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具有结构变化的广义泊松整数值自回归过程

Generalized Poisson integer-valued autoregressive processes with structural changes.

作者信息

Zhang Chenhui, Wang Dehui, Yang Kai, Li Han, Wang Xiaohong

机构信息

School of Mathematics, Jilin University, Changchun, Jilin, People's Republic of China.

School of Mathematics and Statistics, Changchun University of Technology, Changchun, Jilin, People's Republic of China.

出版信息

J Appl Stat. 2021 Apr 15;49(11):2717-2739. doi: 10.1080/02664763.2021.1915255. eCollection 2022.

DOI:10.1080/02664763.2021.1915255
PMID:35909669
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9336494/
Abstract

In this paper, we introduce a new first-order generalized Poisson integer-valued autoregressive process, for modeling integer-valued time series exhibiting a piecewise structure and overdispersion. Basic probabilistic and statistical properties of this model are discussed. Conditional least squares and conditional maximum likelihood estimators are derived. The asymptotic properties of the estimators are established. Moreover, two special cases of the process are discussed. Finally, some numerical results of the estimates and a real data example are presented.

摘要

在本文中，我们引入了一种新的一阶广义泊松整数值自回归过程，用于对呈现分段结构和过度分散的整数值时间序列进行建模。讨论了该模型的基本概率和统计性质。推导了条件最小二乘估计和条件最大似然估计。建立了估计量的渐近性质。此外，还讨论了该过程的两个特殊情况。最后，给出了一些估计的数值结果和一个实际数据示例。