Марковская модель авторегрессии с гетероскедастичным остатком

Системнi дослiдження та Iнформацiйнi технологiï = System Analysis and Information Technology 2008
Andrejs Matvejevs, Kārlis Šadurskis

Одной из основных задач современной эконометрии является развитие методов анализа временных рядов при помощи авторегрессионных моделей без априорных предположений о форме зависимости условного математического ожидания фазовой координаты от ее прошлых значений. Основной причиной отказа от традиционных линейных моделей типа является негауссовский характер случайных величин, описывающих поведение реальных моделей.

Atslēgas vārdi
Time series, Markov chain, transition probability, regression model,
Hipersaite
http://journal.iasa.kpi.ua/zm456st/2008/No2/2008-n2-matveev

Matvejevs, A., Šadurskis, K. Марковская модель авторегрессии с гетероскедастичным остатком. Системнi дослiдження та Iнформацiйнi технологiï = System Analysis and Information Technology, 2008, 2, 97.-109.lpp. ISSN 1681-6048.

Publikācijas valoda
Russian (ru)