引用本文:王红军,田 铮,韩四儿.非线性时间序列建模的均值异方差混合转移分布模型[J].控制理论与应用,2008,25(3):511~516.[点击复制]
WANG Hong-jun,TIAN Zheng,HAN Si-er.Expectation heteroscedastic mixture transition distribution model for modeling nonlinear time series[J].Control Theory and Technology,2008,25(3):511~516.[点击复制]
非线性时间序列建模的均值异方差混合转移分布模型
Expectation heteroscedastic mixture transition distribution model for modeling nonlinear time series
摘要点击 1354  全文点击 1178  投稿时间：2006-07-04  修订日期：2007-01-29
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DOI编号  
  2008,25(3):511-516
中文关键词  平稳性  BIC准则  ECM算法  非对称  多峰  厚尾  条件异方差
英文关键词  stationarity  BIC  ECM algorithm  asymmetric  multimodal  heavier tail  conditonal heteroscedasticity
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60375003); 教育部重点科研基金资助项目(03I53059); 西北工业大学科技创新基金资助项目(2007KJ01033).
作者单位
王红军 西安电子科技大学 理学院应用数学系, 陕西 西安 710071
西北工业大学 理学院应用数学系, 陕西 西安 710072
 
田 铮 西北工业大学 理学院应用数学系, 陕西 西安 710072
中国科学院 自动化研究所 模式识别国家重点实验室, 北京 100080 
韩四儿 西北工业大学 理学院应用数学系, 陕西 西安 710072 
中文摘要
      进一步研究了由Berchtold提出的均值异方差混合转移分布(expectation heteroscedastic mixture transition distribution model, EHMTD)模型. 讨论并得到了EHMTD模型的平稳性条件和分布函数的尾部特征. 运用ECM(expectation conditional maximization)算法估计模型的参数. 条件分布的多样性使得该类模型能够对非对称、多峰、厚尾等非Gauss特征进行描述. 模拟及实例分析的结果表明EHMTD模型是一类易于建模, 并且有着广泛应用前景的非线性时间序列模型.
英文摘要
      The expectation heteroscedastic mixture transition distribution (EHMTD) model first introduced by Berchtold is further studied in this paper. First, the stationary conditions and tail behaviors of the model are derived. The estimation of parameters is easily performed via expectation conditional maximization (ECM) algorithm. The variety of conditional distributions of the EHMTD model makes the model capable of modeling time series with asymmetric multimodal or heavier tail distribution. The model is applied to simulate real data sets with satisfactory results. The EHMTD model is easy to model and potentially useful in modeling nonlinear time series.