Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/233356
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Dürre, A. | |
dc.contributor.author | Fried, R. | |
dc.date.accessioned | 2019-10-29T12:06:16Z | - |
dc.date.available | 2019-10-29T12:06:16Z | - |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the Twelfth Intern. Conf., Minsk, Sept. 18-22, 2019. – Minsk : BSU, 2019. – P. 21-28. | |
dc.identifier.isbn | 978-985-566-811-5 | |
dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/233356 | - |
dc.description.abstract | We propose a new robust test to detect changes in the dependence structure of a time series. The test is based on empirical autocovariances of a robust transformation of the original time series. Because of the transformation we do not require any finite moments of the original time series making the test especially suitable for heavy tailed time series. We furthermore propose a lag weighting scheme which puts emphasis on changes of the autocorrelation at smaller lags. Our approach is compared to existing ones in some simulations. | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Minsk : BSU | |
dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика | |
dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
dc.title | Detecting changes in the dependence structure of a time series | |
dc.type | conference paper | |
Располагается в коллекциях: | 2019. Computer Data Analysis and Modeling : Stochastics and Data Science |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.