线性与非线性时间序列模型中多变点的推断
统计理论
2017-03-03 v1 统计理论
摘要
在本文中，我们开发了一种广义似然比扫描方法（GLRSM），用于分段平稳时间序列中的多变点推断，该方法估计变点的数量和位置，并为每个变点提供置信区间。对于长度为 的序列，使用 GLRSM 进行多变点检测的计算复杂度低至 。我们确立了变点估计数量和位置的一致性。提供了广泛的模拟研究，以证明所提方法在不同场景下的有效性。
引用
@article{arxiv.1703.00647,
title = {Inference for Multiple Change-points in Linear and Non-linear Time Series Models},
author = {Wai Leong Ng and Shenyi Pan and Chun Yip Yau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.00647},
year = {2017}
}