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Autoregressive Conditional Models for Interval-Valued Time Series
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AI
DOI：10.1007/s11424-026-5440-0.png)
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摘要
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作者提出了一类新的自回归条件区间（ACI）模型用于区间值时间序列数据。提出了一种最小距离方法来估计ACI模型的参数，并建立了所提出估计量的一致性、渐近正态性和渐近有效性。结果表明，两阶段最小距离估计量在最小距离估计量一类中是渐近最有效的，并且在区间新息过程的左右边界服从二元正态分布时，它达到了Cramer-Rao下界。模拟研究和实证应用表明，两阶段最小距离估计量优于基于区间样本的区间或中点的条件最小二乘估计量，以及基于区间样本的二元左右边界的条件准极大似然估计量。
Keyword:
Autoregressive conditional interval models
interval analysis
interval time series
minimum distance estimation
symbolic data analysis