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Parameter estimation for INAR processes based on high-order statistics

Título
Parameter estimation for INAR processes based on high-order statistics
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2009
Autores
Revista
Vol. 7 2
Páginas: 105-117
ISSN: 1645-6726
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
Contacto: ims@fe.up.pt; mesilva@fep.up.pt
Nº de páginas: 13
Documentos
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