Multivariate Moving Average Darstellung

Titel des Dokuments Titel des Dokuments Forward Moving Average Representation in Multivariate MA (1) Prozesse Auteur (s) Autor (en) du ou des auteurs Autor / en Zugehörigkeit (en) (1) Department of Statistics, Faculty of Basic (2) Institut für Statistik und OR, Fakultät für Naturwissenschaften, Kuwait Universität, Safat, KOWEIT Rsum Zusammenfassung Die durchschnittlichen Koeffizienten der Vorwärtsbewegung sind im allgemeinen verschieden von ihren entsprechenden rückläufigen Durchschnittswerten Koeffizienten in multivariaten stationären Zeitreihen. Es gibt fehlende praktische Methoden, um vorwärts-gehende mittlere Koeffizienten von den rückwärtigen abzuleiten. In diesem Artikel legen wir einen neuen praktischen Ansatz für die Ermittlung der vorwärts gehenden durchschnittlichen Koeffizienten für multivariate gleitende Durchschnittsprozesse der Ordnung eins fest. Revue Zeitschrift Titel Quelle Source 2010, vol. 39, no 3-5, pp. 729-737 9 Seite (n) (Artikel) (14 S.) Sprache Sprache Editeur Verleger Taylor amp Francis, Philadelphia, PA, ETATS-UNIS (1976) (Revue) Mots-cls anglais Englisch KeywordsMoving Durchschnittliche Darstellungen für multivariate stationäre Prozesse Rückwärts und vorwärts gleitenden Durchschnitt (MA) Darstellungen werden für multivariate stationäre Prozesse. Es wird beobachtet, dass im multivariaten Fall im Gegensatz zum univariaten Fall die Rückwärts - und Vorwärts-MA-Koeffizienten im Allgemeinen unterschiedlich sind. Ein Verfahren wird vorgestellt, um die bekannten Techniken bei der Ableitung des Rückwärts-MA anzuwenden, um die vorwärts zu erhalten. Copyright 2006 The Authors Zeitschrift Compilation 2006 Blackwell Publishing Ltd. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. 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In dieser Arbeit entwickeln wir ein Interpolationsverfahren für multivariate ARMA-Prozesse mit Hilfe der Interpolation der zugrundeliegenden Innovationen. In diesem Fall sind die Koeffizienten des Modells und die vergangenen und zukünftigen multivariaten Daten die Eingaben des Algorithmus. Wir erhalten auch einen geschlossenen Formausdruck für den besten linearen Interpolator des Einzelwerts für MA (1) und AR (1) Zeitreihenmodelle. (1997), S. 206-169, S. 206-56, S. 206-56), S. 206-52), die in der Zeitschrift "Zeitschrift für anorganische und allgemeine Chemie" 831841. CrossRef, Web of Science Alle Referenzen) beobachtet, dass im Allgemeinen die rückwärts und vorwärts gleitenden durchschnittlichen Koeffizienten, entsprechend für die multivariaten stationären Prozesse, anders als die univariate Prozesse, unterschiedlich sind. Dies hat Untersuchungen zur Ableitung von vorwärts gleitenden mittleren Koeffizienten in bezug auf die rückwärts gehenden mittleren Koeffizienten stimuliert. In diesem Artikel entwickeln wir ein praktisches Verfahren, wenn das zugrundeliegende Verfahren ein multivariat gleitender Durchschnitt (oder univariate periodisch korrelierte) Prozess der endlichen Ordnung ist. Unser Verfahren beruht auf zwei wichtigen Beobachtungen: Ordnungsreduktion (Li, 20058. Li. LM (2005) Faktorisierung der gleitenden mittleren Spektraldichten durch Zustandsraumdarstellungen und Stapelung J. Multivariate Analyse 96. 425 438. CrossRef, Web of (Mohammadpour und Soltani, 20109. Mohammadpour, M. Soltani, AR (2010).) Fortschreitende Durchschnittsdarstellung für multivariate MA (1) - Prozesse Kommune Statistische Theorie Meth. 39. 729 737. Taylor amp Francis Online, Web of Science Alle Referenzen anzeigen). Artikel Jan 2014 M. Mohammadpour A. R. Soltani