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Título: =Stationary mixture transition distribution (MTD) models via predictive distributions
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Publicación seriada
Referencias AnalíticasReferencias Analíticas
Autor: Mena, Ramsés H. ; Walker, Stephen G.
Título: Stationary mixture transition distribution (MTD) models via predictive distributions
Páginas/Colación: p3103-3112
Journal of Statistical Planning and Inference Vol 137, no. 10 October 2007
Información de existenciaInformación de existencia

Resumen
This paper combines two ideas to construct autoregressive processes of arbitrary order. The first idea is the construction of first order stationary processes described in Pitt et al. [(2002). Constructing first order autoregressive models via latent processes. Scand. J. Statist.29, 657–663] and the second idea is the construction of higher order processes described in Raftery [(1985). A model for high order Markov chains. J. Roy. Statist. Soc. B.47, 528–539]. The resulting models provide appealing alternatives to model non-linear and non-Gaussian time series.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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