季节性分数长记忆过程：一种半参数估计方法
应用统计
2010-11-29 v1 统计计算
统计方法学
摘要
本文通过使用季节性分数ARIMA模型，探讨了当季节性数据具有一个和两个季节性周期以及短记忆对应部分时的季节性和长记忆时间序列性质。为所研究的模型建立了平稳性和可逆性参数条件。为了估计记忆参数，本文将Reisen, Rodrigues和Palma (2006 a,b)中给出的方法推广到处理具有两个季节性分数长记忆参数的时间序列。建立了渐近性质，并通过蒙特卡洛实验研究了该方法的准确性。该估计器的良好性能表明，它可以作为估计季节性长记忆时间序列数据的一种有竞争力的替代方法。人工序列和PM10序列被作为所提出估计方法的应用实例。
引用
@article{arxiv.1011.5631,
title = {Seasonal fractional long-memory processes. A semiparametric estimation approach},
author = {Valderio A. Reisen and Wilfredo Palma and Josu Arteche and Bartolomeu Zamprogno},
journal= {arXiv preprint arXiv:1011.5631},
year = {2010}
}
备注
submitted for publication