二元 DAR(1) 序数时间序列模型
统计方法学
2025-10-08 v1
摘要
我们提出了一种用于离散时间序列的二元向量值离散自回归模型 BDAR(1)。BDAR(1) 模型假设每个时间序列遵循其自身的单变量 DAR(1) 模型，并具有依赖的随机机制，用于决定当前状态来自哪个分量，以及依赖的创新项。提出通过 copula 来定义随机机制的联合分布，这些随机机制由伯努利向量表示。创新项的联合分布同样如此。提供了模型的性质，特别关注二元序数时间序列的情况。进行了模拟研究，表明即使在中等样本量的情况下，该模型也能提供高效的估计。最后，给出了一个关于两国失业状态的真实数据应用，以说明所提出的模型。
引用
@article{arxiv.2510.05680,
title = {A Bivariate DAR($1$) model for ordinal time series},
author = {Anna Nalpantidi and Dimitris Karlis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.05680},
year = {2025}
}