Zobrazeno 1 - 10
of 406
pro vyhledávání: '"Bardet, Jean"'
The purpose of this paper is to study the convergence of the quasi-maximum likelihood (QML) estimator for long memory linear processes. We first establish a correspondence between the long-memory linear process representation and the long-memory AR$(
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.14711
Autor:
Bardet, Jean-Marc
Publikováno v:
Journal of Time Series Analysis, In press
The aim of this paper is to provide a new estimator of parameters for LARCH$(\infty)$ processes, and thus also for LARCH$(p)$ or GLARCH$(p,q)$ processes. This estimator results from minimising a contrast leading to a least squares estimator for the a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.12721
This paper studies the model selection problem in a large class of causal time series models, which includes both the ARMA or AR($\infty$) processes, as well as the GARCH or ARCH($\infty$), APARCH, ARMA-GARCH and many others processes. We first study
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.09785
Autor:
Barat, Eric *, Pouant, Camille, Soubieux, Annaelle, Arrii, Marianne, Bardet, Jean-Didier, Chenailler, Catherine, Varin, Rémi
Publikováno v:
In Therapies July-August 2024 79(4):443-451
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This paper studies the model selection problem in a large class of causal time series models, which includes both the ARMA or AR($\infty$) processes, as well as the GARCH or ARCH($\infty$), APARCH, ARMA-GARCH and many others processes. To tackle this
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.09762
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This paper is devoted to the offline multiple changes detection for long-range dependence processes. The observations are supposed to satisfy a semi-parametric long-range dependence assumption with distinct memory parameters on each stage. A penalize
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1801.02515