ซ่อน ระยะ อัต เคลื่อนไหว เฉลี่ย โมเดล ในเวลา ชุด ข้อมูล

แบบจำลองอัตถดถอยที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลไทม์ซีรีย์โดย GC TIAO, MR GRUPE. Hidden แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอัตถดถอยในข้อมูลชุดข้อมูลเวลาภาควิชาสถิติ University of Wisconsin, Madison. Federal Reserve Board, Washington, D. CSome คุณสมบัติของคลาสของแบบจำลองเป็นระยะ ๆ สำหรับการกำหนดช่วงเวลาตามฤดูกาลสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างแบบจำลองเป็นระยะกับโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอัตโนมัติหลายตัวได้รับการพัฒนาและใช้เพื่อให้เข้าใจถึงพฤติกรรมของแบบจำลองระยะโดยเฉพาะอย่างยิ่งจะแสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนที่แบบอัตโน โมเดลเฉลี่ยอาจมีการระบุอย่างไม่ถูกต้องสำหรับชุดที่มีสมบัติเป็นระยะ ๆ ผลที่ตามมาของความผิดปกติดังกล่าวในการคาดการณ์และการตรวจวินิจฉัยจะได้มาด้วยคำสำคัญบางคำแบบพึ่งพาการเคลื่อนที่แบบเฉลี่ยพยากรณ์ประสิทธิภาพแบบเป็นช่วงรูปแบบตามฤดูกาลซีรีส์เวลา 1 บทนำให้เป็นชุด ของการสังเกตที่ถ่ายไว้ในช่วงเวลาที่เท่ากันเว้นช่วงชั้นของโม dels ซึ่งมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในช่วงหลายปีที่ผ่านมาคือโมเดลเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบอัตถิภาวนิยมที่ใช้ในการเคลื่อนที่แบบไดนามิก (Syndrome) ซึ่งเป็นที่ตั้งของ B ซึ่ง B เป็นตัวดำเนินการ backshift เช่น Bzt zti, dv d2 เป็นจำนวนเต็ม nonnegative, f B และ 6 B เป็น polynomials ใน B ขององศา p และ q ตามลำดับไม่มีเลขศูนย์ร่วม แต่มีเลขศูนย์ทั้งหมดอยู่นอกวงกลมของหน่วยและที่ a มีการแจกแจงเหมือนกันและเป็น N 0 , o ผู้เขียนเหล่านี้ได้นำเสนอขั้นตอนการสร้างแบบจำลองซ้ำประกอบด้วย i ข้อกำหนดเบื้องต้นของ dvd2,8, p, q ส่วนใหญ่ผ่านการศึกษารูปแบบของฟังก์ชันการเชื่อมโยงตัวอย่างของชุดต้นฉบับและชุดที่แตกต่างกันอย่างเหมาะสม, ii การประมาณค่าพารามิเตอร์ใน f B และ 0 B โดยวิธีการที่เป็นไปได้มากที่สุดและการตรวจวินิจฉัยที่ผิดพลาดของรูปแบบที่พอดีผ่านฟังก์ชันความสัมพันธ์ของส่วนที่เหลือในขั้นตอนการสร้างแบบจำลองนี้เรียกว่าการวิเคราะห์มาตรฐานในขณะนี้ ชั้นของโมเดลใน 1-1 ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์ในทางปฏิบัติโดยนัยในโมเดลดังกล่าวมีข้อสันนิษฐานว่าค่าเฉลี่ยและความคลาดเคลื่อนของชุดที่แตกต่างกัน 1 B dl l B8 ilzi เป็นเนื้อเดียวกันหรือไม่แปรเปลี่ยนตามเวลาอย่างไรก็ตามในการวิเคราะห์ชุดแสดง พฤติกรรมตามฤดูกาลหรือวัฏจักรที่แข็งแกร่งเช่นสมมติฐานที่เป็นเนื้อเดียวกันบางครั้งก็ไม่เหมาะสมอย่างชัดเจนตัวอย่างเช่น McCollister Wilson 1975 ใช้รูปแบบของฟอร์ม 1-1 กับ d 0, d2 1 และ s 24 เพื่อให้พอดีกับการอ่านรายชั่วโมงของโอโซนล้อมรอบในช่วงเวลา หลายเดือนที่ลอสแอนเจลิสลุ่มน้ำอย่างไรก็ตามความรู้ทั่วไปว่าความเข้มข้นของโอโซนในลอสแอนเจลิสโดยปกติจะสะสมในช่วงเช้ามวลยอดเขาในช่วงบ่ายและเกือบจะเป็นศูนย์ในเวลากลางคืนดังนั้นเราจึงคาดว่าจะมีความหลากหลายของ D alhousie U เมื่อวันที่ 24 มิถุนายน 2015.D ow nloaded จาก 366 GC TIAO และ MR GRUPE correlation ระหว่างการอ่านค่าโอโซนในตอนเช้าและตอนต้นของวันหนึ่งให้มากยิ่งขึ้นกว่าความสัมพันธ์ ระหว่างการอ่านตอนเช้ากับตอนเที่ยงคืนก่อนหน้า Tiao, Box Hamming, 1975 Tiao, Phadke Box, 1976 การพิจารณาเหล่านี้ยืมข้อสงสัยอย่างมากต่อความเหมาะสมของรูปแบบที่เป็นเนื้อเดียวกัน 1-1 ในสถานการณ์เช่นนี้การใช้ชุดเวลาแบบโมไทน์ , 1963 โจนส์ Brelsford, 1967 Pagano, 1978 คลีฟแลนด์ Tiao, 1979 ดูเหมือนเหมาะสมมากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งการเขียน tj Ts j 1 T 0, 1, โดย T หมายถึงระยะเวลาและ e เป็นระยะเวลาที่คลีฟแลนด์ Tiao ได้เสนอระดับของ แบบจําลองการเคลื่อนที่เฉลี่ยแบบอัตถดถอย PB 1 ff B f B, 0 B 1 d B e B. Hj คือคาเฉลี่ยของ zj Ts และเปนคาเปนลําดับของตัวแปรสุมกระจายตามปกติและเปนอิสระดวย zero means และ variances var ai TB tf ผู้เขียนเหล่านี้ได้พัฒนาขั้นตอนในการระบุและการปรับโมเดลดังกล่าวให้เป็นข้อมูลชุดข้อมูลแบบอนุกรมเนื่องจากรูปแบบใน 1-2 เกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้นของจำนวนครั้งที่เป็นไปได้ของค่าพารามิเตอร์ในช่วง 1-1 ดังนั้นจึงควรใช้ความระมัดระวัง ในการประยุกต์ใช้ ประการแรกเราต้องพิจารณาถึงประสิทธิภาพของ 1-2 ต่อไปนี้ทำให้เราพิจารณาใน 2 ข้อต่อไปนี้สมมติว่าข้อมูลถูกสร้างขึ้นจริงจากแบบจำลองเป็นระยะใน 1 2 สิ่งที่จะเป็นผลของการวิเคราะห์มาตรฐาน ขั้นตอนมาตรฐานจะแจ้งเตือนผู้ใช้ต่อลักษณะเป็นระยะ ๆ ของข้อมูลหรือจะนำไปสู่รูปแบบที่เป็นเนื้อเดียวกันที่ไม่เหมือนกันของแบบฟอร์ม 1 1 ประการที่สองถ้าเกิดเหตุการณ์หลังนี้เกิดความสูญเสียในประสิทธิภาพการคาดการณ์เมื่อมีการใช้โมเดลที่ไม่ถูกต้อง 2 PERIODIC VECTOR AUTOREGRESSIVE-Moving AVERAGE MODELS ในขณะที่รูปแบบของรูปแบบ 1-2 แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าค่า autoregressive, B และ moving average, dli B โครงสร้างของการสังเกต zi Ts แตกต่างกันไปกับ j เพื่อศึกษาลักษณะที่แน่นอนของพหุนามเหล่านี้ จะเป็นประโยชน์ในการพิจารณาการเป็นตัวแทนที่แตกต่างกันตาม Gladyshev 1961 เราอาจพิจารณาชุดของการสังเกต s z1 Ta, zB Ts ในช่วงเวลาที่กำหนด T asa การสังเกตเวกเตอร์เดียวที่จัดทำดัชนีตามช่วงเวลา Writin g T iViT 3 ST Zl Tza Ts 2 1 เราจะกำหนดชุดค่าคงที่เป็นค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนร่วมเป็นระยะ ๆ ซึ่งเป็นชุดที่มีชุดเวกเตอร์ที่เชื่อมโยงอยู่นิ่ง ๆ จากคำจำกัดความนี้เราจะต้องสังเกตว่านอกจากนี้เพื่ออธิบายถึงความหมายของ auto - และ cross - โครงสร้างความแปรปรวนของ zi Ta, let. Y s E ZJ TB-H zi v iT tu-H t, 2 3 ดังนั้น tha ty 8 Yi ta โดย v 0-1 I 0,1,2 และสำหรับ andy s j j jv ตามเลขคณิตของ modulo ตอนนี้ถ้าเราปล่อย T l 0 y J, 2-4 ที่ xx fts เป็นเมทริกซ์ความแปรปรวนของ lag I สำหรับ YT แล้วก็เห็นได้ชัดว่า ณ วันที่ D alhousie U niversity เมื่อ June 24, 2015.by W Meiring, P Guttorp, PD Sampson 1997. เรานำเสนอวิธีการประมาณค่าความเข้มข้นของโอโซนบนพื้นผิวของกริดเซลล์ตารางชั่วโมงโดยอาศัยการสังเกตการณ์จากจุดตรวจสอบพื้นที่ในอวกาศเพื่อเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลองคุณภาพอากาศภาพ SARMAP ภูมิภาคของ Northern California การประมาณค่าทางสถิติจะดำเนินการ ou. We นำเสนอวิธีการในการประมาณความหนาแน่นของโอโซนพื้นผิวเซลล์ตารางชั่วโมงตาม ob จากจุดตรวจสอบพื้นที่ในพื้นที่เพื่อเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ gridbased จากแบบจำลองคุณภาพอากาศเชิงภาพ SARMAP สำหรับพื้นที่ทางตอนเหนือของมลรัฐแคลิฟอร์เนียการประมาณทางสถิติจะดำเนินการในระดับรากที่เปลี่ยนเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าตามด้วยการเปลี่ยนกลับไปเป็นขนาดโอโซนเดิม เราคำนวณโครงสร้างเชิงโครงสร้างรายวันที่แตกต่างกันในเชิงพื้นที่และโครงสร้างความสัมพันธ์ระหว่างเวลากับพื้นที่ที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในระดับที่เปลี่ยนไปการชักนำให้เกิดการก่อตัวชั่วคราวตามมาด้วยการสร้างแบบจำลองของโครงสร้างเชิงโครงสร้างเชิงพื้นที่ที่ไม่แปรเปลี่ยนตามเวลากลางวันและในเวลากลางวัน โดยใช้วิธีการเปลี่ยนรูปแบบเชิงพื้นที่การเปรียบเทียบผลของแบบจำลอง SARMAP กับระดับโอโซนที่เป็นตารางเซลล์โดยประมาณจะแสดงคำหลัก Kriging ความสัมพันธ์ระหว่างอวกาศและเวลาไม่สามารถแบ่งพื้นที่การแปลง 1 แนะนำโมเดลคุณภาพอากาศที่ได้รับการพัฒนาแล้วโดยพอลแอนเดอร์สัน , Mark M Meerschaert - น้ำ Resour Res 1998. บทคัดย่อความก้าวหน้าล่าสุดใน seri เวลา การวิเคราะห์ให้เป็นแบบจำลองทางเลือกสำหรับการไหลของแม่น้ำซึ่งนวัตกรรมมีหางยาวดังนั้นบางช่วงเวลาจึงไม่มีอยู่จริงความน่าจะเป็นของความผันผวนที่เกิดขึ้นมีขนาดใหญ่กว่าแบบจำลองมาตรฐานเราได้ทำการสำรวจข้อมูลเชิงทฤษฎีบางส่วนล่าสุดเมื่อเร็ว ๆ นี้ การวิเคราะห์ให้แบบจำลองทางเลือกสำหรับการไหลของแม่น้ำซึ่งนวัตกรรมมีหางยาวดังนั้นบางช่วงเวลาจึงไม่มีอยู่จริงความน่าจะเป็นของความผันผวนที่เกิดขึ้นมีขนาดใหญ่กว่าแบบจำลองมาตรฐานเราได้ทำการสำรวจการพัฒนาทางทฤษฎีในช่วงท้าย ๆ ของแบบจำลองชุดหางยาวและแสดงให้เห็นถึง การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติของพวกเขากับข้อมูลการไหลของแม่น้ำจาก Salt River ใกล้ Roosevelt, Arizona นอกจากนี้เรายังรวมถึงการวินิจฉัยที่ง่ายบางอย่างที่ผู้ประกอบการสามารถใช้เพื่อระบุว่าวิธีการของเอกสารฉบับนี้อาจมีประโยชน์อย่างไร 1. Bypaull Anderson, Mark, M Meerschaert - Stat 1997 ในบทความนี้เราได้สร้างทฤษฎีเกี่ยวกับมโนทัศน์พื้นฐานสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนที่เป็นระยะ ๆ ของตัวแปรสุ่ม iid ด้วย ค่าสัมประสิทธิ์การเคลื่อนที่เฉลี่ยที่ได้รับอนุญาตให้แตกต่างกันไปตามฤดูกาลการจัดรูปแบบง่ายๆทำให้ได้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของการวิ่งในเอกสารฉบับนี้เราได้สร้างทฤษฎีเกี่ยวกับมโนทัศน์พื้นฐานสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่เป็นช่วง ๆ ของตัวแปรสุ่มแบบ iid กับหางที่แตกต่างกันเป็นประจำ ค่าสัมประสิทธิ์การเคลื่อนที่ของค่าสัมประสิทธิ์การเปลี่ยนแปลงจะขึ้นอยู่กับฤดูกาลการจัดรูปแบบง่ายๆทำให้ได้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเวกเตอร์แบบสุ่มผลลัพธ์หลักของเราคือเมื่อตัวแปรสุ่มพื้นฐานมีการแปรปรวน จำกัด แต่ช่วงเวลาที่ไม่มีที่สิ้นสุดที่สี่ตัวอย่าง au-tocorrelations มีเสถียรภาพแบบ asymptotically เป็นที่รู้จักกันดีในกรณีนี้ว่าตัวอย่างความสัมพันธ์ระหว่างโมเดลเคลื่อนที่แบบเคลื่อนที่เฉลี่ยเป็นแบบ asymptotically ปกติการเปลี่ยนแปลงปกติจะใช้ในการกำหนดลักษณะเฉพาะของตัวแปรสุ่มเหล่านี้ที่ตัวแปรรุ่นกลางมีอยู่เมื่อตัวแปรสุ่มเหล่านี้มี ความแปรปรวนอนันต์ ผลรวมของตัวแปร asymptotically เสถียรภาพแบบสุ่มได้พบการใช้งานในทางปฏิบัติหลายอย่างเริ่มต้นด้วยการทำงานของ Holts. by Marius Ooms, ฟิลิปฮันส์ Franses 1998 ขึ้นอยู่กับการแปลงชุดเวลาที่เรียบง่ายและตัวอย่าง autocorrelations ระยะเราเอกสารที่แม่น้ำรายเดือน การไหลข้อมูลแสดงหน่วยความจำยาวนอกเหนือไปจากฤดูกาลชัดในความเป็นจริงปรากฏว่าลักษณะหน่วยความจำยาวแตกต่างกันไปตามฤดูกาลเพื่ออธิบายทั้งสองคุณสมบัติร่วมกันเราขึ้นอยู่กับอนุกรมเวลาแบบง่ายและ autocorrelations ตัวอย่างเป็นระยะ ๆ เราเอกสารที่แม่น้ำรายเดือน ข้อมูลการไหลแสดงหน่วยความจำยาวนอกเหนือไปจากฤดูกาลที่เด่นชัดในความเป็นจริงปรากฏว่าลักษณะหน่วยความจำยาวแตกต่างกันไปตามฤดูกาลเพื่ออธิบายคุณลักษณะทั้งสองนี้ร่วมกันเราเสนอแบบจำลองหน่วยความจำตามฤดูกาลเป็นช่วง ๆ และพอดีกับที่รู้จักกันดีในแม่น้ำเฟรเซอร์ ข้อมูลที่ได้รับจาก Statlib ที่เรามีการวิเคราะห์ทางสถิติและมีหน้าที่ตอบสนองต่อแรงกระตุ้นเพื่อแสดงให้เห็นว่า แรงกระแทกในบางเดือนของปีมีผลกระทบยาวนานกว่าเดือนอื่น ๆ คำสำคัญ Seasonal difference, Periodic Period, Long Memory, PARFIMA, SPARFIMA บทนำเป็นที่ทราบกันดีว่าเป็นงานที่ Hurst on Nile เป็นที่รู้จักกันดีว่าแม่น้ำไหลอย่างต่อเนื่อง ความผันผวนซึ่งอาจเป็นลักษณะหน่วยความจำยาวหน่วยความจำที่ยาวนานมากข้อมูลการไหลของแม่น้ำส่วนใหญ่จะแสดงถึงฤดูกาลที่เด่นชัดทั้งในด้านค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน Paul L Anderson, Mark M Meerschaert, Aldo V Vecchia - การดำเนินการของ IEEE Special Issue on Cryptography and ปัญหาด้านความปลอดภัย 2004 ARMA แบบเป็นระยะ ๆ หรือ PARMA ชุดเวลาใช้ในการสร้างชุดเวลาแบบคงที่เป็นระยะ ๆ ในบทความนี้เราพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการคิดค้นขั้นตอนการหยุดนิ่งแล้วเราจะแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมสามารถใช้เพื่อประเมินค่าพารามิเตอร์สำหรับรูปแบบ PARMA ได้อย่างไร ประมาณการเป็น ARMA เร้าใจหรือ PARMA, ชุดเวลาที่ใช้ในการทำเป็นรูปแบบอนุกรมเวลา stationary ในบทความนี้เราพัฒนาใน อัลกอริทึมใหม่สำหรับขั้นตอนการเคลื่อนที่นิ่งแล้วเราจะแสดงให้เห็นว่าอัลกอริธึมสามารถนำมาใช้เพื่อหาค่าพารามิเตอร์สำหรับรูปแบบ PARMA ได้อย่างไรการประมาณการเหล่านี้ได้รับการพิสูจน์ว่าสอดคล้องกับกระบวนการ PARMA ที่มีลำดับเสียงต่ำ ๆ หรือไม่มีที่สิ้นสุด สาขาวิชาเศรษฐศาสตร์และอุทกวิทยาจัดแสดงผลงานหนักผลที่ได้จากกรณีที่ไม่มีที่สิ้นสุดในช่วงเวลาสี่เป็นเรื่องที่น่าสนใจโดยพอลแอลแอนเดอร์สัน Mark M Meerschaert - วารสาร Time Series Analysis 2003 อัลกอริธึมนวัตกรรมสามารถใช้เพื่อหาค่าพารามิเตอร์สำหรับ ในบทความนี้เราคำนวณการกระจาย asymptotic สำหรับการประมาณการเหล่านี้ในกรณีที่นวัตกรรมมีช่วงเวลาที่แน่นอนที่ 4 ผลลัพธ์ asymptotic เหล่านี้เป็นประโยชน์ในการกำหนดอัลกอริทึมของนวัตกรรมสามารถใช้เพื่อหาค่าประมาณพารามิเตอร์สำหรับชุดเวลาแบบ stationary periodically โมเดลในงานวิจัยนี้เราจะคำนวณค่า asymptotic d การประมาณค่าเหล่านี้ในกรณีที่นวัตกรรมมีช่วงเวลาที่ จำกัด สี่ข้อผลการตรวจสอบเหล่านี้มีประโยชน์ในการพิจารณาว่าพารามิเตอร์ของโมเดลมีความสำคัญอย่างไรในกระบวนการนี้เรายังพัฒนาสมการสำหรับการประมาณการเทศกาลคริสต์มาสและปีนเขาด้วย AI Mcleod 1993 บทความนี้ การตรวจวินิจฉัยนี้เป็นการแนะนำสำหรับการใช้งานเป็นประจำเมื่อติดตั้งรุ่น ARMA ตามฤดูกาลแสดงให้เห็นว่าการตรวจวินิจฉัยนี้บ่งชี้ว่าชุดเวลาทางเศรษฐกิจตามฤดูกาลหลายแห่งยังมีความสัมพันธ์เป็นระยะเนื่องจากวิธีการคาดการณ์มาตรฐานไม่เพียงพอในบัญชีนี้จึงมีการตรวจสอบการวินิจฉัยนี้ เป็นที่แนะนำสำหรับการใช้งานเป็นประจำเมื่อติดตั้งรุ่น ARMA ตามฤดูกาลแสดงให้เห็นว่าการตรวจวินิจฉัยนี้บ่งชี้ว่าชุดเวลาทางเศรษฐกิจตามฤดูกาลหลายแห่งยังแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เป็นระยะเนื่องจากวิธีการคาดการณ์มาตรฐานไม่เพียงพอในบัญชีนี้จึงสามารถสรุปได้ว่าในหลายกรณีการคาดการณ์ ผลิตได้ดีที่สุดย่อยสุดท้ายข้อ จำกัด ของการรวมกันโดยพลการของ นอกจากนี้ยังมีการคาดการณ์การรวมการคาดการณ์จากแบบจำลองที่เหมาะสมกับรูปแบบที่ไม่เพียงพอและไม่สามารถปรับปรุงการคาดการณ์ในขณะที่การรวมสองการคาดการณ์ของสองโมเดลที่ไม่เพียงพอทำให้ประสิทธิภาพในการคาดการณ์ดีขึ้นผลการวิจัยนี้ยังสนับสนุนปรัชญาการสร้างแบบจำลองของ Box amp Jenkins การค้นพบเชิงพรรณนาของ Newbold amp Granger 1974 และ Winkler amp Makridakis 1983 ระบุว่าการรวมกันของการคาดคะเนจากแบบจำลองที่คล้ายคลึงกันจะนำไปสู่การคาดการณ์ผลการปฏิบัติงานไม่ได้รับการสนับสนุนจากกรณีศึกษาของเราในการคาดการณ์การไหลของแม่น้ำคำสำคัญการคาดการณ์รวมการตรวจวินิจฉัยเพื่อการพยากรณ์ความสัมพันธ์เป็นระยะเวลาตามฤดูกาล Series รุ่น Adequacy Parametr Parsimony 1.by Abdelhakim Aknouche, Abdelouahab Bibi 709 เอกสารฉบับนี้เป็นการสร้างความสอดคล้องและความสม่ำเสมอของ asymptotic ของตัวประมาณความน่าจะเป็นเสมือนสูงสุด QMLE สำหรับกระบวนการ GARCH ที่มีพารามิเตอร์ที่แปรปรวนเป็นระยะ ๆ ก่อนอื่นเราให้ c ที่จำเป็นและเพียงพอ ondition สำหรับการดำรงอยู่ของอย่างเคร่งครัดประจำการแก้ปัญหา f. This กระดาษสร้างความสอดคล้องที่แข็งแกร่งและภาวะปกติของ asymptotic ของ QMLE ประมาณความเป็นไปได้สูงสุดเสมือนสำหรับกระบวนการ GARCH กับพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันเป็นระยะ ๆ ครั้งแรกเราให้เงื่อนไขที่จำเป็นและเพียงพอสำหรับการดำรงอยู่ ของการแก้ปัญหาอย่างต่อเนื่องเป็นระยะ ๆ อย่างสม่ำเสมอสำหรับสมการ GARCH P-GARCH เป็นระยะเป็นผลให้เห็นได้ชัดว่าช่วงเวลาของคำสั่งบวกบางอย่างของโซลูชั่น P-GARCH เป็น จำกัด ภายใต้ซึ่งเราพิสูจน์ความสอดคล้องที่แข็งแกร่งและความธรรมดาตามปกติของ CAN QMLE โดยไม่มีเงื่อนไขใด ๆ ในช่วงเวลาของกระบวนการที่อยู่ภายใต้ Philip Hans Franses, Richard Paap 2005 บทนี้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ข้อมูลเชิงฤดูกาลแบบ univariate โดยใช้โมเดลอัตถิภาวการณ์เป็นระยะ ๆ เราแสดงให้เห็นว่าควรจะอธิบายถึงรากฐานของหน่วยและเงื่อนไขเมื่อสร้าง outofsample forecasts เราไม่ได้ทำแบบจำลองสำหรับการบริโภคแบบรายไตรมาสของ UK บทนี้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ข้อมูลเชิงฤดูกาลโดยใช้แบบจำลองอัตถิภาวนิยมเป็นตัวกำหนดเวลาเราจะแสดงให้เห็นว่าควรพิจารณารากฐานของหน่วยและข้อกำหนดเมื่อสร้างการคาดการณ์จากข้อมูลที่ไม่เป็นไปตามที่คาดการณ์เอาไว้ตัวอย่างเช่นเราได้ทดลองใช้แบบจำลองต่างๆสำหรับการบริโภคในสหราชอาณาจักรเป็นรายไตรมาส บทที่จะต้องเตรียมพร้อมสำหรับการรวมศักยภาพใน Companion to Economic Forecasting โดยไมเคิลเคลเมนท์และ David Hendry Oxford Basil. by M Karanasos, AG Paraskevopoulos, S Dafnos. Hidden เป็นอัตลักษณ์เป็นระยะ - แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในข้อมูลชุดข้อมูลเวลา งานเห็นหมู่คน Gladyshev 1961 และโจนส์และ Brelsford 1967 Tiao และ Grupe 1980 แสดงข้อผิดพลาดของการละเลยพฤติกรรมเป็นระยะในแบบจำลองแบบอนุกรมหลักฐานเชิงประจักษ์ที่สนับสนุนประโยชน์ของแบบจำลอง PARMA ได้รับการรับรองโดยผู้เขียนหลายคนเห็นเช่น Vecchia 1985a, 1985b , Salas และ Obeysekera 1992, Lund 2006, Tesfaye et al 2006 สำหรับการสมัครเข้าเรียนที่ St reamflow series, Bloomfield et al 1994, Lund และคณะจากข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม Osborn and Smith 1989 เพื่อข้อมูลทางเศรษฐกิจและ Gardner and Spooner 1994 สำหรับการใช้งานในการประมวลผลสัญญาณ บทคัดย่อการวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาสมการสมการของการประมาณแบบ WLS โดยใช้สมการเชิงอนุพันธ์โดยใช้ข้อผิดพลาดที่ไม่สัมพันธ์กัน แต่ขึ้นกับข้อสมมติฐานที่ไม่เป็นไปตามข้อสมมติฐานเล็กน้อยแสดงให้เห็นว่าตัวประมาณค่า WLS ของ PARMA โมเดลมีความสอดคล้องกันอย่างมากและมีสมการตามปกติมันขยายทฤษฎีบทที่ 3 1 ของ Basawa และ Lund 2001 ในรูปแบบ PARMA อย่างน้อยที่สุดของแบบจำลอง PARMA ด้วยความผิดพลาดอิสระพบว่าเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของตัวประมาณค่า WLS ที่เกิดขึ้นภายใต้ข้อผิดพลาดโดยทั่วไปแตกต่างจากที่ได้ ข้อผิดพลาดที่เป็นอิสระผลกระทบอาจเป็นเรื่องที่น่าสนใจเกี่ยวกับวิธีการอนุมานมาตรฐานตามข้อผิดพลาดที่เป็นอิสระเมื่อขึ้นอยู่กับตัวอย่างและผลการจำลองแสดงให้เห็นถึงความเกี่ยวข้องในทางปฏิบัติของข้อค้นพบของเราข้อเสนอแนะเกี่ยวกับข้อมูลทางการเงินยังมีการนำเสนอบทความพฤศจิกายน 2011.Christian Francq Roch Roy Abdessamad Saidi สำหรับจำนวนเต็มลบทั้งหมด k ถ้า s 1 เงื่อนไขของ stationarity เป็นระยะ ๆ เทียบเท่ากับเงื่อนไขปกติสำหรับกระบวนการที่เป็นเนื้อเดียวกัน Tiao และ Grupe 33 บทคัดย่อบทความนี้แสดงให้เห็นถึงขั้นตอนการประมาณค่าที่แข็งแกร่งสำหรับพารามิเตอร์ของ AR PAR ระยะ โมเดลเมื่อข้อมูลมีข้อผิดพลาด additive วิธีการที่นำเสนอที่แข็งแกร่งเป็นส่วนขยายของระดับที่แข็งแกร่งและความแปรปรวนร่วมกันตามที่กำหนดไว้ใน Rousseeuw และ Croux 1993 28 และ Ma และ Genton 2000 23 เพื่อรองรับความเป็นระยะ ๆ ฟังก์ชันที่มีเสถียรภาพเป็นระยะ ๆ ถูกนำมาใช้ในเทศกาลคริสต์มาส สมการของวอล์กเกอร์เพื่อหาค่าพารามิเตอร์ที่มีเสถียรภาพโดยใช้ทฤษฎีบทขีดกลางแบบไม่สมมาตรของตัวประมาณค่าและทำการทดลองมอนเต้คาร์โล่เพื่อประเมินประสิทธิภาพของวิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลระยะเวลาที่มีขนาดตัวอย่างที่ จำกัด ข้อมูล Quarterly Fraser River ถูกใช้เป็น ตัวอย่างของการใช้วิธีการที่มีประสิทธิภาพที่นำเสนอผลทั้งหมดก่อน ที่ส่งมาที่นี่ให้แรงจูงใจที่จะใช้วิธีการในสถานการณ์จริงซึ่งในช่วงเวลาที่มีความสัมพันธ์แบบมีข้อผิดพลาด additive. Full ข้อความบทความตุลาคม 2010AJQ Sarnaglia เวอร์จิเนีย Reisen C Lvy-Leduc. Sur le แผน statistique เกี่ยวกับ parle propos de ces modles priodicit แคช En effet les outils traditionnels d วิเคราะห์ issus de la thorie des processus ARMA corrlogrammes ทดสอบ de bruit blanc sur les rsidus ne permeent pas de dceler les composantes priodiques d une telle srie Tiao et Grupe 1980 การเกิดอุบัติเหตุท้องถิ่นท้องถิ่น บทคัดย่อการวิเคราะห์ฤดูกาลของเศรษฐศาสตร์และการพัฒนากระบวนการปรับฤดูกาลตามฤดูกาลได้ดำเนินไปตามทิศทางใหม่ในช่วงยี่สิบปีที่ผ่านมาเราศึกษาคำถามนี้ผ่านงานที่ Banque de France Monistary Statistic and Studies Directorate เพื่อรวบรวมข้อมูลใหม่ ข้อมูล SA ที่ปรับฤดูกาลแล้วการอภิปรายสั้น ๆ เกี่ยวกับวรรณกรรมทางวิชาการแสดงให้เห็นถึงความจำเป็นในการเสริมซอฟต์แวร์ที่มีอยู่โดยใช้กฎเชิงประจักษ์ที่กำหนดโดยผู้ประกอบวิชาชีพเพื่อที่จะทำให้การเลือกวิธีการทั้งหมดมีความชัดเจนดังนั้นการหลีกเลี่ยงความคลุมเครือในการใช้กระบวนการผลิตใหม่ มุ่งเน้นไปที่นโยบายการแก้ไขบางคีย์พารามิเตอร์ของกระบวนการทั้งหมดเพื่อลดการแก้ไขในภายหลังในการตีพิมพ์ข้อมูล SA เราแสดงวิธีการใหม่นี้กับชุด SA ที่เกี่ยวข้องกับการรวมตัวทางการเงินรวมทั้งเงินให้กู้ยืมแก่รัฐวิสาหกิจและครัวเรือนและให้ การวิเคราะห์รายละเอียดของความสอดคล้องระหว่างกระแสและ outst จำนวนเงินรวมของ SA ตัวเลขที่เกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเงินข้อมูลทางการเงินบทความเต็มรูปแบบเมษายน 2008.Sur le แผน statistique เกี่ยวกับเรื่องที่เสนอโดย ces modles ของ priodicit แคช En effet les ประเพณีการวิเคราะห์และการวิเคราะห์ ISsus de la thorie des processus ARMA corrlogrammes test de bruit blanc sur les rsidus ne permettent pas de dceler les composantes priodiques d une telle srie Tiao et Grupe 1980 ความผิดพลาดในการเกิดอุบัติเหตุท้องถิ่น localisation บทคัดย่อการวิเคราะห์ฤดูกาลของเศรษฐศาสตร์และการพัฒนากระบวนการปรับฤดูกาลตามฤดูกาลได้ดำเนินไปตามทิศทางใหม่ในช่วงยี่สิบปีที่ผ่านมาเราศึกษาคำถามนี้ผ่านงานที่ Banque de France Monistary Statistic and Studies Directorate เพื่อรวบรวมข้อมูลใหม่ ข้อมูล SA ที่ปรับฤดูกาลแล้วการอภิปรายสั้น ๆ เกี่ยวกับวรรณกรรมทางวิชาการแสดงให้เห็นถึงความจำเป็นในการเสริมซอฟต์แวร์ที่มีอยู่โดยใช้กฎเชิงประจักษ์ที่กำหนดโดยผู้ประกอบวิชาชีพเพื่อที่จะทำให้การเลือกวิธีการทั้งหมดมีความชัดเจนดังนั้นการหลีกเลี่ยงความคลุมเครือในการใช้กระบวนการผลิตใหม่ มุ่งเน้นไปที่นโยบายการแก้ไขบางคีย์พารามิเตอร์ของกระบวนการทั้งหมดเพื่อลดการแก้ไขในภายหลังในการตีพิมพ์ข้อมูล SA เราแสดงวิธีการใหม่นี้กับชุด SA ที่เกี่ยวข้องกับการรวมตัวทางการเงินรวมทั้งเงินให้กู้ยืมแก่รัฐวิสาหกิจและครัวเรือนและให้ การวิเคราะห์รายละเอียดของความสอดคล้องระหว่างกระแสและ outst จำนวนเงินที่เรียกเก็บจาก SA ตัวเลขที่เกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเงินข้อมูลทางการเงินบทความเต็มรูปแบบมกราคม 2008 Oxford Bulletin ของเศรษฐศาสตร์สถิติอย่างไรก็ตามชุดเวลาการกรองอาจไม่ให้เหลือที่คงที่เนื่องจาก autocorrelations เป็นระยะในกรณีดังกล่าวรูปแบบอาจเป็น misspecified สำหรับชุดที่มีสมบัติเป็นงวด Tiao and Grupe, 1980 การสร้างแบบจำลองเป็นระยะ ๆ ในการเชื่อมโยงกันแบบอิสระสามารถเป็นประโยชน์ได้ บทคัดย่อการใช้แบบจำลองทางสถิติเพื่อจำลองหรือคาดการณ์อุณหภูมิของน้ำในลำธารกำลังกลายเป็นเครื่องมือที่มีความสำคัญมากขึ้นในการจัดการแหล่งน้ำและแหล่งที่อยู่อาศัยในน้ำบทความนี้ให้ภาพรวมของรูปแบบอุณหภูมิน้ำสถิติที่มีอยู่ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรอุณหภูมิน้ำกับสิ่งแวดล้อมตัวแปรเหล่านี้ถูกแบ่งออกเป็นสองแบบคือแบบจำลอง deterministic และสถิติ stochastic โดยทั่วไปโมเดล deterministic ต้องมีข้อมูลป้อนเข้ามากมายเช่น depth, shading, wind velocity ดังนั้นจึงมีความเหมาะสมมากขึ้นในการวิเคราะห์สถานการณ์ผลกระทบที่แตกต่างกัน ผลกระทบที่เกิดจากมนุษย์เช่นการปรากฏตัวของอ่างเก็บน้ำมลพิษทางความร้อนและการตัดไม้ทำลายป่าในทางตรงกันข้ามกับโมเดล deterministic ข้อได้เปรียบหลักของแบบจำลองทางสถิติคือความเรียบง่ายและความสัมพันธ์ของข้อมูลที่น้อยที่สุดเมื่อเทียบกับโมเดล Parametric เช่นการถดถอยแบบเส้นตรงและแบบไม่ถดถอย มักใช้สำหรับช่วงเวลาที่สั้นลงเช่นทุกวันการถดถอยสัน Ridge สัปดาห์แสดงความได้เปรียบเมื่อตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์สูงรูปแบบเป็นระยะ ๆ นำเสนอข้อดีในการจัดการกับฤดูกาลที่มักจะมีอยู่ในชุดเวลาเป็นระยะ ๆ แบบจำลองที่ไม่ใช่พารามิเตอร์เช่นเพื่อนบ้าน k ใกล้เคียงที่สุดเทียม โครงข่ายประสาทเทียมมีความเหมาะสมในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างอุณหภูมิน้ำกับตัวแปรสิ่งแวดล้อมข้อดีและข้อเสียของโมเดลและการศึกษาที่มีอยู่จะถูกกล่าวถึงในบทความฉบับเต็มกันยายน 2550 สมบัติเชิงพลวัตของวัฎจักรเคลื่อนที่เป็นระยะ ๆ ความแปรปรวนและความแปรปรวนของ t และ t 1 ตามแนวทางของ Gladysev 1961 และ Tiao and Grupe 1980 เหล่านี้ได้มาจากการแทนอัตลักษณ์เชิงเส้นของคำสั่ง 1 และแสดงด้วย VAR 1 VAR 1 ปีนี้ได้มาโดยการแทนนิพจน์สำหรับ บทคัดย่อบทความนี้กล่าวถึงการระบุการกำหนดค่าการประมาณและการคาดการณ์สำหรับชุดส่วนประกอบของชุดข้อมูลอนุกรมเวลาที่ไม่ได้สังเกตการณ์แบบทั่วไปที่มีแนวโน้มตามฤดูกาลองค์ประกอบของฤดูกาลและวัฏจักรองค์ประกอบของสภาพพื้นที่ที่สะดวกถูกนำมาใช้สำหรับการประมาณค่าความน่าจะเป็นที่แน่นอนที่สุดการประมาณส่วนประกอบและการคาดการณ์ ประเด็นสำคัญที่ได้รับการพิจารณาและมีการนำเสนอส่วนประกอบของวงจรสุ่มใหม่เป็นระยะ ๆ ในภาพประกอบเชิงประจักษ์แบบจำลองนี้ใช้กับชุดการว่างงานต่อเดือนของสหรัฐฯและเราพบวัฏจักรระยะอย่างมีนัยสำคัญนอกจากนี้ยังมีการเปรียบเทียบระหว่างประสิทธิภาพของ ส่วนประกอบแบบสังเกตการณ์ที่ไม่ได้สังเกตการณ์และแบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมตามฤดูกาลแบบอัตรภูมิคุ้มกันตามฤดูกาลนอกจากนี้เรายังได้นำเสนอวิธีการใหม่ในการประเมินรูปแบบหลัง ๆ นี้บทความเต็มรูปแบบธันวาคม 2549 ซีแมน ม. ค. Koopman Marius Ooms Irma Hindrayanto