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On robust estimation of negative binomial INARCH models

机译:负二项式金属二拱模型的鲁棒估计

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摘要

We discuss robust estimation of INARCH models for count time series, where each observation conditionally on its past follows a negative binomial distribution with a constant scale parameter, and the conditional mean depends linearly on previous observations. We develop several robust estimators, some of them being computationally fast modifications of methods of moments, and some rather efficient modifications of conditional maximum likelihood. These estimators are compared to related recent proposals using simulations. The usefulness of the proposed methods is illustrated by a real data example.
机译:我们讨论对计数时间序列的金属模型的稳健估计,其中每个观察到其过去的每个观察遵循具有恒定比例参数的负二射分布,条件均值在前面的观察中线性取决于线性。 我们开发了几种强大的估算器,其中一些是在计算上快速修改的时刻方法,以及条件最大可能性的一些相当有效的修改。 将这些估算器与使用模拟的相关最新建议进行比较。 真实的数据示例说明了所提出的方法的有用性。

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