A binary time series model with a long-memory structure

Gratis

digital

A binary time series model with a long-memory structure

Articolo

Rivista

STATISTICA & APPLICAZIONI

Sezione

Open Access

Titolo

A binary time series model with a long-memory structure

Autori

Alfonso Carfora, Giovanni De Luca

Editore

Vita e Pensiero

Formato

Articolo |

Pdf

Online da

02-2010

Issn

1824-6672 (stampa) | 2283-6659 (digitale)

Scrivi un commento per questo prodotto

Promozione valida fino al 02/12/2023

Scarica

Ebook in formato Pdf leggibile su questi device:

Computer
con Software:
- Adobe PDF Reader
Android
iPhone/Ipad
con App:
- Adobe PDF Reader
E-Book Reader
Ibs Tolino
Kobo

Descrizione Commenti dei lettori

Markov chains and Mixture Transition Distribution are the most traditional models for binary time series. More recently, Startz (2008) has introduced a novel model for binary data, the so-called Binomial AutoRegressive Moving Average model basically based on the comparison between theoretical and empirical autopersistence functions. However, some economic phenomena show a longmemory structure not captured by any of these formulations. For quarterly U.S. binary data on recession, we show that a long-memory model for binary data can substantially improve the fit. Keywords: Binary Variables, Long-Memory, Autopersistence Function
RIASSUNTO Le catene di Markov e i modelli Mixture Transition Distribution (MTD) sono gli strumenti maggiormente utilizzati in letteratura per il trattamento delle serie storiche binarie. In un recente articolo, Startz (2008) ha introdotto una nuova classe di modelli per serie storiche binarie. Tale categoria di modelli, identificata dalla sigla BARMA (Binomial Autoregressive Moving Average), si basa principalmente sul confronto tra gli andamenti delle funzioni di autopersistenza empiriche e quelli delle funzioni teoriche. Tuttavia alcuni fenomeni economici manifestano una componente di lungo memoria che non è catturata da queste formulazioni. Per i dati binari trimestrali sulle recessioni statunitensi, si dimostra che una tipologia di modelli a lunga memoria, propri per le serie storiche binarie, riesce a garantire un sostanziale miglior adattamento.

Inserisci un commento per A binary time series model with a long-memory structure