Auf der asymptotischen Verteilung der verbleibenden Autokovarianzen in VARX-Modellen mit Anwendungen zitieren Sie diesen Artikel als: Duchesne, P. TEST (2005) 14: 449. doi: 10.1007BF02595413 In dieser Arbeit leiten wir die asymptotische Verteilung von Restautokovarianzmatrizen in der Klasse von Vektor autoregressive Modelle mit erklärenden Variablen (VARX). Die asymptotische Verteilung der Restautokorrelationsmatrizen wird ebenfalls erhalten. Neue Teststatistiken werden als Anwendung unseres Hauptergebnisses vorgeschlagen. Teststatistiken bei einzelnen Lags und Portmanteau-Statistiken werden eingeführt und ihre asymptotischen Verteilungen werden etabliert. Der vorgeschlagene Test, Statistiken werden in einer kleinen Simulationsstudie dargestellt. VARX-Modelle Vektor-Zeitreihen-Autokovarianz-Matrizen Diagnostik-Überprüfung AMS-Fachklassifikation Diese Arbeit wurde unterstützt durch Stipendien der NSERC (Kanada), FQRNT (Qubec) und des Instituts de Finance Mathmatique de Montral IFM 2 Referenzen Ansley, CF und Newbold, P. (1979 ). Auf der endlichen Stichprobenverteilung von Restautokorrelationen in autoregressiv bewegten Durchschnittsmodellen. Biometrika 66: 547553. CrossRef Google Scholar Berkes, I. Horvth, L. und Kokoszka, P. (2003). Asymptotik für GARCH quadrierte Restkorrelationen. Ökonometrische Theorie 19: 515540 CrossRef MathSciNet Google Scholar Boutahar, M. und Deniau, C. (1995). Ein Beweis für die asymptotische Normalität für einige VARX-Modelle. Metrika 5: 331339. CrossRef MathSciNet Google Scholar Box, G. E. P. und Pierce, D. A. (1970). Verteilung von Restautokorrelationen in autoregressiv-integrierten gleitenden durchschnittlichen Zeitreihenmodellen. Zeitschrift der American Statistical Association. 65: 15091526. 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Dpartement de mathmatiques et de statistique Universit de Montral Montral (Qubec) Kanada Über diesen ArtikelDistribution of Residual in Autoregressiv-Integrated Moving Average Time Series Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Zitat Von Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Beitrag Antworten mit Zitat Nach oben Nach oben 1) (2n) von Li und Mcleod (1981), wobei (k) die in (1) angegebene Probenkorrelationsmatrix ist. Es wurde gezeigt, dass unter der Bedingung, dass t IID ist (also die Nullhypothese H 0 in (3) gilt, alle Q j (j 1, 2, 3) asymptotisch sind 2 p 2 K. Abstract anzeigen Abstract ausblenden ABSTRAKT: Wir schlagen einen neuen Omnibus-Test für Vektor-Weiß-Rauschen vor, wobei die absoluten absoluten Autokorrelationen und Kreuzkorrelationen der Komponenten-Reihe verwendet werden. Basierend auf der neu etablierten Approximation durch die Linfty-Norm eines normalen Zufallsvektors kann der kritische Wert des Tests durch Bootstrapping aus einer multivariaten Normalverteilung ausgewertet werden. Im Gegensatz zum herkömmlichen Weißgeräusch-Test gilt die neue Methode als gültig für die Prüfung der Abweichung von Nicht-IID-Weißgeräuschen. Wir veranschaulichen die Genauigkeit und die Leistungsfähigkeit des vorgeschlagenen Tests durch Simulation, was auch zeigt, dass der neue Test mehrere häufig verwendete Methoden übertrifft, wie zum Beispiel der Lagrange-Multiplikator-Test und die multivariaten Box-Pierce-Portmanteau-Tests, insbesondere wenn die Dimension der Zeitreihen Ist in Bezug auf die Stichprobengröße hoch. Die numerischen Ergebnisse zeigen auch, dass die Leistung des neuen Tests weiter verbessert werden kann, wenn es auf die vor-transformierten Daten angewendet wird, die über die von Chang, Guo und Yao (2014) vorgeschlagene Zeitreihen-Hauptkomponentenanalyse erhalten wurden. Die vorgeschlagenen Verfahren wurden in einem R-Paket HDtest implementiert und sind bei CRAN online verfügbar. Vollständiger Text Artikel Mar 2017 Jinyuan Chang Qiwei Yao Wen Zhou quotBULLET LjungBox-Test (Box-Verstärker Pierce, 1970 Ljung Amp-Box, 1978): Dieser Test für die Stationarität bestätigt die Unabhängigkeit der Inkremente, wobei die Ablehnung der Nullhypothese H 0 die Stationarität angibt (die Null Hypothese H 0 ist, dass die Daten nicht stationär sind) BULLET Augmented Dickey-Fuller (ADF) t-Statistest (Said amp Dickey, 1984 Diebold amp Rudebusch, 1991 Banerjee et al., 1993): im Augmented Dickey-Fuller (ADF ) T-statistische Prüfung der Nullhypothese H 0 ist, dass die Daten nicht stationär sind (kleine p-Werte (zB weniger als 0,05) deuten darauf hin, dass die Zeitreihe stationär ist). BULLET Kwiatkowski-PhillipsSchmidtShin-Test (KPSS) (Kwiatkowski et al. 1992): Dieser Test kehrt die Hypothesen um, daher ist die Nullhypothese H 0, dass die Zeitreihe stationär ist. Abstrakt Ausblenden abstrakt ABSTRAKT: Ein erfolgreiches Softwareprojekt ist das Ergebnis eines komplexen Prozesses, der vor allem Menschen umfasst. Entwickler sind die Schlüsselfaktoren für den Erfolg eines Softwareentwicklungsprozesses, nicht nur als Führungskräfte von Aufgaben, sondern als Protagonisten und Kern des gesamten Entwicklungsprozesses. Dieses Papier untersucht soziale Aspekte bei Entwicklern, die an Softwareprojekten arbeiten, die mit der Unterstützung von Agile-Tools entwickelt wurden. Wir haben 22 Open-Source-Softwareprojekte studiert, die mit dem Agile Board des JIRA Repository entwickelt wurden. Alle Kommentare von Entwicklern, die an den Projekten beteiligt waren, wurden analysiert und wir untersuchten, ob die Höflichkeit der Kommentare die Anzahl der beteiligten Entwickler beeinflusst hat und die Zeit, die erforderlich ist, um ein gegebenes Problem zu beheben. Unsere Ergebnisse zeigten, dass das Niveau der Höflichkeit im Kommunikationsprozess unter den Entwicklern einen Einfluss auf die Zeit hat, die erforderlich ist, um Probleme zu beheben, und in der Mehrzahl der analysierten Projekte hatte sie eine positive Korrelation mit der Attraktivität des Projekts sowohl aktiv als auch potenziell Entwickler Je mehr höfliche Entwickler waren, desto weniger Zeit, um ein Problem zu beheben. Volltext Artikel Jul 2016 quotPortmanteau weißer Rauschtest, der von Box amp Pierce (1970) entwickelt wurde, wird berechnet, um die normale Verteilung des Restes innerhalb der Probe zu testen. Der Test beruht darauf, dass (1) ,, (n) die Realisierung aus dem Weißgeräuschverfahren (Baum, 2005) ist. Abstracts Ausblenden abstrakt ABSTRAKT: Theoretisch ist der Wechselkurs einer der Haupttreiber der Inflation, der den Großhandelspreisindex (WPI) in Ländern beeinflusst, in denen ein wichtiger Schwerpunkt auf Import und Export wie China gelegt wird. In diesem Papier werden die Wechselkurse Clustering-Volatilität und ihre Impulsivität als externer Schock für WPI auf einer Reihe von Zeitreihen-Daten untersucht, die 4,067 tägliche Beobachtung der chinesischen Wirtschaft vom 12. August 2004 bis 30. September 2015 darstellt. Die gewöhnliche am wenigsten Quadrat Und gewichtete Regressionsanalyse zeigt signifikante p-Werte von 0,000 für Wechselkurs, die das WPI während des angegebenen Zeitraums erklären. Die autoregressive bedingte heteroskedastische und generalisierte autoregressive bedingte heteroskedastische Modell zeigen einen signifikanten Wahrscheinlichkeitswert von 0,000 bzw. 0,044 für WPI und den Wechselkurs. Es wird festgestellt, dass die bisherige Volatilität von WPI die zukünftige Volatilität von WPI als internen Schock zusätzlich zu den vorherigen Tagen beeinflusst die Impulsivität des Wechselkurses, die die zukünftige Volatilität des WPI als externen Schock beeinflusst. Die Prüfmodelle werden gründlich angewendet und ihre Stabilität und Gültigkeit werden dadurch belegt. Artikel Apr 2016 Mohammad Naim AzimiVerteilung von Restautokorrelationen in autoregressiv-integrierten bewegten durchschnittlichen Zeitreihenmodellen Hinweis: Überprüfen Sie immer Ihre Referenzen und machen Sie alle notwendigen Korrekturen vor der Verwendung. Achten Sie auf Namen, Großschreibung und Termine. Journal of the American Statistical Association Beschreibung: Das Journal der American Statistical Association (JASA) gilt seit langem als die wichtigste Zeitschrift der statistischen Wissenschaft. Science Citation Index berichtet JASA war die am meisten zitierte Zeitschrift in den mathematischen Wissenschaften in den Jahren 1991-2001, mit 16.457 Zitaten, mehr als 50 mehr als die nächsten hochzitierten Zeitschriften. Artikel in der JASA konzentrieren sich auf statistische Anwendungen, Theorie und Methoden in den Bereichen Wirtschaft, Soziales, Physik, Ingenieurwesen und Gesundheitswissenschaften sowie auf neue Methoden der statistischen Bildung. Abdeckung: 1922-2011 (Bd. 18, Nr. 137 - Bd. 106, Nr. 496) Die bewegte Wand stellt den Zeitraum zwischen der letzten Ausgabe in JSTOR und der zuletzt erschienenen Ausgabe einer Zeitschrift dar. Umzugswände sind in der Regel in Jahren vertreten. In seltenen Fällen hat sich ein Verleger gewählt, um eine bewegte Wand zu haben, so dass ihre aktuellen Ausgaben in JSTOR kurz nach der Veröffentlichung verfügbar sind. Hinweis: Bei der Berechnung der beweglichen Wand wird das laufende Jahr nicht gezählt. Zum Beispiel, wenn das aktuelle Jahr 2008 ist und eine Zeitschrift eine 5-jährige Wandermauer hat, sind Artikel aus dem Jahr 2002 verfügbar. Begriffe im Zusammenhang mit der Moving Wall Fixed Wände: Zeitschriften ohne neue Bände werden dem Archiv hinzugefügt. Absorbiert: Zeitschriften, die mit einem anderen Titel kombiniert werden. Komplett: Zeitschriften, die nicht mehr veröffentlicht werden oder die mit einem anderen Titel kombiniert wurden. Fächer: Wissenschaftsmathematik, Statistik Sammlungen: Mathematik Statistik Legacy Sammlung, Mathematik Statistik Sammlung, Kunstwissenschaften I Sammlung, Corporate-Profit-Zugang Initiative Sammlung Vorschau nicht verfügbar Viele statistische Modelle und insbesondere autoregressive-bewegte durchschnittliche Zeitreihenmodelle können betrachtet werden Als Mittel zur Umwandlung der Daten in ein weißes Rauschen, dh zu einer unkorrelierten Folge von Fehlern. Wenn die Parameter genau bekannt sind, kann diese zufällige Sequenz direkt aus den Beobachtungen berechnet werden, wenn diese Berechnung mit Schätzungen durchgeführt wird, die für die wahren Parameterwerte verwendet werden, die resultierende Sequenz wird als Residuen bezeichnet, die als Schätzungen der Fehler angesehen werden können . Wenn das entsprechende Modell gewählt wurde, gibt es bei den Fehlern keine Autokorrelation. Bei der Überprüfung der Angemessenheit der Anpassung ist es daher logisch, die Probenautokorrelationsfunktion der Residuen zu untersuchen. Bei großen Stichproben ähneln die Residuen aus einem korrekt gepaßten Modell sehr genau den wahren Fehlern des Prozesses, aber es bedarf bei der Interpretation der seriellen Korrelationen der Residuen. Es wird hier gezeigt, daß die restlichen Autokorrelationen eine enge Annäherung darstellen, die als eine singuläre lineare Transformation der Autokorrelationen der Fehler darstellbar ist, so daß sie eine singuläre Normalverteilung besitzen. Wenn dies nicht zulässig ist, ergibt sich eine Tendenz, den Beweis für fehlende Passform zu übersehen. Prüfungen von Fit - und Diagnoseprüfungen werden erarbeitet, die diese Tatsachen berücksichtigen. Seite Thumbnails
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