Arma Gleit Durchschnitt Darstellung

Globale Darstellung autoregressiver Annäherungen Peter Bhlmann 1 Institut für Statistik, Universität von Kalifornien, Evans Hall, Berkeley, CA 94720, USA Online verfügbar 5. April 2000. Wir untersuchen die Eigenschaften einer MA () - Darstellung einer autoregressiven Approximation für eine Stationärer, realwertiger Prozess. 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. Z.-G Chen E. J. Hannan Autokorrelation, Autoregression und autoregressive Annäherung Ann. Stat. Band 11, 1982. p. 1018 Berk, 1974 K. N. Berk Konsequente autoregressive Spektralschätzungen Ann. Stat. Band 2. 1974. pp. 489502 Bhansali, 1989 R. J. Bhansali Schätzung der gleitenden Durchschnittdarstellung eines stationären Prozesses durch autoregressive Modellbefestigung J. Time Series Anal. Band 10. 1989. pp. 215232 Bhansali, 1992 R. J. Bhansali Autoregressive Schätzung der Vorhersage mittlere quadratische Fehler und eine R 2 - Messung: eine Anwendung Neue Richtungen in der Zeitreihenanalyse. D. Brillinger P. Caines J. Geweke. E. Parzen M. Rosenblatt. FRAU. Taqqu. 1992. Springer, New York. S. 924 Teil I Bickel und Bhlmann, 1995 P. J. Bickel. P. Bhlmann Mischende Eigenschaft und funktionale Zentralgrenztheoreme für ein Siebbootstrap in Zeitreihen, Tech. Rep. 440. 1995. Dept. of Statistics, UC Berkeley, Berkeley, CA Brillinger, 1975 D. R. Brillinger Zeitreihe Datenanalyse und Theorie. 1975. 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. Kavalieris Regression, Autoregression Modelle J. Zeitreihe Anal. Band 7. 1986. pp. 2749 Kreiss, 1988 J.-P. Kreiss Asymptotische statistische Schlussfolgerung für eine Klasse von stochastischen Prozessen 1988. Habilitationsschrift, Universitt Hamburg, Hamburg, Deutschland Kromer, 1970 R. E Kromer Asymptotische Eigenschaften des autoregressiven Spektralschätzers, Ph. D. These. 1970. Dept. Statistik, Stanford University, Stanford, CA Lewis und Reinsel, 1985 R. A. Lewis G. C. Reinsel Vorhersage von multivariaten Zeitreihen durch autoregressive Modellbefestigung J. Multivariate Anal. Band 16. 1985. pp. 393411 Ljung, 1978 L. Ljung Konvergenzanalyse parametrischer Identifikationsmethoden IEEE Trans. Automat. Steuerung AC-23. 1978. pp. 770783 Ltkepohl, 1989 H. Ltkepohl Ein Hinweis zur asymptotischen Verteilung der Impulsantwortfunktionen von geschätzten VAR-Modellen mit orthogonalen Resten J. Ökonometrie. Band 42. 1989. pp. 371376 Ltkepohl, 1991 H. Ltkepohl Einführung in die mehrfache Zeitreihenanalyse 1991. Springer, Heidelberg Parzen, 1982 E. Parzen ARMA-Modelle für Zeitreihenanalyse und Prognose J. Prognose. Band 1. 1982. S. 6782 Paparoditis und Streitberg, 1992 E. Paparoditis. B. Streitberg Auftragsidentifikationsstatistiken in stationären autoregressiven gleitenden Durchschnittsmodellen: Vektorautokorrelationen und der Bootstrap J. Zeitreihe Anal. Band 13. 1992. pp. 415434 Ptscher, 1987 B. M. Ptscher-Konvergenz-Ergebnisse für Maximum-Likelihood-Typ-Schätzer in multivariaten ARMA-Modellen J. Multivariate Anal. Band 21. 1987. pp. 2952 Saikonen, 1986 P. Saikonen Asymptotische Eigenschaften einiger vorläufiger Schätzer für autoregressive gleitende durchschnittliche Zeitreihenmodelle J. Zeitreihe Anal. Band 7. 1986. pp. 133155 Silvia und Robinson, 1979 M. T. Silvia E. A. Robinson Entfaltung der geophysikalischen Zeitreihe in der Exploration für Öl und Erdgas 1979. Elsevier, Amsterdam Wiener, 1993 N. Wiener Die Fourier Integral und Bestimmte ihrer Anwendungen 1993. Cambridge Univ. Presse, Cambridge Withers und Withers, 1981 C. S. Withers Zentralgrenze Theoreme für abhängige Variablen I Z. Wahrsch. Verw. Gebiete Band 57. 1981. pp. 509534 Corr: C. S. Withers Zentralgrenztheoreme für abhängige Variablen I Z. Wahrsch. Verw. Gebiete Band 63. 1981. p. 555 Zygmund, 1959 A. Zygmund, Trigonometrische Reihe. Volumen Vol. 1. 1959. Cambridge Univ. Presse, Cambridge 1 Unterstützt von der Schweizerischen Nationalfonds. Copyright 1995 Veröffentlicht von Elsevier B. V. Zitieren von Artikeln () Bewegliche durchschnittliche Darstellung autoregressiver Approximationen Wir untersuchen 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 Komplexe Analyse Impulsantwortfunktion Invertierbar Linearer Prozess MA () Mischen Zeitreihe Übertragungsfunktion Stationärer Prozess Download Volltext in PDF Zitieren von Artikeln (0) Unterstützt von der Schweizerischen Nationalfonds. Copyright 1995 Veröffentlicht von Elsevier B. V. Empfohlene Artikel Zitierte Artikel Cookies werden von dieser Seite benutzt. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite "Cookies". Copyright 2017 Elsevier B. V. oder seine Lizenzgeber oder Mitwirkenden. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V.ARMA Vertretung von Zwei-Faktor-Modellen Viele finanzielle Zeitreihenmodelle werden durch eine strukturelle Darstellung spezifiziert. Nichtsdestotrotz kann das Erkennen ihrer reduzierten ARMA-Form für die Analyse der Impulsantwort, die Filterung, die Vorhersage und für die Zwecke der statistischen Schlussfolgerung nützlich sein. Diese ARMA-Darstellung ist der analytische stationäre Zustand der nicht beobachtbaren Variablen und ist daher ein alternativer Ansatz für Kalman-Filter-basierte Methoden. In dieser Arbeit leiten wir analytisch die gleitenden durchschnittlichen Wurzeln eines Zwei-Faktor-Modells ab. Wir stellen dann eine finanzielle Anwendung zur Verfügung. Genauer gesagt charakterisieren wir die schwache GARCH (2,2) - Darstellung kontinuierlicher zeitstochastischer Volatilitätsmodelle, wenn der Varianzprozess eine lineare Kombination zweier autoregressiver Prozesse ist, wie bei affine, GARCH-Diffusion, CEV, positiver Ornstein-Uhlenbeck, Eigenfunktion und SR-SARV-Prozesse. Beaucoup de models financiers sont spcifis travers des reprsentationsstrukturen. Nanmoins, la connaissance de Formen rduites ARMA peut tre utile pour lanalyse de fonction de rponses, le filtrage, la prvision, und pour les mthodes dinfrence statistique. Cette reprsentation ARMA est la forme analytique de ltat stabile de la variable inobservable et est donc une alternative aux mthodes bases sur le filtre de Kalman. Dans cet Artikel, nous drivons les formulare analytiken des racines moyenne-mobile dun modle deux facteurs. Ensuite, nous Vorschläge une application financire. Plus-Kompetenz, nous caractrisons la reprsentation GARCH (2,2) faible dun modle en temps kontinuierlich und volatilit stochastique quand la abweichung instantane est la combinaison linaire de deux processus auto-rgressifs, comme pour les modles affines, diffusion GARCH, CEV, Ornstein - Uhlenbeck et positifs, fonctions propres, et SR-SARV. 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. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte seien Sie geduldig, da die Dateien groß sein können. ECON217HWARMA - 7. Finden Sie den gleitenden Durchschnitt. ECON217HWARMA 1. Wenn eine Zeitreihe Kovarianz stationär ist, was wissen wir über E (X t) und COV (X t. X tk) für t 1. T und k 0, 1, 2. 2. Ist ein weißes Rauschen Prozess, was wissen wir über E (X t) und COV (X t. X tk) für t 1. T und k 0, 1, 2. 3. Definieren und vergleichen Sie die Autokorrelationsfunktion und die partielle Autokorrelationsfunktion von Eine stationäre Zeitreihe 4. Angenommen, Y t folgt Y t phi Y t-1 epsilon t epsilon t WN (0. sigma 2). ein. Geben Sie die Annahme (s) auf phi, die stationär machen wird. B. Angenommen ist stationär. Finden Sie die Autokorrelationsfunktion und die partielle Autokorrelationsfunktion. 5. Angenommen, Y t folgt Y t epsilon t theta epsilon t-1 epsilon t WN (0, sigma 2). ein. Geben Sie die Annahme an, die stationär ist. B. Finden Sie die Autokorrelationsfunktion von. C. Notieren Sie die partielle Autokorrelationsfunktion von. 6. Betrachten Sie einen Zeitreihenrekord. Diskutieren Sie, wie Sie ein Zeitreihenmodell mit dem Box-Jenkins dreistufigen Ansatz und dem Informationskriteriumansatz konkretisieren würden. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich an, um auf den Rest des Dokuments zuzugreifen. Unformatierte Textvorschau: 7. Finden Sie die gleitende Durchschnittsdarstellung, die Impulsantwort und die Prognose für jeden der folgenden Prozesse: a) (1- L) Y t t. B) (1-L) Y t t C) Y t (1 L) t Und d) Y t (1 L) t. 8. Betrachten wir den autoregressiven Prozeß zweiter Ordnung y t a a 2 y t-2 t, wobei a 2 amplt 1. a. Finden: i. E t-2 y t ii E t-1 y t iii E t y t 2 iv. Cov (y t. y t-1) v. Cov (y t y y-t-2) vi Die Teilautokorrelationen 11 und 22b. Finden Sie die Impulsantwortfunktion. Angesichts y t-2. Trace die Effekte auf einen t Schock auf die Sequenz. C. Bestimmen Sie die Prognosefunktion: E t y t s. Der Prognosefehler) (set ist die Differenz zwischen yts und E tyt s. Ableiten des Korrelogramms der Sequenz Hint: Find E t) (se t. Var) (se t. Und) () (jsese E ttt für j 0 Zu s. 9. Enders, Kapitel 2, Frage 11. Vollständiges Dokument anzeigen Diese Notiz wurde am 09292010 für den Kurs ECON Econometri hochgeladen, der von Professor Fairlie während des Winters 03909 bei UCSC unterrichtet wurde. Klicken Sie hier, um die Dokumentdetails zu bearbeiten