu zeigen Schocks in bestimmten Monaten des Jahres haben eine länger anhaltende Wirkung als die in anderen Monaten Keywords Saisonunterschied, Periodisches Modell, Long Memory, PARFIMA, SPARFIMA 1 Einleitung Es ist bekannt, seit der frühen Arbeit von Hurst auf Nil Daten, die Fluss fließt hartnäckig Schwankungen, die durch langes Gedächtnis charakterisiert werden können Langer Gedächtnis, die meisten Flussströmungsdaten zeigen ausgeprägte Saisonalität, sowohl im Mittelwert als auch in der Varianz. Von Paul L Anderson, Mark M Meerschaert, Aldo V Vecchia - Proceedings of the IEEE Sonderausgabe auf Kryptographie und Sicherheitsprobleme 2004. Periodische ARMA - oder PARMA-Zeitreihen werden verwendet, um periodisch stationäre Zeitreihen zu modellieren In diesem Papier entwickeln wir den Innovationsalgorithmus für periodisch stationäre Prozesse. Wir zeigen dann, wie der Algorithmus verwendet werden kann, um Parameterschätzungen für das PARMA-Modell zu erhalten Schätzungen sind prov. Periodic ARMA oder PARMA, Zeitreihen werden verwendet, um periodisch stationäre Zeitreihen zu modellieren In diesem Papier entwickeln wir die in Novations-Algorithmus für periodisch stationäre Prozesse Wir zeigen dann, wie der Algorithmus verwendet werden kann, um Parameterschätzungen für das PARMA-Modell zu erhalten. Diese Schätzungen sind für PARMA-Prozesse als schwach konsistent, deren zugrunde liegende Rauschsequenz entweder endlich oder unendlich vierten Moment seit vielen Zeitreihen von Die Bereiche der Ökonomie und der Hydrologie zeigen schwere Schwänze, die Ergebnisse in Bezug auf den unendlichen vierten Momentfall sind von besonderem Interesse. Von Paul L Anderson, Mark M Meerschaert - Zeitschrift der Zeitreihenanalyse 2003. Der Innovationsalgorithmus kann verwendet werden, um Parameterschätzungen für zu erhalten Periodisch stationäre Zeitreihenmodelle In diesem Papier berechnen wir die asymptotische Verteilung für diese Schätzungen für den Fall, dass die Innovationen einen endlichen vierten Moment haben. Diese asymptotischen Ergebnisse sind nützlich, um zu bestimmen. Der Innovationsalgorithmus kann verwendet werden, um Parameterschätzungen für periodisch stationäre Zeitreihen zu erhalten Modelle In diesem Papier berechnen wir die asymptotische d Für diese Schätzungen für den Fall, dass die Innovationen einen endlichen vierten Moment haben. Diese asymptotischen Ergebnisse sind nützlich, um festzustellen, welche Modellparameter signifikant sind. In diesem Prozess entwickeln wir auch Asymptotiken für die Yule-Walker-Schätzungen 1. von AI Mcleod 1993. Dieses Papier Diese Diagnoseprüfung wird für die routinemäßige Verwendung bei der Montage von saisonalen ARMA-Modellen empfohlen. Es wird gezeigt, dass diese diagnostische Kontrolle zeigt, dass viele saisonale ökonomische Zeitreihen auch periodische Korrelation aufweisen. Da die Standard-Prognosemethoden auf diesem Konto unzureichend sind, Wird für die routinemäßige Verwendung bei der Verwendung von saisonalen ARMA-Modellen empfohlen. Es wird gezeigt, dass diese diagnostische Kontrolle zeigt, dass viele saisonale ökonomische Zeitreihen auch periodische Korrelation aufweisen. Da die Standard-Prognosemethoden auf diesem Konto unzureichend sind, kann man schließen, dass in vielen Fällen die Prognosen Produziert sind suboptimal Endlich eine Begrenzung der willkürlichen Kombination von Prognosen werden auch veranschaulicht Die Kombination von Prognosen aus einem adäquaten, parsimonischen Modell mit einem unzureichenden Modell hat die Prognosen nicht verbessert, während die Kombination der beiden Prognosen von zwei unzureichenden Modellen eine Verbesserung der Prognoseleistung lieferte. Diese Ergebnisse unterstützen auch die Modellbauphilosophie von Box amp Jenkins - intuitive Befunde von Newbold amp Granger 1974 und Winkler amp Makridakis 1983, dass die offensichtliche willkürliche Kombination von Prognosen aus ähnlichen Modellen zur Prognoseleistung führen wird, wird nicht durch unsere Fallstudie mit Flussflussprognose unterstützt. Kombinierte Prognosen Diagnostische Überprüfung auf periodische Korrelationsvorhersage Saisonzeit Serie Modell Adequacy Parameter Parsimony 1.by Abdelhakim Aknouche, Abdelouahab Bibi 709. Dieses Papier stellt die starke Konsistenz und asymptotische Normalität des quasi-Maximum-Likelihood-Schätzers QMLE für ein GARCH-Verfahren mit periodisch zeitvariablen Parametern dar. Wir geben zunächst eine notwendige und ausreichende c Ondition für die Existenz einer streng periodisch stationären Lösung f. Dieses Papier stellt die starke Konsistenz und asymptotische Normalität des quasi-Maximum-Likelihood-Schätzers QMLE für ein GARCH-Verfahren mit periodisch zeitvariablen Parametern dar. Wir geben zunächst eine notwendige und hinreichende Bedingung für die Existenz Einer streng periodisch stationären Lösung für die periodische GARCH P-GARCH-Gleichung Daraus ergibt sich, dass der Moment einer positiven Ordnung der P-GARCH-Lösung endlich ist, unter der wir die starke Konsistenz und die asymptotische Normalität CAN der QMLE ohne irgendeine Bedingung für die Momente des zugrunde liegenden Prozesses von Philip Hans Franses, Richard Paap 2005. Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Prognose von univariate saisonale Zeitreihen-Daten mit periodischen autoregressiven Modellen. Wir zeigen, wie man Einheits-Wurzeln und deterministische Begriffe bei der Erzeugung berücksichtigen sollte Outofsample Prognosen Wir veranschaulichen die Modelle für verschiedene vierteljährliche britische Verbrauchsreihe Thi. Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Prognose von univaraten saisonalen Zeitreihen-Daten mit periodischen autoregressiven Modellen. Wir zeigen, wie man Einheits-Wurzeln und deterministische Begriffe bei der Erstellung von Outprosample-Prognosen berücksichtigen soll. Wir veranschaulichen die Modelle für verschiedene vierteljährliche britische Verbrauchsreihen Dies ist die erste Version von Juli Ein Kapitel, das für die potenzielle Einbeziehung in die Companion to Economic Forecasting von Michael Clements und David Hendry Oxford Basil. von M Karanasos, AG Paraskevopoulos, S Dafnos. Hidden periodischen autoregressiven - gleitenden durchschnittlichen Modellen in Zeitreihen Daten vorbereitet werden Werke, siehe ua Gladyshev 1961 und Jones und Brelsford 1967 Tiao und Grupe 1980 illustrierten die Fallstricke, um das periodische Verhalten in der Zeitreihenmodellierung zu ignorieren Empirische Beweise, die die Nützlichkeit von PARMA-Modellen unterstützen, wurden von vielen Autoren dokumentiert, siehe zB Vecchia 1985a, 1985b , Salas und Obeysekera 1992, Lund 2006, Tesfaye et al 2006 für Anträge auf st Reamflow-Serie, Bloomfield et al 1994, Lund et al 2006 zu Umweltdaten, Osborn und Smith 1989 zu Wirtschaftsdaten und Gardner und Spooner 1994 für Anwendungen in der Signalverarbeitung. Zeigen Sie abstrakt Ausblenden ABSTRAKT Das Ziel dieser Arbeit ist es, die asymptotischen Eigenschaften der gewichteten kleinsten Quadrate zu untersuchen WLS-Schätzung für kausale und invertierbare periodische autoregressive gleitende durchschnittliche PARMA-Modelle mit unkorrelierten, aber abhängigen Fehlern Unter leichten Annahmen wird gezeigt, dass die WLS-Schätzer von PARMA Modelle sind stark konsistent und asymptotisch normal Es verlängert Theorem 3 1 von Basawa und Lund 2001 auf kleinste Quadrate Schätzung von PARMA-Modellen mit unabhängigen Fehlern Es ist ersichtlich, dass die asymptotische Kovarianzmatrix der WLS-Schätzer, die unter abhängigen Fehlern erhalten werden, sich im Allgemeinen von der mit Unabhängige Fehler Die Auswirkungen können dramatisch sein auf die Standard-Inferenz-Methoden auf der Grundlage von unabhängigen Fehlern, wenn diese abhängig sind Beispiele und Simulation Ergebnisse veranschaulichen die praktische Relevanz unserer Ergebnisse Eine Anwendung auf Finanzdaten ist auch präsentiert. Artikel Nov 2011.Christian Francq Roch Roy Abdessamad Saidi , Für alle nicht negativen Integer k Wenn s 1 ist, ist die Bedingung der periodischen Stationarität gleichbedeutend mit der üblichen Bedingung für homogene Prozesse Tiao und Grupe 33. Abstrakt ausblenden Zusammenfassung ausblenden ABSTRACT Dieses Papier schlägt ein robustes Schätzverfahren für die Parameter des periodischen AR PAR vor Modelle, wenn die Daten additive Ausreißer enthalten Die vorgeschlagene robuste Methodik ist eine Erweiterung der robusten Skala und Kovarianzfunktionen, die in Rousseeuw und Croux 1993 28 gegeben sind, und Ma und Genton 2000 23, um Periodizität aufzunehmen. Diese periodischen robusten Funktionen werden im Yule verwendet Walker-Gleichungen, um robuste Parameterschätzungen zu erhalten Die asymptotischen zentralen Grenztheoreme der Schätzer werden etabliert und ein umfangreiches Monte-Carlo-Experiment wird durchgeführt, um die Leistungsfähigkeit der robusten Methodik für periodische Zeitreihen mit endlichen Stichprobengrößen zu bewerten. Die vierteljährlichen Fraser-Daten wurden als verwendet Ein Beispiel für die Anwendung der vorgeschlagenen robusten Methodik Alle Ergebnisse vor Sie haben hier eine starke Motivation, die Methodik in praktischen Situationen zu nutzen, in denen periodisch korrelierte Zeitreihen additive Ausreißer enthalten. Full-Text Artikel Okt 2010.AJQ Sarnaglia VA Reisen C Lvy-Leduc. Sur le Plan statistique on parle propos de ces modles de priodicit Cache En effet les outils traditionnels d analysieren issus de la thorie des processus ARMA corrlogramme testen de bruit blanc sur les rsidus ne permettent pas de dceler les composantes priodiques d une telle srie Tiao et Grupe 1980 que des unfälle bien localiss. Abstrakt ausblenden Zusammenfassung ausblenden ABSTRAKT Die Analyse der Saisonalität in der Ökonomie und die Entwicklung neuer saisonaler Anpassungsverfahren haben in den letzten zwanzig Jahren neue Richtungen verfolgt. Wir untersuchen diese Frage durch die Arbeit der Banque de France Monetary Statistic and Studies Direktion, um neue zu erstellen Saisonbereinigte SA-Daten Eine kurze Diskussion der akademischen Literatur zeigt die Notwendigkeit, die vorhandene Software mit empirischen Regeln zu ergänzen, die vom Praktiker festgelegt wurden, um alle methodischen Entscheidungen klar zu machen und so jede Mehrdeutigkeit zu vermeiden. Bei der Umsetzung des neuen Produktionsprozesses haben wir Konzentrieren sich auf die Revisionspolitik einiger Schlüsselparameter des gesamten Prozesses, um die nachfolgenden Revisionen bei der Veröffentlichung von SA-Daten zu minimieren. Wir veranschaulichen diese neue Methodik mit SA-Serien in Bezug auf Geldmengenaggregate, einschließlich Darlehen an Unternehmen und Haushalte Detaillierte Analyse der Konsistenz zwischen Strömen und Outst Und ein Betrag SA-Zahlen, ein Thema, das für die monetären Finanzdaten besonders relevant ist. Full-Text Artikel Apr 2008.Sur le Plan statistique auf parle Vorschlag de ces modles de priodicit cache En effet les outils traditionnels d analysieren isso de la thorie des processus ARMA corrlogrammes Tests de bruit blanc sur les rsidus ne Permalent Pas de dceler les composantes priodiques d une telle srie Tiao et Grupe 1980 que des unfälle bien localiss. Abstrakt ausblenden Zusammenfassung ausblenden ABSTRAKT Die Analyse der Saisonalität in der Ökonomie und die Entwicklung neuer saisonaler Anpassungsverfahren haben in den letzten zwanzig Jahren neue Richtungen verfolgt. Wir untersuchen diese Frage durch die Arbeit der Banque de France Monetary Statistic and Studies Direktion, um neue zu erstellen Saisonbereinigte SA-Daten Eine kurze Diskussion der akademischen Literatur zeigt die Notwendigkeit, die vorhandene Software mit empirischen Regeln zu ergänzen, die vom Praktiker festgelegt wurden, um alle methodischen Entscheidungen klar zu machen und so jede Mehrdeutigkeit zu vermeiden. Bei der Umsetzung des neuen Produktionsprozesses haben wir Konzentrieren sich auf die Revisionspolitik einiger Schlüsselparameter des gesamten Prozesses, um die nachfolgenden Revisionen bei der Veröffentlichung von SA-Daten zu minimieren. Wir veranschaulichen diese neue Methodik mit SA-Serien in Bezug auf Geldmengenaggregate, einschließlich Darlehen an Unternehmen und Haushalte Detaillierte Analyse der Konsistenz zwischen Strömen und Outst Und ein Betrag SA-Zahlen, ein Thema, das für die monetären Finanzdaten besonders relevant ist. Full-Text Artikel Jan 2008 Oxford Bulletin of Economics Statistics. However, Filter-Zeitreihen können keine stationären Residuen aufgrund von periodischen Autokorrelationen geben In solchen Fällen kann das resultierende Modell sein Fähig für Serien, in denen periodische Eigenschaften vorhanden sind Tiao und Grupe, 1980 Um die Periodizität in Autokorrelationen zu modellieren, können periodische Modelle vorteilhaft sein. Zeigen Sie abstrakt Ausblenden ABSTRAKT Die Verwendung von statistischen Modellen zur Simulation oder Vorhersage der Wassertemperatur des Wassers wird zu einem zunehmend wichtigen Werkzeug in den Wasserressourcen und zum Wasserbewohnungsmanagement Dieser Artikel gibt einen Überblick über die bestehenden statistischen Wassertemperaturmodelle Es wurden verschiedene Modelle entwickelt und verwendet Zu analysieren Wassertemperatur-Umgebungsvariablen Beziehung Diese sind in zwei Hauptkategorien deterministische und statistische stochastische Modelle gruppiert Im Allgemeinen erfordern deterministische Modelle zahlreiche Eingabedaten wie zB Tiefe, Schattierungsgeschwindigkeit, Windgeschwindigkeit. Daher sind sie für die Analyse unterschiedlicher Aufprallszenarien besser geeignet Anthropogene Effekte zB Vorhandensein von Reservoirs, thermische Verschmutzung und Entwaldung Im Gegensatz zu den deterministischen Modellen ist der Hauptvorteil der statistischen Modelle ihre relative Einfachheit und relative minimale Datenanforderung Parametrische Modelle wie lineare und nichtlineare Regression sind beliebt Hoden, die oft für kürzere Zeitskalen verwendet werden, zB täglich, wöchentlich Ridge Regression bietet einen Vorteil, wenn die unabhängigen Variablen stark korreliert sind Die periodischen Modelle präsentieren Vorteile im Umgang mit Saisonalität, die oft in periodischen Zeitreihen existiert Nicht parametrische Modelle zB k-nächste Nachbarn, künstlich Neuronale Netze eignen sich besser für die Analyse nichtlinearer Beziehungen zwischen Wassertemperatur und Umgebungsvariablen Schließlich werden Vor - und Nachteile bestehender Modelle und Studien diskutiert. Full-Text Artikel Sep 2007. Die dynamischen Eigenschaften des stationären periodischen Zyklusprozesses sind durch Ausdrücke gegeben Die Abweichungen und Kovarianzen von t und t 1 Nach dem Ansatz von Gladysev 1961 und Tiao und Grupe 1980 werden diese aus ihrer autorektirektiven autoristischen Darstellung der Ordnung 1 abgeleitet und mit VAR 1 bezeichnet. Diese jährliche VAR 1 wird durch Substitution des Ausdrucks für. Abstrakt ausblenden Ausblenden ABSTRAKT Dieses Papier diskutiert Identifizierung, Spezifikation, Schätzung und Prognose für eine allgemeine Klasse von periodischen, nicht beobachteten Komponenten Zeitreihenmodelle mit stochastischen Trend-, Saison - und Zykluskomponenten Für exaktes Maximum-Likelihood-Schätzverfahren, Komponentenschätzung und Prognose werden praktische State Space Formulierungen eingeführt Identifizierungsprobleme werden berücksichtigt und eine neuartige periodische Version der stochastischen Zykluskomponente präsentiert In der empirischen Darstellung wird das Modell auf Nachkriegsmonats-US-Arbeitslosigkeitsserien angewendet und wir entdecken einen signifikant periodischen Zyklus. Darüber hinaus wird ein Vergleich zwischen der Periodischen Periode durchgeführt Unbemerkte Komponenten Zeitreihenmodell und eine periodische saisonale autoregressive integrierte gleitende durchschnittliche Modell Darüber hinaus stellen wir eine neue Methode zur Schätzung der letzteren Modell. Full-Text Artikel Dezember 2006.Siem Jan Koopman Marius Ooms Irma Hindrayanto.
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