Adaptive Student’s t-distribution with method of moments moving estimator for nonstationary time series

要約

実際の時系列は通常非定常であり、モデル適応の難しい問題をもたらします。
Arma-Archのような古典的なアプローチは、任意のタイプの依存を想定しています。
彼らのバイアスを回避するために、私たちは最近提案された移動推定器の不可知論の哲学に焦点を当てます：時間内に$ t $を見つけるパラメーターの最適化
$ f_t = \ sum _ {\ tau 要約(オリジナル)

The real life time series are usually nonstationary, bringing a difficult question of model adaptation. Classical approaches like ARMA-ARCH assume arbitrary type of dependence. To avoid their bias, we will focus on recently proposed agnostic philosophy of moving estimator: in time $t$ finding parameters optimizing e.g. $F_t=\sum_{\tauarxiv情報

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