Representação média em movimento

Previsão e médias móveis fundamentais para processos discretos e harmonizáveis ​​multidimensionais Marc H Mehlman Universidade de Pittsburgh em Johnstown, EUA Recebido 11 de junho de 1991. Revisado em 13 de fevereiro de 1992. Disponível on-line 30 de junho de 2004. Comunicado pelos Editores As representações da média móvel de processos estacionários multidimensionais discretos são generalizadas Para representação média móvel fundamental de processos fracamente harmonizáveis. Para processos fortemente harmonizáveis, são obtidas condições necessárias e suficientes nas funções de covariância para a existência de tais representações médias móveis. Estes são usados ​​na obtenção de fórmulas de predição de mínimos quadrados para tais processos. Processos harmonizáveis ​​propagação de médias móveis Referências 1 D Chang. M. M Rao Bimeasures e processos não estacionários Análise Real e Estocástica. M. Rao. 1986. John Wiley, Nova York. Pp. 7118 2 Cramr, H. Dcomposições ortográficas de certos processos estoquestiques. Ann. Fac. Sci. Univ. Clermont 11 1521. 3 H Cramr Sobre o problema de predição linear para certos processos estocásticos Ark. Mat. Volume 4. Edição 6. 1959. pp. 4553 4 K Hoffman, Banach Espaços de Funções Analíticas. 1962. Prentice-Hall, New Jersey 5 Kakihara, Y. Uma nota sobre processos harmonizáveis ​​e V-bounded. J. Multivariante Anal. 16 (1) 140156. 6 Y Katznelson, uma introdução à análise harmônica. 1976. Dover, Nova Iorque 7 M. H Mehlman Estrutura e representação média móvel para processos multidimensionais fortemente harmonizáveis ​​Análise estocástica. Appl. Volume 9. Edição 3. 1991. pp. 323361 8 R. A Penrose Um inverso generalizado para matrizes, Proc. Cambridge Philos. Soc. Volume 51. 1955. pp. 406413 9 M. M Rao Processos harmonizáveis: Teoria da estrutura LEnseignement Math. Volume 28. Edição 2. 1992. pp. 295351 10 Yu. A Rozanov, Processos aleatórios estacionários. 1967. Holden-Day, San Francisco Copyright 1992 Publicado por Elsevier Inc. Citar artigos () Representação média móvel de aproximações autorregressivas Peter Bhlmann 1 Departamento de Estatística, Universidade da Califórnia, Evans Hall, Berkeley, CA 94720, EUA Disponível on-line 5 de abril 2000. Estudamos as propriedades de uma MA () - representação de uma aproximação autorregressiva para um processo estacionário e de valor real. Ao fazê-lo, damos uma extensão do teorema de Wieners na configuração de aproximação determinística. Ao lidar com dados, podemos usar este novo resultado chave para obter informações sobre a estrutura de MA () - representações de modelos autoregressivos ajustados, onde a ordem aumenta com o tamanho da amostra. Em particular, damos um limite uniforme para estimar os coeficientes da média móvel através da aproximação autorregressiva, sendo uniforme em todos os números inteiros. AR () Análise do complexo causal Função de resposta ao impulso Invertida Processo linear MA () Mistura Série temporal Função de transferência Processo estacionário Referências An et al. 1982 H.-Z. A. Z.-G Chen. E. J. Hannan Autocorrelação, auto-agressão e aproximação autorregressiva Ann. Estatista. Volume 10. 1982. pp. 926936 Corr: H.-Z. A. Z.-G Chen. E. J. Hannan Autocorrelação, auto-agressão e aproximação autorregressiva Ann. Estatista. Volume 11. 1982. p. 1018 Berk, 1974 K. N. Berk Estimativas espectrales autorregressivas consistentes Ann. Estatista. Volume 2. 1974. pp. 489502 Bhansali, 1989 R. J. Bhansali Estimativa da representação média móvel de um processo estacionário por modelo modelo autorais J. Time Series Anal. Volume 10. 1989. pp. 215232 Bhansali, 1992 R. J. Bhansali Estimação autorregressiva do erro quadrático médio de predição e uma medida R 2: uma aplicação Nova Orientação na Análise da Série de Tempo. D. Brillinger. P. Caines. J. Geweke. E. Parzen. M. Rosenblatt. SENHORA. Taqqu. 1992. Springer, Nova York. Pp. 924 Parte I Bickel e Bhlmann, 1995 P. J. Bickel. P. Bhlmann Misturando os teoremas da propriedade e do limite central funcional para um sketch bootstrap em séries temporais, Tech. Rep. 440. 1995. Departamento de Estatística, UC Berkeley, Berkeley, CA Brillinger, 1975 D. R. Brillinger Time Series Data Analysis and Theory. 1975. Holt, Rinehart e Winston, New York Brockwell e Davis, 1987 P. J. Brockwell. R. A. Davis Time Series: Theory and Methods 1987. Springer, New York Bhlmann, 1995 P. Bhlmann Sieve bootstrap para séries temporais, Tech. Rep. 431. 1995. Dept. of Statistics, UC Berkeley, Berkeley, CA Deistler e Hannan, 1988 M. Deistler. E. J. Hannan The Statistical Theory of Linear Systems 1988. Wiley, Nova Iorque Doukhan, 1994 P. Doukhan Mixing Properties and Examples. Notas de aula nas estatísticas. Volume Vol. 85. 1994. Springer, Nova Iorque Durbin, 1960 J. Durbin A montagem de modelos de séries temporais Rev. Internat. Estatista. Inst. Volume 28. 1960. pp. 233244 Efron, 1979 B. Efron Bootstrap métodos: outro olhar para o Jackknife Ann. Estatista. Volume 7. 1979. pp. 126 Gelfand et al. 1964 I. Gelfand. D. Raikov. G. Shilov Commutative Normed Rings 1964. Chelsea, Nova York Hannan, 1987 E. J. Hannan Rational transferência função aproximação Stat. Sci. Volume 5. 1987. pp. 105138 Hannan e Kavalieris, 1986 E. J. Hannan. L. Kavalieris Regressão, modelos de autorregressão J. Time Series Anal. Volume 7. 1986. pp. 2749 Kreiss, 1988 J.-P. Kreiss Inferência estatística assintótica para uma classe de processos estocásticos 1988. Habilitationsschrift, Universitt Hamburg, Hamburg, Alemanha Kromer, 1970 R. E Kromer Propriedades assintóticas do estimador espectral autorregressivo, Ph. D. tese. 1970. Dept. Statistics, Stanford University, Stanford, CA Lewis e Reinsel, 1985 R. A. Lewis. G. C. Reinsel Previsão de séries temporais multivariadas por montagem modelo autorregressiva J. Multivariante Anal. Volume 16. 1985. pp. 393411 Ljung, 1978 L. Ljung Análise de convergência de métodos de identificação paramétrica IEEE Trans. Automático. Controle AC-23. 1978. pp. 770783 Ltkepohl, 1989 H. Ltkepohl Uma nota sobre a distribuição assintótica das funções de resposta ao impulso de modelos VAR estimados com resíduos ortogonais J. Econometrics. Volume 42. 1989. pp. 371376 Ltkepohl, 1991 H. Ltkepohl Introdução à análise das séries temporais múltiplas 1991. Springer, Heidelberg Parzen, 1982 E. Parzen Modelos ARMA para análise e previsão de séries temporais J. Forecast. Volume 1. 1982. pp. 6782 Paparodite e Streitberg, 1992 E. Paparodite. B. Streitberg Estatísticas de identificação de pedidos em modelos estacionários autoregressivos de média móvel: autocorrelações vetoriais e bootstrap J. Time Series Anal. Volume 13. 1992. pp. 415434 Ptscher, 1987 B. M. Resultados de convergência de Ptscher para estimadores de tipo de máxima verossimilhança em modelos ARMA multivariados J. Multivariante Anal. Volume 21. 1987. pp. 2952 Saikonen, 1986 P. Saikonen Propriedades assintóticas de alguns estimadores preliminares para modelos de séries temporais em média autorregressivas J. Time Series Anal. Volume 7. 1986. pp. 133155 Silvia e Robinson, 1979 M. T. Silvia. E. A. Deconvolução Robinson da série temporal geofísica na exploração de petróleo e gás natural 1979. Elsevier, Amsterdam Wiener, 1993 N. Wiener O Fourier Integral e Certas de suas Aplicações 1993. Cambridge Univ. Press, Cambridge Withers e Withers, 1981 C. S Withers Teoremas do limite central para variáveis ​​dependentes I Z. Wahrsch. Verw. Gebiete. Volume 57. 1981. pp. 509534 Corr: C. S Withers Teoremas do limite central para variáveis ​​dependentes I Z. Wahrsch. Verw. Gebiete. Volume 63. 1981. p. 555 Zygmund, 1959 A. Zygmund, série trigonométrica. Volume Vol. 1. 1959. Cambridge Univ. Press, Cambridge 1 Suportado pela Swiss National Science Foundation. Copyright 1995 Publicado por Elsevier B. V. Citar artigos () Representação média móvel de aproximações autoregressivas Estudamos as propriedades de uma representação MA infinita de uma aproximação autorregressiva para um processo estacionário e de valor real. Ao fazê-lo, damos uma extensão do teorema de Wieners na configuração de aproximação determinística. Ao lidar com dados, podemos usar esse novo resultado chave para obter informações sobre a estrutura de infinitas representações MA de modelos autoregressivos ajustados, onde a ordem aumenta com o tamanho da amostra. Em particular, damos um limite uniforme para estimar os coeficientes da média móvel através da aproximação autorregressiva, sendo uniforme em todos os números inteiros. 423.pdf