Parameter estimation for INAR processes based on high-order statistics

• Tipo: Artigo em Revista Científica Internacional
• Data: 2009

Autores

Isabel Silva (Autor) FEUP; M. Eduarda Silva (Autor) FCUP

Revista

Título: Revstat Statistical Journal

Vol. 7 Nº 2

Páginas: 105-117

ISSN: 1645-6726

Editora: Instituto Nacional De Estatistica

Indexação

ISI Web of Knowledge - 5 Citações

Classificação Científica

FOS: Ciências exactas e naturais > Matemática

CORDIS: Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Outras Informações

ID Authenticus: P-003-MC3

Abstract (EN): The high-order statistics (moments and cumulants of order higher than two) have been widely applied in several fields, specially in problems where it is conjectured a lack of Gaussianity and/or non-linearity. Since the INteger-valued AutoRegressive, INAR, processes are non-Gaussian, the high-order statistics can provide additional information that allows a better characterization of these processes. Thus, an estimation method for the parameters of an INAR process, based on Least Squares for the third-order moments is proposed. The results of a Monte Carlo study to investigate the performance of the estimator are presented and the method is applied to a set of real data.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 13