Change-point analysis for binomial autoregressive model with application to price stability counts
二项自回归模型的变点分析及价格稳定计数应用AI 解读 ↓
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二项自回归模型的变点分析及价格稳定计数应用
- 研究问题
- 对于呈现分段平稳特征的有界计数时间序列，如何突破一阶二项自回归模型参数恒定的限制，检测并估计多个变点的数量与位置？
- 方法与思路
- 作者将 BAR(1) 扩展为包含多个变点的过程，使用累积和检验处理变点检验问题，并采用最小描述长度原则估计变点数量及位置。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，扩展模型将平稳 BAR(1) 纳入特例，提供多变点的检验与估计方案，并应用于欧盟调和消费者价格指数相关数据。
- 阅读关注点
- 应核对分段参数设定、累积和统计量及最小描述长度准则，检查变点估计的理论条件，以及价格指数如何转化为有界计数序列。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未说明变点间距、变化幅度等条件，也未提供价格稳定计数的定义与应用数值。
原文摘要
The first-order binomial autoregressive (BAR(1)) model is the most frequently used tool to analyze the bounded count time series. The BAR(1) model is stationary and assumes process parameters to remain constant throughout the time period, which may be incompatible with the non-stationary real data, which indicates piecewise stationary characteristic. To better analyze the non-stationary bounded count time series, this article introduces the BAR(1) process with multiple change-points, which contains the BAR(1) model as a special case. Our primary goals are not only to detect the change-points, but also to give a solution to estimate the number and locations of the change-points. For this, the cumulative sum (CUSUM) test and minimum description length (MDL) principle are employed to deal with the testing and estimation problems. The proposed approaches are also applied to analysis of the Harmonised Index of Consumer Prices of the European Union.