СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Luceno, Alberto$<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.07-04А3.484

Автор(ы) : Luceno, Alberto
Заглавие : A fast algorithm for the exact likelihood of stationary and partially nonstationary vector autoregressive-moving average processes
Источник статьи : Biometrika. - 1994. - Vol. 81, N 3. - С. 555-565
Аннотация: An expression for the likelihood function of a stationary vector autoregressive-moving average process is developed. The expression is very efficient numerically and applies to any stationary but not necessarily invertible model. In particular, when the multivariate process is autoregressive, the exact likelihood can be evaluated with a small number of operations depending on the order of the autoregressive operator and the process dimension, but not on the size of the observed series. The expression also provides an efficient method for the evaluation of the exact likelihood of a partially nonstationary vector autoregressive-moving average process, for which the determinant of the autoregressive operator has at least one unit root and the remaining roots are outside the unit circle. This method does not require differencing the series, so that complications caused by over-differencing the series, such as noninvertibility and parameter identifiability problems, are avoided. The results for autoregressive models are also applied to testing the stationarity and invertibility of any autoregressive-moving average model with given parameter values. Испания, E.T.S. de Ingenieros de Caminos, Univ. of Cantabria, 39005 Santander. Библ. 26
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
МОДЕЛЬ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК
ИДЕНТИФИЦИРУЕМОСТЬ ПАРАМЕТРОВ
ОЦЕНКА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.03-04А3.421

Автор(ы) : Luceno, Alberto
Заглавие : A fast likelihood approximation for vector general linear processes with long series: Application to fractional differencing
Источник статьи : Biometrika. - 1996. - Vol. 83, N 3. - С. 603-614
Аннотация: The quadratic form appearing in the likelihood function of a Gaussian stationary and invertible vector general linear process is considered in this paper. A new expression for this quadratic form is developed, which allows repeated computations to be performed very efficiently by possibly using forecast and backcast values of the series. While the quadratic form itself involves the inverse of the covariance matrix, the new expression uses the autocovariances of the `inverse-transpose' model. The new expression outperforms alternative procedures in terms of their usefulness to compute approximate maximum likelihood estimates for the parameters in the general linear model. Although the methods developed in the paper can be applied to finite order autoregressive-moving average models, they are most useful when the process does not have a representation with finite autoregressive and moving average orders. The case of a vector autoregressive integrated moving average process in which the degree of differencing is allowed to take fractional values is considered in detail. Испания, E. T. S. de Ingenieros de Caminos, Univ. of Cantabria, 39005 Santander. Библ. 30
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
МОДЕЛЬ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО
СТАЦИОНАРНЫЙ ПРОЦЕСС
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ОЦЕНИВАНИЕ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.02-04А3.484

Автор(ы) : Luceno, Alberto
Заглавие : Estimation of missing values in possibly partially nonstationary vector time series
Источник статьи : Biometrika. - 1997. - Vol. 84, N 2. - С. 495-499
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ПРОПУЩЕННЫЕ ЗНАЧЕНИЯ
НЕСТАЦИОНАРНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ИНТЕРПОЛЯЦИЯ
ФУНКЦИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ
ПРЕДСКАЗАНИЕ
Дата ввода:

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска