[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations5219
h-index42
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 39
تعداد مشاهده ی مقالات: 3892368
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1111605

مقالات دریافت شده: 879
مقالات پذیرفته شده: 373
مقالات رد شده: 494
مقالات منتشر شده: 370

نرخ پذیرش: 42.43
نرخ رد: 56.2

میانگین دریافت تا پذیرش: 395 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 495 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
تحلیل تطبیقی روش‌های برآورد پارامترهای مدل‌های خودبازگشتی متناوب با توزیع‌های ترکیبی مقیاسی چوله نرمال در مواجهه با داده‌های پرت و دم‌سنگین
طاهره منوچهری* ، علیرضا نعمت اللهی
چکیده:   (18 مشاهده)

در این مقاله، مروری جامع و تحلیلی-مقایسه‌ای بر روش‌های برآوردیابی مدل‌های خودبازگشتی متناوب با نوآور‌هایی از نوع توزیع ترکیبی مقیاسی چوله نرمال ارائه می‌شود؛ این خانواده توزیعی، چارچوبی انعطاف‌پذیر برای مدل‌سازی داده‌های متقارن و نامتقارن فراهم می‌سازد. در این راستا، الگوریتم‌های ECM برای توسعه سه روش برآوردیابی که شامل برآوردیابی درست‌نمایی بیشینه، برآوردیابی بیشینه احتمال پسین، و برآوردیابی بیزی به‌کار گرفته شده‌اند. کارایی این روش‌ها از طریق مطالعات شبیه‌سازی مورد ارزیابی قرار گرفته و ویژگی‌های مجانبی، استواری در برابر داده‌های پرت، قله‌های شدید و دم‌های سنگین مورد توجه ویژه قرار گرفته‌اند. همچنین، به‌منظور بررسی کاربرد عملی مدل پیشنهادی، از این روش‌ها برای مدل‌سازی سری زمانی ماهانه قیمت سهام شرکت گوگل استفاده شده است.

واژه‌های کلیدی: مدل‌های خودبازگشتی متناوب، توزیع ترکیبی مقیاسی چوله نرمال، برآورد درست‌نمایی بیشینه، برآورد بیشینه احتمال پسین، برآورد بیزی.
متن کامل [PDF 8832 kb]   (12 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: سریهای زمانی
دریافت: 1404/7/2 | پذیرش: 1405/6/10
فهرست منابع
1. Arellano-Valle R. B., Castro L. M., Genton M. G., & Gómez H. W. (2008). Bayesian Inference for Shape Mixtures of Skewed Distributions, With Application to Regression Analysis. Bayesian Analysis, 3(3), 513-539. [DOI:10.1214/08-BA320]
2. Basawa, I. V., & Lund, R. B. (2001). Large Sample Properties of Parameter Estimates for Periodic ARMA Models. Journal of Time Series Analysis, 22, 651-663. [DOI:10.1111/1467-9892.00246]
3. Basso, R. M., Lachos, V. H., Cabral, C. R. B., & Ghosh, P. (2010). Robust Mixture Modeling Based on the Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions. Computational Statistics and Data Analysis, 54, 2926-2941. [DOI:10.1016/j.csda.2009.09.031]
4. Broszkiewicz‐Suwaj, E., Makagon, A., Weron, R., & Wylomanska, A. (2004). On Detecting and Modeling Periodic Correlation in Financial Data. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 336(1-2), 196-205. [DOI:10.1016/j.physa.2004.01.025]
5. Chaari, F., Leskow, J., Napolitano, A., Zimroz, R., & Wylomanska, A. (2017). Cyclostationarity: Theory and Methods III, Applied Condition Monitoring. Springer. [DOI:10.1007/978-3-319-51445-1]
6. Ferreira, C. S., & Dias, R. (2024). Semiparametric Regression Models Under Skew Scale Mixtures of Normal Distributions. Communications in Statistics: Simulation and Computation, 1-23. [DOI:10.1080/03610918.2024.2372667]
7. Franses, P. H., & Paap, R. (1994). Model Selection in Periodic Autoregressive. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 56(4), 421-439. [DOI:10.1111/j.1468-0084.1994.tb00018.x]
8. Giri, P., Grzesiek, A., Żuławiński, W., & Sundar, S. (2022). The Modified Yule-Walker Method for Multidimensional Infinite-Variance Periodic Autoregressive Model of Order 1. Journal of the Korean Statistical Society, 51(4), 1130-1142. [DOI:10.1007/s42952-022-00191-3]
9. Gladyshev, E. G. (1961). Periodically Correlated Random Sequences. Soviet Mathematics, 2, 385-388.
10. Hashemi, F., & Goodarzi, F. (2024). Linear Mixed Model Based on Mean Mixture of Multivariate Normal Distributions: A Flexible Estimate Based on Missing Value. Journal of Statistical Modelling: Theory and Applications, 5(2), 97-119.
11. Hipel, K. W., & McLeod, A. I. (1994). Time Series Modelling of Water Resources and Environmental Systems. Elsevier.
12. Hurd, H. L., & Miamee, A. (2007). Periodically Correlated Random Sequences: Spectral Theory and Practice. John Wiley & Sons. [DOI:10.1002/9780470182833]
13. Kermarrec, G., Maddanu, F., Klos, A., Proietti, T., & Bogusz, J. (2024). Modeling Trends and Periodic Components in Geodetic Time Series: A Unified Approach. Journal of Geodesy, 98, Article 3. [DOI:10.1007/s00190-024-01826-5]
14. Lachos V. H., Ghosh P., & Arellano-Valle R. B. (2010). Likelihood Based Inference for Skew Normal/Independent Linear Mixed Models. Statistica Sinica, 20, 303-322.
15. Liu, C., & Rubin, D. B. (1994). The ECME Algorithm: A Simple Extension of EM and ECM With Faster Monotone Convergence. Biometrika, 81, 633-648. [DOI:10.1093/biomet/81.4.633]
16. Lund, R. B., & Basawa, I. V. (2000). Recursive Prediction and Likelihood Evaluation for Periodic ARMA Models. Journal of Time Series Analysis, 21, 75-93. [DOI:10.1111/1467-9892.00174]
17. Maleki, M., & Arellano-Valle, R. B. (2016). Maximum A-Posteriori Estimation of Autoregressive Processes Based on Finite Mixtures of Scale-Mixtures of Skew-Normal Distributions. Journal of Statistical Computation and Simulation, 87(6), 1061-1083. [DOI:10.1080/00949655.2016.1245305]
18. Maleki, M., Arellano-Valle, R. B., Dey, D. K., Mahmoudi, M. R., & Jalili, S. M. J. (2018). A Bayesian Approach to Robust Skewed Autoregressive Processes. Calcutta Statistical Association Bulletin, 69(2), 165-182. [DOI:10.1177/0008068317732196]
19. Maleki, M., Wraith, D., Mahmoudi, M. R., & Contreras-Reyes, J. E. (2020). Asymmetric Heavy-Tailed Vector Auto-Regressive Processes With Application to Financial Data. Journal of Statistical Computation and Simulation, 90(2), 324-340. [DOI:10.1080/00949655.2019.1680675]
20. Mahmoudi, M. R., Maleki, M., Baleanu, D., Nguyen, V.-T., & Pho, K.-H. (2020). A Bayesian Approach to Heavy-Tailed Finite Mixture Autoregressive Models. Symmetry, 12(6), Article 929. [DOI:10.3390/sym12060929]
21. Manouchehri, T., & Nematollahi, A. R. (2019a). On the Estimation Problem of Periodic Autoregressive Time Series: Symmetric and Asymmetric Innovations. Journal of Statistical Computation and Simulation, 89(1), 71-97. [DOI:10.1080/00949655.2018.1535599]
22. Manouchehri, T., & Nematollahi, A. R. (2019b). Periodic Autoregressive Models With Closed Skew-Normal Innovations. Computational Statistics, 34(3), 1183-1213. [DOI:10.1007/s00180-019-00893-z]
23. Manouchehri, T., & Nematollahi, A. R. (2022). A Comparison of the Bayesian and Non-Bayesian Approaches for the Periodic AR Models Based on the SMSN Innovations. Iranian Journal of Science and Technology: Transactions A, 46(2), 615-630. [DOI:10.1007/s40995-022-01266-w]
24. Meng, X. L., & Rubin, D. B. (1993). Maximum Likelihood Estimation Via the ECM Algorithm: A General Framework. Biometrika, 80, 267-278. [DOI:10.1093/biomet/80.2.267]
25. Nematollahi, A. R., Soltani, A. R., & Mahmoudi, M. R. (2017). Periodically Correlated Modeling by Means of the Periodograms Asymptotic Distributions. Statistical Papers, 1(1), 1-12. [DOI:10.1007/s00362-016-0748-9]
26. Pagano, M. (1978). On Periodic and Multiple Autoregressions. The Annals of Statistics, 6, 1310-1317. [DOI:10.1214/aos/1176344376]
27. Shao, Q. (2006). Mixture Periodic Autoregressive Time Series Models. Statistics & Probability Letters, 76(6), 609-618. [DOI:10.1016/j.spl.2005.09.015]
28. Shao, Q. (2007). Robust Estimation for Periodic Autoregressive Time Series. Journal of Time Series Analysis, 29, 251-263. [DOI:10.1111/j.1467-9892.2007.00555.x]
29. Thomas, H. A., & Fiering, M. B. (1962). Mathematical Synthesis of Streamflow Sequences for the Analysis of River Basins by Simulation. Design of Water Resource Systems, 459-493. [DOI:10.4159/harvard.9780674421042.c15]
30. Troutman, B. M. (1979). Some Results in Periodic Autoregression. Biometrika, 66, 219-228. [DOI:10.1093/biomet/66.2.219]
31. Ursu, E., & Turkman, K. F. (2012). Periodic Autoregressive Model Identification Using Genetic Algorithm. Journal of Time Series Analysis, 33, 398-405. [DOI:10.1111/j.1467-9892.2011.00772.x]
32. Vecchia, A. V. (1985a). Periodic Autoregressive-Moving Average (PARMA) Modeling With Applications to Water Resources. Water Resources Bulletin, 21, 721-730. [DOI:10.1111/j.1752-1688.1985.tb00167.x]
33. Vecchia, A. V. (1985b). Maximum Likelihood Estimation for Periodic Autoregressive Moving Average Models. Technometrics, 27, 375-384. [DOI:10.1080/00401706.1985.10488076]
34. Yaghoubi, S., & Farnoosh, R. (2025). Static Finite Mixture Model of Multivariate Skew-Normal Distributions to Cluster Multivariate Time Series Based on Generalized Autoregressive Score Approach. International Journal of Nonlinear Analysis and Applications, 16(4), 27-39.
35. Zeller, C. B., Cabral, C. R. B., & Lachos, V. H. (2016). Robust Mixture Regression Modeling Based on Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions. TEST, 25(2), 375-396. [DOI:10.1007/s11749-015-0460-4]
36. Żuławiński, W., & Wyłomańska, A. (2023). Estimation of Coefficients for Periodic Autoregressive Model With Additive Noise-A Finite-Variance Case. arXiv Preprint, arXiv:2302.07070. [DOI:10.1016/j.cam.2023.115131]
37. Żuławiński, W., Antoni, J., Zimroz, R., & Wyłomańska, A. (2024). Robust Coherent and Incoherent Statistics for Detection of Hidden Periodicity in Models With Non-Gaussian Additive Noise. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2024(1). [DOI:10.1186/s13634-024-01168-6]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.15 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4722