Structural Break Estimation for piecewise FARIMA Models

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/29018
Title: Structural Break Estimation for piecewise FARIMA Models
Author: LI SONG; BONDON, Pascal
Abstract: Nous étudions le problème de l'estimation de ruptures structurelles dans un signal aléatoire à longue mémoire du type FARIMA (p, d, q). Le nombre de ruptures et leurs localisations sont inconnus ainsi que les ordres (p, d, q) et les paramètres de chaque sous-série. Nous proposons une méthode basée sur des estimateurs du maximum de vraisemblance et des critères de distance permettant d'estimer les points de rupture et les paramètres des sous-séries à longue dépendance. On montre par des simulations de Monte Carlo que la méthode fonctionne bien sur des modèles FARIMA par morceaux quand chaque sous-série contient un nombre raisonnable de données de l’ordre de 800.We consider the problem of estimating the structural changes in a long memory piecewise FARIMA processes. The number of break points as well as their locations, the orders and the parameters of each sub-segments are assumed to be unknown. A 4-step procedure based on maximum likelihood estimate and distance criteria is proposed to find out the break points and to estimate the parameters of each segment. Its effectiveness is shown by Monte Carlo simulations even when the length of piecewise stationary sub-segment is above 800.
Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Date: 2009

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