Determining neighborhoods of image pixels automatically for adaptive image denoising using nonlinear time series analysis.
Deviation inequalities and moderate deviations for estimators of parameters in bifurcating autoregressive models
The purpose of this paper is to investigate the deviation inequalities and the moderate deviation principle of the least squares estimators of the unknown parameters of general th-order asymmetric bifurcating autoregressive processes, under suitable assumptions on the driven noise of the process. Our investigation relies on the moderate deviation principle for martingales.
Die Bestimmung des ARMA Modells der stationären Zeitreihe
Disaggregation of long memory processes on class.
Discrete sampling of an integrated diffusion process and parameter estimation of the diffusion coefficient
Discrete sampling of an integrated diffusion process and parameter estimation of the diffusion coefficient
Let (Xt) be a diffusion on the interval (l,r) and Δn a sequence of positive numbers tending to zero. We define Ji as the integral between iΔn and (i + 1)Δn of Xs. We give an approximation of the law of (J0,...,Jn-1) by means of a Euler scheme expansion for the process (Ji). In some special cases, an approximation by an explicit Gaussian ARMA(1,1) process is obtained. When Δn = n-1 we deduce from this expansion estimators of the diffusion coefficient of X based on (Ji). These estimators are shown...
Discrimination between nonstationary and nearly nonstationary processes, and its effect on forecasting
Discrimination between nonstationary and nearly nonstationary processes, and its effect on forecasting
Econometric modeling at mixed frequencies.
Ecuaciones de la descomposición modal de procesos ARMA.
Los procesos estocásticos estacionarios, autorregresivos y de medias móviles (ARMA), han sido estudiados en diversos ámbitos durante las dos últimas décadas (p.e. Brockwell-Davis, 1987), y se han utilizado con éxito en aplicaciones muy diversas.Uno de los aspectos al que parece que no se ha prestado demasiada atención es la descomposición aditiva de estos procesos, asociando cada componente a un polo de la función de transferencia del modelo ARMA. Esta descomposición aditiva, que llamaremos descomposición...
Efficacités comparées de certaines méthodes de prédiction pour un ARMA perturbé
Efficiency of some algorithms for prediction in finite stationary time series
Important characteristics of any algorithm are its complexity and speed in real calculations. From this point of view, we analyze some algorithms for prediction in finite stationary time series. First, we review results developed by P. Bondon [1] and then, we derive the complexities of Levinson and a new algorithm. It is shown that the time needed for real calculations of predictions is proportional to the theoretical complexity of the algorithm. Some practical recommendations for the selection...
Efficient robust estimation of time-series regression models
The paper studies a new class of robust regression estimators based on the two-step least weighted squares (2S-LWS) estimator which employs data-adaptive weights determined from the empirical distribution or quantile functions of regression residuals obtained from an initial robust fit. Just like many existing two-step robust methods, the proposed 2S-LWS estimator preserves robust properties of the initial robust estimate. However, contrary to the existing methods, the first-order asymptotic behavior...
Ein Beitrag zur Analyse von Zeitreihen: Die Quotientenmethode, eine Variante der "Variate Difference" Methode
Einige Bemerkungen zu einem Beitrag zur Zeitreihenanalyse von - Schips, B.; Stier, W..
El análisis de series temporales: situación y perspectivas.
Ergänzung zu Â?Ein Beitrag zur Analyse von Zeitreihen: Die Quotientenmethode, eine Variante der 'Variate Difference' Methode", Metrika, Vol. 16, 1970, Fasc. 2 - 3
Estimació del pol i de la variància del soroll d'un model AR (1) mitjançant filtratge no lineal.
La estimación de los parámetros asociados a un proceso ARMA puede plantearse como un problema de filtrado no lineal. Para determinar un estimador recursivo de estos parámetros se define un vector de estado ampliado que incluye las variables de estado y los parámetros a estimar. Con un enfoque bayesiano se determina la distribución a posteriori del vector de estado ampliado. La síntesis del filtro no lineal permite: i) estimar los parámetros y determinar su precisión para un tamaño de muestra dado,...
Estimación de registros desconocidos en series de datos.
Se dispone de dos o más series de datos, de las cuales al menos una no se conoce completamente. Se supone que las series se pueden modelizar con la hipótesis lineal; así como que existe alguna estructura de correlación entre ellas. Se desarrollan dos modelos para estimar los valores desconocidos de la(s) serie(s) de datos.
Estimación no paramétrica de curvas notables para datos dependientes.
Sea {Xt: t ∈ Z} una serie de tiempo estacionaria, con valores en Rp, verificando la condición de ser α-mixing o L2-estable. A partir de una muestra de tamaño n se define una amplia clase de estimadores no paramétricos de la función de densidad f(x) asociada al proceso, y de la función de autorregresión de orden k:r(y) = E(g(Xt+1)/(Xt-k+1 ... Xt) = y), y ∈ Rksiendo g una función real.Se estudian las siguientes propiedades asintóticas de estos estimadores: consistencia puntual (casi segura y en media...