무거운 꼬리 시계열을 위한 파라메트릭 일반화 스펙트럼

본 논문은 특성함수 기반의 일반화 스펙트럼을 이용해, 모멘트 가정이 필요 없는 무거운 꼬리(stable, Cauchy 등) 시계열 모델의 파라메트릭 형태를 제시하고, 통합 주기표를 활용한 최소제곱 추정법으로 √n 일관성을 확보한다. 비인과 인(인과) 구조를 동시에 추정하며, 매끄러움 파라미터 없이 테스트와 예측까지 확장한다.

저자: Yuichi Goto, Gaspard Bernard

무거운 꼬리 시계열을 위한 파라메트릭 일반화 스펙트럼
본 논문은 비가우시안·무한분산 시계열에 대한 기존 스펙트럼 방법의 한계를 극복하고자, 특성함수 기반의 **일반화 스펙트럼**(Generalized Spectrum, 이하 GS)을 도입한다. GS는 두 변수 u, v와 주파수 λ에 대해 \

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