Artikel

On robust estimation of negative binomial INARCH models

We discuss robust estimation of INARCH models for count time series, where each observation conditionally on its past follows a negative binomial distribution with a constant scale parameter, and the conditional mean depends linearly on previous observations. We develop several robust estimators, some of them being computationally fast modifications of methods of moments, and some rather efficient modifications of conditional maximum likelihood. These estimators are compared to related recent proposals using simulations. The usefulness of the proposed methods is illustrated by a real data example.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Journal: METRON ; ISSN: 2281-695X ; Volume: 79 ; Year: 2021 ; Issue: 2 ; Pages: 137-158 ; Milan: Springer

Klassifikation
Mathematik
Foreign Aid
General Financial Markets: General (includes Measurement and Data)
Thema
Count time series
Negative binomial distribution
Overdispersion
Generalized linear models
Rank autocorrelation
Tukey M-estimator
Additive outliers

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Elsaied, Hanan
Fried, Roland
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Springer
(wo)
Milan
(wann)
2021

DOI
doi:10.1007/s40300-021-00207-8
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:44 MEZ

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Objekttyp

  • Artikel

Beteiligte

  • Elsaied, Hanan
  • Fried, Roland
  • Springer

Entstanden

  • 2021

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